标签：mysql 压力测试
mysql 压力测试
一、测试工具：sysbench
sysbench支持的测试模式：
1、CPU运算性能 2、磁盘IO性能 3、调度程序性能 4、内存分配及传输速度 5、POSIX线程性能 6、数据库性能(OLTP基准测试) 目前sysbench主要支持 mysql,drizzle,pgsql,oracle 等几种数据库。
二、编译安装sysbench
下载链接：http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/sysbench-0.4.12-1.1.tgz
[root@test package]# tar zxvf sysbench-0.4.12-1.1.tgz
[root@test sysbench-0.4.12-1.1]# ./autogen.sh
[root@test sysbench-0.4.12-1.1]# ./configure
[root@test sysbench-0.4.12-1.1]# make
[root@test sysbench-0.4.12-1.1]# make install
三、OLTP测试环境
初始化测试库环境，对已经准备好的数据库进行操作
首先需要在准备好的数据库中创建一个名为，sbtest的库，不可更改必须叫这个名字，能看得懂lua脚本可以随意更改，这个是个大前提
1、需要切到这个目录下进行操作，如果不切目录也可以使用绝对路径，oltp.lua脚本路径
[root@test db]# cd /data/package/sysbench-0.4.12-1.1/sysbench/tests/db
2、在sbtest库中，创建10个测试表，每个测试表中100000条记录（行），填充随机生成的数据
[root@test db]# sysbench --mysql-host=192.168.4.100 --mysql-user=admin --mysql-password=FJRUDKEISLWO --test=oltp.lua --oltp_tables_count=10 --oltp-table-size=100000 --rand-init=on prepare
参数解释：
--test=tests/db/oltp.lua 表示调用 ./tsysbench-0.4.12-1.1/sysbench/tests/db/oltp.lua 脚本进行 oltp模式测试 --oltp_tables_count=10 表示会生成 10 个测试表 --oltp-table-size=100000 表示每个测试表填充数据量为 100000 --rand-init=on 表示每个测试表都是用随机数据来填充的
他人经验：
真实测试场景中，数据表建议不低于10个，单表数据量不低于500万行，当然了，要视服务器硬件配置而定。如果是配备了SSD或者PCIE SSD这种高IOPS设备的话，则建议单表数据量最少不低于1亿行。
四、进行OLTP测试
[root@test db]# sysbench --mysql-host=10.10.95.235 --mysql-user=admin --mysql-password=FJRUDKEISLWO --test=oltp.lua --oltp_tables_count=10 --oltp-table-size=10000000 --num-threads=10 --oltp-read-only=off --report-interval=10 --rand-type=uniform --max-time=120 --max-requests=0 --percentile=99 run >/data/log/sysbench.log
参数解释：
--num-threads=8 # 表示发起 8个并发连接 --oltp-read-only=off #表示不要进行只读测试，也就是会采用读写混合模式测试 --report-interval=10 #表示每10秒输出一次测试进度报告 --rand-type=uniform #表示随机类型为固定模式，其他几个可选随机模式：uniform(固 定),gaussian(高斯),special(特定的),pareto(帕累托) --max-time=120 #表示最大执行时长为 120秒 --max-requests=0 #表示总请求数为 0，因为上面已经定义了总执行时长，所以总请求数可以设定为 0；也可以只设定总请求数，不设定最大执行时长 --percentile=99 #表示设定采样比例，默认是 95%，即丢弃1%的长请求，在剩余的99%里取最大值
他人经验：
真实测试场景中，建议持续压测时长不小于30分钟，否则测试数据可能不具参考意义。
五、测试结果解读
sysbench 0.5: multi-threaded system evaluation benchmark Running the test with following options: Number of threads: 8 Report intermediate results every 10 second(s) Random number generator seed is 0 and will be ignored Threads started!-- 每10秒钟报告一次测试结果，tps、每秒读、每秒写、99%以上的响应时长统计 [ 10s] threads: 8, tps: 1111.51, reads/s: 15568.42, writes/s: 4446.13, response time: 9.95ms (99%) [ 20s] threads: 8, tps: 1121.90, reads/s: 15709.62, writes/s: 4487.80, response time: 9.78ms (99%) [ 30s] threads: 8, tps: 1120.00, reads/s: 15679.10, writes/s: 4480.20, response time: 9.84ms (99%) [ 40s] threads: 8, tps: 1114.20, reads/s: 15599.39, writes/s: 4456.30, response time: 9.90ms (99%) [ 50s] threads: 8, tps: 1114.00, reads/s: 15593.60, writes/s: 4456.70, response time: 9.84ms (99%) [ 60s] threads: 8, tps: 1119.30, reads/s: 15671.60, writes/s: 4476.50, response time: 9.99ms (99%)OLTP test statistics: queries performed: read: 938224 -- 读总数 write: 268064 -- 写总数 other: 134032 -- 其他操作总数(SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE之外的操作，例如COMMIT等) total: 1340320 -- 全部总数 transactions: 67016 (1116.83 per sec.) -- 总事务数(每秒事务数) deadlocks: 0 (0.00 per sec.) -- 发生死锁总数 read/write requests: 1206288 (20103.01 per sec.) -- 读写总数(每秒读写次数) other operations: 134032 (2233.67 per sec.) -- 其他操作总数(每秒其他操作次数) General statistics: -- 一些统计结果 total time: 60.0053s -- 总耗时 total number of events: 67016 -- 共发生多少事务数 total time taken by event execution: 479.8171s -- 所有事务耗时相加(不考虑并行因素) response time: -- 响应时长统计 min: 4.27ms -- 最小耗时 avg: 7.16ms -- 平均耗时 max: 13.80ms -- 最长耗时 approx. 99 percentile: 9.88ms -- 超过99%平均耗时 Threads fairness: events (avg/stddev): 8377.0000/44.33 execution time (avg/stddev): 59.9771/0.00
最重要的参数指标：
总的事物数，每秒事务数，时间统计信息（最大、最小、平均、99%以上语句响应时间）
上述测试方式是在云RDS（UDB），数据库实例验证的，我测试的时候是采用了迅达云和ucloud云进行的对比性测试，更容易拿出数据。
在测试环境，也就是自建的数据库，会发生各种情况，只能依靠个人排查能力了。
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