Solución de almacenamiento de datos: Informe de la prueba de presión de rendimiento de MySQL/MongoDB

Cuando las IP proxy golpean a las bases de datos: ¿qué elegir entre MySQL y MongoDB?

El hierro viejo haciendo servicio proxy IP todos sabemos que todos los días para hacer frente a la actualización masiva de estado IP, marcado geográfico, los datos de prueba de disponibilidad. Recientemente, cuando ayudé a un cliente a hacer una actualización del sistema, me encontré con que utilizaban MySQL para almacenar 30 millones de registros IP, y como resultado, la latencia de consulta a menudo se disparó a más de 5 segundos. Hoy, tomaremos este caso real y le mostraremos la diferencia en el rendimiento de diferentes bases de datos en el escenario de IP proxy.

I. Tres características principales de los datos de los servicios proxy IP

Averigüe las características empresariales antes de elegir la solución de almacenamiento adecuada. Los datos de IP proxy tienen estas característicasEl detalle del diablo::

1. La cantidad de datos es como una bola de nieve (nuevas IP añadidas a diario + actualizaciones de estado)
2. Los patrones de consulta son complicados (tanto por países como en términos de capacidad de respuesta).
3. Las operaciones de escritura están más ocupadas que un repartidor (actualizaciones del estado de IP cada 5 minutos)

II. Lista de equipos para pruebas de presión en condiciones reales

El entorno de prueba es un cluster de dos máquinas con la siguiente configuración:

Como nota especial, el uso del Proxy Residencial Dinámico de ipipgo para el tráfico de pruebas de presión puedeSimulación perfecta de la escena realEsto es esencial para probar la capacidad de procesamiento concurrente de la base de datos, ya que las peticiones se distribuyen globalmente.

III. Anuncio de los resultados del anillo de rendimiento

Comparación de indicadores clave tras 48 horas de prueba de presión continua:

Rendimiento de escritura:

• MySQL: Procesando 1200 actualizaciones de estado por segundo
• MongoDB: consume 3.800 escrituras por segundo

Consultas compuestas:

Al comprobar IPs para "US + respuesta <100ms + soporte HTTPS":

• MySQL tarda 800ms en recorrer el índice
• El proceso de agregación de MongoDB sólo consume 210 ms

IV. Recomendaciones para soluciones de almacenamiento híbrido

Basándose en los resultados medidos, daprograma cartera de oro::

1. Almacenamiento de datos dinámicos (estado, registros de inspección) con MongoDB
2. MySQL almacena atributos estáticos (configuración regional, operador, etc.)
3. Sincronización en tiempo real de bibliotecas IP a través de las API de ipipgo

V. Directrices y consejos prácticos para evitar errores

Estos son algunos baches que hay que evitar en la aplicación del hormigón:

• Trampas de indexación:No indexes todos los campos, los índices de MongoDB ocupan 1,5 veces más espacio que los de MySQL.
• Configuración de la agrupación de conexiones:Se recomienda que el número inicial de conexiones = número de núcleos de CPU × 2, este parámetro se ajusta para duplicar directamente el rendimiento
• Troceado de datos:Cuando el nivel de volumen de IP supera los 50 millones, debe realizarse una división horizontal. La utilización de los datos de atribución de segmentos IP de ipipgo como clave de división resulta especialmente adecuada

VI. Preguntas frecuentes Preguntas y respuestas

P: ¿Qué debo hacer si el número de conexiones a la base de datos es siempre insuficiente?
R: Además de ajustar el pool de conexiones, se recomienda acceder a la función de enrutamiento inteligente de ipipgo, que puede reducir las consultas repetidas de 30%.

P: ¿Qué puedo hacer si los datos históricos se inflan demasiado rápido?
R: Según nuestra experiencia de prueba real, la presión sobre MongoDB se reduce directamente a la mitad transfiriendo los registros de prueba de hace 3 meses a la base de datos de series temporales.

P: ¿Cómo diseñar un sistema multiusuario?
R: Añada el campo de etiqueta de inquilino en el modelo de datos IP para hacer la segregación de datos con la función de lista blanca de ipipgo.

Viendo esto, supongo que algunos veteranos preguntarán:¿Dónde puedo encontrar una solución estándar?Directamente a la Enterprise Edition de ipipgo, que ya tiene incorporada la solución de almacenamiento híbrido de la que estamos hablando, con autoescalado. En particular, suMódulo de control de calidad IPPuede activar automáticamente la estrategia de optimización de la base de datos, lo que resulta mucho menos molesto que el mantenimiento manual.

Como recordatorio final, no hay una bala de plata en la selección de bases de datos. Como algunos clientes necesitan informes estadísticos en tiempo real, añadimos otra capa de almacenamiento en caché delante de MongoDB. Específicamente cómo combinar, depende del patrón de tráfico real del negocio. Si no estás seguro, puedes buscar al equipo técnico de ipipgo para hacer consultoría de arquitectura gratuita, ellos han tratado con una variedad de escenarios extraños, puedes dar muchos menos rodeos.