面试题：如何在MongoDB中构建有效的事务性能基准测试场景

Question

假设你需要对MongoDB的事务性能进行基准测试，要求针对一个具有复杂读写操作且存在高并发场景的应用进行测试场景构建。请阐述你构建该测试场景的步骤，包括选择的数据模型、操作类型及频率的设定思路，以及如何模拟高并发情况等。

Answer 1

构建测试场景步骤

1. 选择数据模型：
   • 对于复杂读写操作，选择一个类似电商订单系统的数据模型。订单可以包含订单基本信息（如订单号、下单时间、客户ID等）、订单详情（多个商品项，每个商品项有商品ID、数量、价格等）、支付信息（支付方式、支付金额等）。这样的数据模型包含嵌套结构，读写操作涉及多个字段和层级，符合复杂操作要求。
2. 操作类型及频率设定思路：
   • 读操作：
     • 设定按订单号查询订单详情的操作，频率较高，模拟用户查看订单信息场景，占总操作频率的40%。
     • 按客户ID查询该客户所有订单列表，频率适中，占总操作频率的30%，模拟商家查看某个客户的所有订单情况。
   • 写操作：
     • 新增订单操作，占总操作频率的20%，模拟新订单创建场景。在新增订单时，需要插入订单基本信息、订单详情等多部分数据，体现复杂写操作。
     • 更新订单状态操作，占总操作频率的10%，模拟订单从下单到发货、完成等状态变更，更新订单状态字段。
3. 模拟高并发情况：
   • 使用工具如JMeter、Gatling等。以JMeter为例，配置线程组：
     • 设置线程数，比如设置为100个线程，模拟100个并发用户。
     • 设置Ramp - Up Period（启动周期），比如设置为10秒，让这100个线程在10秒内逐渐启动，避免瞬间大量请求对系统造成冲击。
     • 设置循环次数，比如设置为100次，让每个线程重复执行上述设定的读写操作100次，以持续模拟高并发负载场景。同时，为了更好地模拟真实情况，可以添加思考时间，使线程在每次操作之间有一定的停顿，停顿时间可以设置为随机值，在一个合理范围内（如1 - 5秒）。