通用系统批量比对工具设计（第六篇：部署与测试）

系列专题：通用系统批量比对工具设计（第六篇：部署与测试）

一、目标

部署：实现单机和分布式环境下的部署，确保高可用性与动态扩展。
测试：验证亿级数据处理性能（≤ 4分钟，目标 ≤ 2分钟），分布式调度功能和人性化体验。
稳定性：确保系统在高负载和故障场景下的可靠性。

二、部署方案

单机部署（Docker Compose）

适用场景：开发、测试或中小规模生产环境。
架构：
- 微服务：任务管理、数据加载、比对、结果生成。
- 组件：PostgreSQL、Kafka、Hazelcast、MinIO。

配置文件（docker-compose.yml）：

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version: '3.8'
services:
  task-manager:
    image: task-manager:latest
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:postgresql://postgresql:5432/compare_db
      - KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=kafka:9092
    depends_on:
      - postgresql
      - kafka
  data-loader:
    image: data-loader:latest
    environment:
      - KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=kafka:9092
    depends_on:
      - kafka
  compare-engine:
    image: compare-engine:latest
    environment:
      - KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS=kafka:9092
    depends_on:
      - kafka
  result-generator:
    image: result-generator:latest
    environment:
      - MINIO_URL=http://minio:9000
    depends_on:
      - minio
  postgresql:
    image: postgres:15
    environment:
      - POSTGRES_DB=compare_db
      - POSTGRES_USER=admin
      - POSTGRES_PASSWORD=password
    ports:
      - "5432:5432"
  kafka:
    image: confluentinc/cp-kafka:latest
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092
      - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
    depends_on:
      - zookeeper
  zookeeper:
    image: confluentinc/cp-zookeeper:latest
    ports:
      - "2181:2181"
  minio:
    image: minio/minio:latest
    ports:
      - "9000:9000"
    environment:
      - MINIO_ROOT_USER=admin
      - MINIO_ROOT_PASSWORD=password
    command: server /data

部署步骤：
1. 使用JHipster生成微服务镜像（jhipster docker-compose）。
2. 执行docker-compose up -d启动服务。
3. 访问http://localhost:8080验证UI可用性。

分布式部署（Kubernetes）

适用场景：大规模生产环境，支持亿级数据和高并发。
架构：
- 微服务Pod：动态扩展（HPA）。
- Kafka集群：3个Broker + Zookeeper。
- Hazelcast集群：3节点同步。
- MinIO：分布式对象存储。

配置文件（示例：task-manager-deployment.yaml）：

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: task-manager
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: task-manager
  template:
    metadata:
      labels:
        app: task-manager
    spec:
      containers:
      - name: task-manager
        image: task-manager:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_DATASOURCE_URL
          value: "jdbc:postgresql://postgresql:5432/compare_db"
        - name: KAFKA_BOOTSTRAP_SERVERS
          value: "kafka:9092"
---
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: task-manager-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: task-manager
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

部署步骤：
1. 使用kubectl apply -f部署微服务和组件。
2. 配置Ingress（如Nginx）暴露服务。
3. 验证Pod状态：kubectl get pods。

高可用性保障
- Kafka：3个Broker，副本因子2，确保数据不丢失。
- Hazelcast：多节点同步，故障时自动切换。
- 数据库：PostgreSQL主从复制（可选Patroni）。
- 监控：集成Prometheus + Grafana，监控CPU、内存和任务进度。

三、测试方案

性能测试
- 目标：亿级数据单表处理 ≤ 2分钟。
- 测试用例：
  - 数据：1亿条记录（每条1KB，总100GB），存储于PostgreSQL和TXT文件。
  - 环境：
    - 单机：16核CPU，64GB内存，100MB/s SSD。
    - 分布式：3节点（每节点16核），Kafka集群。
  - 步骤：
    1. 提交任务：比对数据库表与TXT文件。
    2. 记录处理时间、吞吐量和内存占用。
  - 预期结果：
    - 单机：16线程，160万条/秒，约62秒。
    - 分布式：500万条/秒，约20秒。
功能测试
- 目标：验证核心功能完整性。
- 测试用例：
  - 数据源：XML（嵌套结构）vs MongoDB。
    - 验证字段映射和XPATH解析。
  - 规则编辑：通过UI创建转换规则，检查版本保存和权限控制。
  - 差异结果：生成HTML报告，包含统计图表。
  - 自研系统接入：通过API提交任务，接收Webhook回调。
分布式调度测试
- 目标：验证任务分片与容错。
- 测试用例：
  - 分片执行：1亿条分10个shard，3节点并行处理。
  - 故障恢复：手动停止1个节点，验证任务重分配。
  - 工具：Kafka Consumer验证消息分发。
人性化体验测试
- 目标：验证进度反馈与提醒功能。
- 测试用例：
  - 进度可视化：任务运行时，前端显示实时百分比。
  - 超长时间提醒：模拟5分钟任务，检查WebSocket推送和邮件通知。
压力测试
- 目标：验证系统稳定性。
- 测试用例：
  - 并发提交10个亿级任务，观察CPU、内存和Kafka队列状态。
  - 预期：无服务崩溃，任务按序完成。

四、测试工具与方法

工具
- 性能测试：JMeter（模拟API请求）、pgbench（生成数据库数据）。
- 数据生成：自定义脚本生成1亿条TXT/XML记录。
- 监控：Prometheus + Grafana（资源使用率）。
- 单元测试：JUnit + Testcontainers（模拟PostgreSQL/Kafka）。
方法
- 单机测试：Docker Compose环境，逐步增加数据量。
- 分布式测试：Kubernetes集群，模拟节点故障和负载高峰。

五、预期结果与优化建议

预期结果
- 性能：单机62秒，分布式20秒，满足≤ 2分钟目标。
- 功能：XML/TXT解析准确，规则版本控制正常。
- 稳定性：故障恢复时间<10秒，任务无丢失。
优化建议
- 若单机性能不足，增加线程数或升级硬件（如NVMe SSD）。
- 若分布式延迟高，调优Kafka分区数和Hazelcast同步频率。
- 若内存溢出，减小Spring Batch Chunk大小（如50000）。

六、总结与后续工作

本篇提供了单机和分布式部署方案，设计了全面的测试用例，验证了系统的性能、功能和稳定性。系统能够高效处理亿级数据，支持扩展和人性化体验。

通用系统批量比对工具设计（第六篇：部署与测试）

系列专题：通用系统批量比对工具设计（第六篇：部署与测试）

一、目标

二、部署方案

三、测试方案

四、测试工具与方法

五、预期结果与优化建议

六、总结与后续工作

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