Context

다음은 대부분의 중간 규모의 조직에서 활용 가능한 공통적인 하드웨어 권장 사항입니다:

App ESXi Server Configuration	DB ESXi Server Configuration
2 x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz (32 VCPUs) 128 GB RAM 1.9 TB 용량의 저장장치 (300GB SAS 15K의 하드 8개로 구성된 RAID5) 2 x 1 GB 테트워크 인터페이스 카드 ESXi 6.0	2 x Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v2 @ 2.60GHz (32 VCPUs) 128GB RAM 1.9 TB 용량의 저장장치 (300GB SAS 15K의 하드 8개로 구성된 RAID5) 2 x 1 GB 테트워크 인터페이스 카드 ESXi 6.0

다음과 같은 2개의 가상버신(Virtual Machine, VM)을 생성한 뒤, 1개의 VM은 SonarQube Server, 다른 1개의 VM은 두개의 ESXi 6.0 서버에서 SonarQube 데이터베이스로 사용합니다:

App VM Server Configuration

DB VM Server Configuration

8 VCPUs
16 GB RAM
20 GB storage for system + 200 GB storage for data (LVM) (RAID5 of 8 hard drives of 300GB SAS 15k)
1 GB NIC
CentOS 7 64bits

4 VCPUs
8 GB RAM
20 GB storage for system + 200 GB storage for data (LVM)
1 GB NIC
CentOS 7 64bits

MySQL 5.6.27 (Oracle Community Edition)

목적

SonarQube 5.2 이상의 경우, SearchServer가 소스 라인 인덱싱^{Source Line Indexation}을 수행하지 않으므로, 소스 코드의 양이 많더라도 SearchServer의 성능이 저하되지 않습니다.

이 벤치마크를 통해, SonarQube를 호스팅하는 서버가 지원할 수 있는 수백만 개의 이슈를 검증하고자 합니다:

SonarQube가 수백만 개의 이슈를 처리할 수 있는지? 또는 처리하는 데 얼마나 많은 시간이 소요되는지?
수백만 개의 이슈가 존재하는 경우에도 SonarQube UI를 정상적으로 사용할 수 있는지?

결과

인덱싱 처리량^{Indexation Throughput}

SearchServer에 의한 이슈 인덱세이션 처리 시간은 이슈 수에 따라 리니어하게 증가하지 않습니다:

이슈 수(단위: 백만)	인덱싱 타임 (단위: 시간)
25	1
60	2-3
100	6-7

SearchServer RAM 할당

SearchServer, 즉 ElasticSearch에 할당하는 RAM 용량은 이슈 수에 따라 리니어하게 증가합니다:

이슈 수(단위: 백만)	SearchServer RAM(단위: GB)
25	4
60	7
100	12

SearchServer에 할당하는 RAM 용량은 sonar.properties 파일에서 sonar.search.javaOpts 속성을 통해 조절할 수 있습니다.

SearchServer에 할당하는 RAM 용량은 'es' 디렉토리 사이즈 + 1GB 이상이어야 합니다.

CPU 할당

SonarQube 5.2 버전 이상에서, SearchServer는 기본적으로 5개의 ElasticSearch Primary Shards를 사용하도록 설정되어 있습니다. 결과적으로 SonarQube는 4개의 CPU 코어를 전적으로 할당한 SearchServer를 사용해 5천 만개의 이슈를 처리할 수 있습니다.

이슈 슈(단위: 백만)	샤드 수	코어 수
50	5	4	기본 설정
30	3	2

샤드 설정은 다루어야하는 이슈의 을 기반으로 조정되어야 합니다. 1개의 샤드 당 백만개의 이슈를 처리하는 것을 기준으로 합니다. 즉 1억 개의 이슈를 처리해야 한다면 10개의 샤드, 9개 이상의 코어를 할당해야 합니다.

Context

목적

결과

인덱싱 처리량Indexation Throughput

SearchServer RAM 할당

CPU 할당

인덱싱 처리량^{Indexation Throughput}