tpcc-mysql安装、使用、结果解读
TPC-C是专门针对联机交易处理系统(OLTP系统)的规范,一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。
tpcc-mysql是percona基于TPC-C(下面简写成TPCC)衍生出来的产品,专用于MySQL基准测试。其源码放在launchpad上,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:~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql
MySQL中文网便捷下载地址:
http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz
下载到本地后,先执行 gunzip 解压缩文件,再执行 tar xf 解包,直接 tar zxf 可能会报告异常。
tpcc-mysql的业务逻辑及其相关的几个表作用如下:
New-Order:新订单,主要对应 new_orders 表 Payment:支付,主要对应 orders、history 表 Order-Status:订单状态,主要对应 orders、order_line 表 Delivery:发货,主要对应 order_line 表 Stock-Level:库存,主要对应 stock 表 其他相关表: 客户:主要对应 customer 表 地区:主要对应 district 表 商品:主要对应 item 表 仓库:主要对应 warehouse 表
二、编译安装
编译非常简单,只需要一个 make 即可。
cd /tmp/tpcc-mysql/src make 如果 make 没有报错,就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 二进制命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start
三、TPCC测试前准备
初始化测试库环境
cd /tmp/tpcc-mysql mysqladmin create tpcc1000 mysql -f tpcc1000 < create_table.sql
初始化完毕后,就可以开始加载测试数据了
tpcc_load用法如下: tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] 或者 tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]
选项 warehouse 意为指定测试库下的仓库数量。
真实测试场景中,仓库数一般不建议少于 100个,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,建议最少不低于 1000个。
执行下面的命令,开始灌入测试数据:
cd /tmp/tpcc-mysql ./tpcc_load localhost tpcc1000 tpcc_user "tpcc_password" 1000
在这里,需要注意的是 tpcc 默认会读取 /var/lib/mysql/mysql.sock 这个socket 文件。
因此,如果你的 socket 文件不在相应路径的话,可以做个软连接,或者通过TCP/IP的方式连接测试服务器,例如:
cd /tmp/tpcc-mysql ./tpcc_load 1.2.3.4:3306 tpcc1000 tpcc_user "tpcc_password" 1000
加载测试数据时长视仓库数量而定,若过程比较久需要稍加耐心等待。
四、进行TPCC测试
tpcc_start 工具用于tpcc压测,其用法如下:
tpcc_start -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user \ -p mysql_password -w warehouses -c connections -r warmup_time \ -l running_time -i report_interval -f report_file
几个选项稍微解释下
-w 指定仓库数量 -c 指定并发连接数 -r 指定开始测试前进行warmup的时间,进行预热后,测试效果更好 -l 指定测试持续时间 -i 指定生成报告间隔时长 -f 指定生成的报告文件名
现在我们来开启一个测试案例:
tpcc_start -hlocalhost -d tpcc1000 -u tpcc_user -p "tpcc_password" \ -w 1000 -c 32 -r 120 -l 3600 \ -f tpcc_mysql_20140921.log >> tpcc_caseX_20140921.log 2>&1
即:模拟 1000个仓库规模,并发 16个线程进行测试,热身时间为 60秒, 压测时间为 1小时。
真实测试场景中,建议预热时间不小于 5分钟,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、TPCC测试结果解读:
发起测试:
./tpcc_start -h 1.2.3.4 -P 3306 -d tpcc10 -u tpcc -p tpcc \ -w 10 -c 64 -r 30 -l 120 \ -f tpcclog_201409211538_64_THREADS.log >> tpcc_noaid_2_20140921_64.log 2>&1
测试结果输出如下:
-- 本轮tpcc压测的一些基本信息 *************************************** *** ###easy### TPC-C Load Generator *** *************************************** option h with value '1.2.3.4' -- 主机 option P with value '3306' -- 端口 option d with value 'tpcc10' -- 数据库 option u with value 'tpcc' -- 账号 option p with value 'tpcc' -- 密码 option w with value '10' -- 仓库数 option c with value '64' -- 并发线程数 option r with value '30' -- 数据预热时长 option l with value '120' -- 压测时长 option f with value 'tpcclog_20140921_64_THREADS.res' -- 输出报告日志文件 [server]: 1.2.3.4 [port]: 3306 [DBname]: tpcc10 [user]: tpcc [pass]: tpcc [warehouse]: 10 [connection]: 64 [rampup]: 30 (sec.) [measure]: 120 (sec.) RAMP-UP TIME.(30 sec.) -- 预热结束,开始进行压测 MEASURING START. -- 每10秒钟输出一次压测数据 10, 8376(0):2.744|3.211, 8374(0):0.523|1.626, 838(0):0.250|0.305, 837(0):3.241|3.518, 839(0):9.086|10.676 20, 8294(0):2.175|2.327, 8292(0):0.420|0.495, 829(0):0.206|0.243, 827(0):2.489|2.593, 827(0):7.214|7.646 … 110, 8800(0):2.149|2.458, 8792(0):0.424|0.710, 879(0):0.207|0.244, 878(0):2.461|2.556, 878(0):7.042|7.341 120, 8819(0):2.147|2.327, 8820(0):0.424|0.568, 882(0):0.208|0.237, 881(0):2.483|2.561, 883(0):7.025|7.405 -- 以逗号分隔,共6列 -- 第一列,第N次10秒 -- 第二列,总成功执行压测的次数(总推迟执行压测的次数):90%事务的响应时间|本轮测试最大响应时间 -- 第三列,新订单业务成功执行次数(推迟执行次数):90%事务的响应时间|本轮测试最大响应时间 -- 第四列,支付业务的结果,后面几个的意义同上 -- 第五列,发货业务的结果,后面几个的意义同上 -- 第六列,库存业务的结果,后面几个的意义同上 -- 压测结束 STOPPING THREADS................................................................ -- 第一次粗略结果统计 [0] sc:100589 lt:0 rt:0 fl:0 -- New-Order,新订单业务成功(success,简写sc)次数,延迟(late,简写lt)次数,重试(retry,简写rt)次数,失败(failure,简写fl)次数 [1] sc:100552 lt:0 rt:0 fl:0 -- Payment,支付业务统计,其他同上 [2] sc:10059 lt:0 rt:0 fl:0 -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上 [3] sc:10057 lt:0 rt:0 fl:0 -- Delivery,发货业务统计,其他同上 [4] sc:10058 lt:0 rt:0 fl:0 -- Stock-Level,库存业务统计,其他同上 in 120 sec. -- 第二次粗略统计结果,其他同上 [0] sc:100590 lt:0 rt:0 fl:0 [1] sc:100582 lt:0 rt:0 fl:0 [2] sc:10059 lt:0 rt:0 fl:0 [3] sc:10057 lt:0 rt:0 fl:0 [4] sc:10059 lt:0 rt:0 fl:0 (all must be [OK]) -- 下面所有业务逻辑结果都必须为 OK 才行 [transaction percentage] Payment: 43.47% (>=43.0%) [OK] -- 支付成功次数(上述统计结果中 sc + lt)必须大于43.0%,否则结果为NG,而不是OK Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 订单状态,其他同上 Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 发货,其他同上 Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 库存,其他同上 [response time (at least 90% passed)] -- 响应耗时指标必须超过90%通过才行 New-Order: 100.00% [OK] -- 下面几个响应耗时指标全部 100% 通过 Payment: 100.00% [OK] Order-Status: 100.00% [OK] Delivery: 100.00% [OK] Stock-Level: 100.00% [OK] 50294.500 TpmC -- TpmC结果值
script目录下的一些脚本主要是一些性能数据采集以及分析的,可以自行摸索下怎么用。
其他推荐: