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使用sysbench来测试MySQL性能的详细教程

sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。
目前sysbench代码托管在launchpad上,项目地址:https://launchpad.net/sysbench(原来的官网 http://sysbench.sourceforge.net 已经不可用),源码采用bazaar管理。

sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。
目前sysbench代码托管在launchpad上,项目地址:https://launchpad.net/sysbench(原来的官网 http://sysbench.sourceforge.net 已经不可用),源码采用bazaar管理。

一、 下载源码包
安装epel包后以便安装bzr客户端:

然后就可以开始安装bzr客户端了:

之后,就可以开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了。

MySQL中文网便捷下载地址:

http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/sysbench-0.4.12-1.1.tgz

sysbench支持以下几种测试模式:

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
编译非常简单,可参考 README 文档,简单步骤如下:

三、OLTP测试前准备
初始化测试库环境(总共10个测试表,每个表 100000 条记录,填充随机生成的数据):

关于这几个参数的解释:

–test=tests/db/oltp.lua 表示调用 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

如果在本机,也可以使用 Cmysql-socket 指定 socket 文件来连接。加载测试数据时长视数据量而定,若过程比较久需要稍加耐心等待。

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

在上面初始化数据参数的基础上,再增加一些参数,即可开始进行测试了:

几个选项稍微解释下

–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

即:模拟 对10个表并发OLTP测试,每个表1000万行记录,持续压测时间为 1小时。

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:

测试结果解读如下:

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

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