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MySQL 基准测试工具tpcc-mysql使用手册及报告分析

原创 作者:神谕丶 时间:2017-11-03 14:43:43 0 删除 编辑



〇 下载

  1. git clone https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql.git
  2. cd tpcc-mysql/src && make

make如果成功后,会在tpcc-mysql目录下生成tpcc_load与tpcc_start两个工具。

make如果报错,一般原因是缺少mysql_config环境,报错形如:

  1. /bin/sh: mysql_config: command not found
  2. load.c:19:19: error: mysql.h: No such file or directory
  3. ………………
  4. ‘MYSQL_TYPE_LONG’ undeclared
  5. ‘MYSQL_TYPE_STRING’ undeclared
  6. ………………
  7. 并还有一些ERROR

  8. 原因是环境变量设置有误,或缺少mysql_config环境。
  9. 比如此处,设置一下环境变量:
  10. export PATH=$PATH:/data/mysql57/bin/

使

在待测试的实例中创建一个db,名为tpcc:CREATE DATABASE tpcc;

② 导入一个tpcc-mysql目录下的表结构mysql -u$user -p$password -h$host < ./tpcc-mysql/create_table.sql

③ load数据:
./tpcc-mysql/tpcc_load -h$host -d tpcc -u$user -p$password -w 1000 > tpcc.load &
当然这样load很慢,工具配套有一个简单的并行load数据的脚本,load.sh:
使用起来也是十分简单的:

脚本并不是很完善,需要自行修改脚本:
将HOST变量为mysql server的host,
将四个-p后加入密码。
使用如下:

  1. bash load.sh $dbname $warehouse_count
第一个为schema的名字,此处为tpcc,
第二个为warehouse的数量,此处为1000。

并行导入是基于四个部分进行的,分别为:
[part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS
通过./tpcc_load --help,结合load.sh就可以理解。

④ 导入数据结束后,最后加一个index和fk:mysql -u -p < ./tpcc-mysql/add_fkey_idx.sql

⑤ 测试
./tpcc_start -h$host -u$user -p$password -d tpcc -w 1000 -c32 -r300 -l7200 > /data/tpcc.report 2>&1 & 

详细用法:
Usage: 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 -t trx_file

-w 仓库数量
-c 并发连接数
-r 开始测试前进行warm up的时间,进行预热后,测试效果更好,老叶建议300秒以上
-l 测试时间
-i 生成报告间隔时长

一般-f和-t无需指定,一般直接重定向拿到报告结果就足够

〇 报告分析

     [server]: …………
       [port]: 3306
     [DBname]: tpcc
       [user]: root
       [pass]: *******
  [warehouse]: 1000
 [connection]: 32
     [rampup]: 300 (sec.)
    [measure]: 7200 (sec.)

RAMP-UP TIME.(300 sec.)

MEASURING START.

  10, trx: 1670, 95%: 120.954, 99%: 143.328, max_rt: 291.917, 1675|207.554, 168|164.157, 167|745.408, 168|875.570
  20, trx: 1656, 95%: 128.301, 99%: 150.585, max_rt: 229.172, 1650|102.471, 165|121.764, 165|569.108, 163|737.483
  30, trx: 1679, 95%: 129.072, 99%: 151.535, max_rt: 197.850, 1682|103.436, 168|80.130, 168|658.822, 170|686.441
  40, trx: 1662, 95%: 126.926, 99%: 147.551, max_rt: 182.245, 1656|122.172, 167|97.329, 167|567.806, 164|717.234
  50, trx: 1650, 95%: 130.041, 99%: 151.807, max_rt: 201.568, 1657|124.149, 164|145.663, 164|660.545, 167|683.961
  60, trx: 1659, 95%: 127.841, 99%: 148.926, max_rt: 189.087, 1653|107.867, 166|90.284, 165|535.922, 168|690.396
  ……………………………………………………………………………………………………

STOPPING THREADS................................

10秒打印一次报告。
trx:1670:在给定间隔时间内(此处为10秒,下同)新产生的交易订单,越高越好。
95%: 120.954:在给定间隔时间内,95%以上笔订单,新产生的响应时间,越低越好。
99%: 143.328:给定间隔时间内,99%以上笔订单,新产生的响应时间,越低越好。
max_rt: 291.917:在给定间隔时间内,产生订单最长的响应时间
1675|207.554, 168|164.157, 167|745.408, 168|875.570:其他类型的事务吞吐量和最大响应时间。


  [0] sc:5 lt:1169114  rt:0  fl:0 avg_rt: 88.2 (5)
  [1] sc:15 lt:1168760  rt:0  fl:0 avg_rt: 35.1 (5)
  [2] sc:1597 lt:115317  rt:0  fl:0 avg_rt: 24.3 (5)
  [3] sc:0 lt:116913  rt:0  fl:0 avg_rt: 318.2 (80)
  [4] sc:0 lt:116914  rt:0  fl:0 avg_rt: 477.7 (20)
 in 7200 sec.

-- 0代表新订单,1代表支付订单,2代表订单状态业务,3代表发货,4代表库存
-- sc:success成功,lt:late延迟,rt:retry重试,fl:failure失败,avg_rt:平均响应时间
-- 可以看出此次测试的mysql server几乎完全无法满足虚拟的tpcc业务。

-- 第二次统计结果
  [0] sc:5  lt:1169123  rt:0  fl:0
  [1] sc:15  lt:1169116  rt:0  fl:0
  [2] sc:1597  lt:115317  rt:0  fl:0
  [3] sc:0  lt:116913  rt:0  fl:0
  [4] sc:0  lt:116914  rt:0  fl:0

(all must be [OK]) -- 以下逻辑均需要ok才可通过
 [transaction percentage]
        Payment: 43.47% (>=43.0%) [OK] -- 支付成功次数
   Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 订单
       Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 发货
    Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 库存
 [response time (at least 90% passed)] -- 响应耗时,需要90%+订单通过指标,才会成为OK
      New-Order: 0.00%  [NG] *
        Payment: 0.00%  [NG] *
   Order-Status: 1.37%  [NG] *
       Delivery: 0.00%  [NG] *
    Stock-Level: 0.00%  [NG] *
-- 这里再显示我测试的mysql server是“通过”的。


                 9742.658 TpmC -- 该值为每分钟交易transaction数,为第一次产生的结果数/执行分钟=1169114/120



参考文
https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql


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