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使用sysbench来测试MySQL性能的详细教程

来自:种豆 时间:2018-01-12 阅读:586次 原文链接

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:

rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm

然后就可以开始安装bzr客户端了:

yum install bzr

之后,就可以开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了。

cd /tmp
bzr branch lp:sysbench

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:

cd /tmp/sysbench-0.4.12-1.1
./autogen.sh
./configure --with-mysql-includes=/usr/local/mysql/include --with-mysql-libs=/usr/local/mysql/lib && make

# 如果 make 没有报错,就会在 sysbench 目录下生成二进制命令行工具 sysbench
ls -l sysbench
-rwxr-xr-x 1 root root 3293186 Sep 21 16:24 sysbench

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):

cd /tmp/sysbench-0.4.12-1.1/sysbench
mysqladmin create sbtest

./sysbench --mysql-host=1.2.3.4 --mysql-port=3317 --mysql-user=tpcc --mysql-password=tpcc 
 --test=tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=10 --oltp-table-size=100000 --rand-init=on prepare

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 ?mysql-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:

./sysbench --mysql-host=1.2.3.4. --mysql-port=3306 --mysql-user=tpcc 
--mysql-password=tpcc --test=tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=10 
--oltp-table-size=10000000 --num-threads=8 --oltp-read-only=off 
--report-interval=10 --rand-type=uniform --max-time=3600 
 --max-requests=0 --percentile=99 run >> ./log/sysbench_oltpX_8_20140921.log

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:

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

 
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