1、压测方案概述
在硬件完全相同的情况下，模拟线上数据量，插入370万条订单，横向对比改造前、sharding-jdbc方案、mysql分区表三者的效率。
压测接口：/order/create
数据表：order_info、order_detail
索引情况：order_info.AK_ORDER_INFO、order_info .IN_ORDER_INFO_UPDATE_TIME、order_detail.IN_ORDER_DETAIL_UPDATE_TIME
Sharding-jdbc分表方案：根据orderId的前8位，按日期进行路由。预期：拆分后的两张表数据量基本相当，效率有明显提升。
2、改造前压测结果
数据量：370w
线程数：30
压测客户机：win10 16G内存
应用服务器：win10 16G内存
应用日志：ERROR
数据库服务器： centos7 4c 16G内存 mysql5.7
耗时：00:54:05
汇总报告：
| # Samples |
Average |
Min |
Max |
Std. Dev. |
Error % |
Throughput |
Received KB/sec |
Sent KB/sec |
Avg. Bytes |
| 3703680 |
26 |
5 |
731 |
25.58 |
0.00% |
1141.21859 |
277.5 |
1679.51 |
249 |
| 3703680 |
26 |
5 |
731 |
25.58 |
0.00% |
1141.21859 |
277.5 |
1679.51 |
249 |
聚合报告：
| # Samples |
Average |
Median |
90% Line |
95% Line |
99% Line |
Min |
Max |
Error % |
Throughput |
Received KB/sec |
Sent KB/sec |
| 3703680 |
26 |
22 |
31 |
40 |
164 |
5 |
731 |
0.00% |
1141.219 |
277.5 |
1679.51 |
| 3703680 |
26 |
22 |
31 |
40 |
164 |
5 |
731 |
0.00% |
1141.219 |
277.5 |
1679.51 |
3、Sharding-jdbc方案压测结果
数据量：370w
线程数：30
压测客户机：win10 16G内存
应用服务器：win10 16G内存
应用日志：ERROR
数据库服务器： centos7 4c 16G内存 mysql5.7
耗时：00:49:41
汇总报告：
| # Samples |
Average |
Min |
Max |
Std. Dev. |
Error % |
Throughput |
Received KB/sec |
Sent KB/sec |
Avg. Bytes |
| 3703680 |
24 |
5 |
745 |
22.88 |
0.00% |
1242.077 |
302.04 |
1827.94 |
249 |
| 3703680 |
24 |
5 |
745 |
22.88 |
0.00% |
1242.077 |
302.04 |
1827.94 |
249 |
聚合报告：
| # Samples |
Average |
Median |
90% Line |
95% Line |
99% Line |
Min |
Max |
Error % |
Throughput |
Received KB/sec |
Sent KB/sec |
| 3703680 |
24 |
20 |
31 |
40 |
139 |
5 |
745 |
0.00% |
1242.077 |
302.04 |
1827.94 |
| 3703680 |
24 |
20 |
31 |
40 |
139 |
5 |
745 |
0.00% |
1242.077 |
302.04 |
1827.94 |
4、效率对比
4.1 对比结果
Sharding-jdbc方案：
吞吐量(Throughput)提升8.84%
90%用户的响应时间(90% Line)提升15.24%
响应时间中位数(Median)提升：9.09%
4.2 汇总报告对比
4.3 聚合报告对比
