Elasticsearch Rally（三）使用

之前介绍了 Elasticsearch Rally 的基本概念和使用场景，可以看看上面的链接复习一下。今天准备分享一下 esrally 的用法。

下面我们来看看 esrally 作为自建 Elasticsearch 集群的基准测试工具是怎么用的。当然，过程中还要搭配监控工具，比如 Prometheus + Grafana，这部分今天先不展开。

基于Docker

esrally 基于 Python 3 开发，通过 pip 可以很容易部署，不过你得有 Python 3 的环境。

我更推荐使用 Docker 的方式，比较省事。

你可能会想到，esrally 在测试过程中，会下载测试数据集到本地，然后读取数据发送到 Elasticsearch 集群。

这个过程不是会对于Docker 容器的文件系统进行大量读写操作吗？那么性能测试是否有可能因此不准，比如文件系统IO不行？

这个问题是无需担心的。

我们知道，esrally 对于本地文件系统的读写会在 ~/.rally/benchmarks 目录下，那么我们可以将 Docker 容器中的 ~/.rally/benchmarks 目录通过宿主机目录 bind mount 的方式进行挂载。

Docker 的数据卷有几种方式，其中bind mount 对于宿主机文件系统读写性能几乎没有损耗，以后有时间再来专门讨论。

今天我们先记住这个结论就好。

好了，可以放心的使用 Docker 容器方式了。

我为测试自建 Elasticsearch 集群，做了一个 esrally 的 Docker 镜像。在 Docker Hub 上连接我的 Github 库，创建了自动化构建的项目。

当前的版本是 lyremelody/esrally:0.9.0，基于 esrally 0.9.0。

你可以把镜像拉到本地：

docker pull lyremelody/esrally:0.9.0

基本使用

假设你的 Elasticsearch 集群有三个节点，IP地址分别为：192.168.1.5:9200，192.168.1.6:9200，192.168.1.7:9200。

那么可以这么启动对于 Elasticsearch 集群的测试：

mkdir -p $PWD/.rally/benchmarks

docker run -it --net=host -v $PWD/.rally/benchmarks:/root/.rally/benchmarks -e TARGET_HOST="192.168.1.5:9200,192.168.1.6:9200,192.168.1.7:9200"lyremelody/esrally:0.9.0

这样，esrally 会默认下载geopoint数据集进行基准测试，完成会报告结果。

结果大约形如：