nebula benchmark 使用带有 xk6-nebula 插件的 K6 来进行压测。

[suu]

• nebula 版本：bench v1.2.0 import v3.1.0 ldbc_snb_datagen v0.3.3
• 部署方式： 分布式
• 安装方式：源码编译
• 是否上生产环境：Y
• 硬件信息
  • 磁盘（ 推荐使用 SSD）
  • CPU、内存信息
    运行python3 run.py stress run命令后，刚开始isducceed 100%,继续测试，几轮过后，变成0%成功，然后停止测试，这是正常的吗
    
    
    
    
    
    
    
    

[shanlai]

不是正常的，看最后一张图应该是所有的请求都失败了，可以查看该压测任务对应的out.csv文件，看看是因为什么原导致的请求失败。

[suu]

一跳二跳三跳对应的csv文件吗？

打开好像没显示错误？

[shanlai]

确认最后一张图对应的scenario是Go3Step吗？确认的话可以单独执行一下该scenario，加一下-v看看详细信息。

python3 run.py stress run -scenario go.Go3Step --args='-u 10 -d 3s -v'

[suu]

上面为第一跳的结果图，如下为第三跳的结果图，显示space was not chosen

命令python3 run.py stress run -scenario go.Go3Step --args='-u 10 -d 3s -v’运行结果如下

[suu]

其他四台的三跳结果没显示错误，但是执行命令python3 run.py stress run -scenario go.Go3Step --args='-u 10 -d 3s -v’运行issucceed 0%结果如下

[shanlai]

可以看看这个js文件，里面的space是什么？

如果js里面的space不是预期的，可以在该机器上使用以下命令设置一下space_name
export NEBULA_SPACE=test_space

[suu]

谢谢你的帮助，现在三跳issucceed 100%啦，我还有一个问题，好像这次的checks的数字比较小，是因为导入的数据少吗

[shanlai]

这个配置文件里面有两个关键的配置：
graphd的地址【即图中的127.0.0.1】 & space名称【即图中的stress_test_0821】

如果这两个配置与实际不符合，可以用export设置下全局变量：

export NEBULA_SPACE=test_space
export NEBULA_ADDRESS=127.0.0.1:9669

我们在执行的时候会根据全局配置生成js文件再执行压测，所以修改单个js文件没有什么意义。

[shanlai]

好像这次的checks的数字比较小，是因为导入的数据少吗

不是因为导入的数据少，看latency应该是单个query执行时间较长

[suu]

通过export语句，我把NEBULA_SPACE和NEBULA_ADDRESS都改成了自己的电脑配置内容，如果我搭建的是分布式，NEBULA_ADDRESS那块需要把其他几台机器的IP都写上吗

[shanlai]

需要，如果部署了多台graphd的话，NEBULA_ADDRESS需要写多台，如：
export NEBULA_ADDRESS=192.168.0.11:9669,192.168.0.12:9669,192.168.0.13:9669

[suu]

好的，特别感谢，还有一个问题，就是checks的数字比较小（latency应该是单个query执行时间较长）这个问题可以改善吗