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。