上文，笔者使用一个简单的测试案例验证审计插件的功能：一文搞懂MySQL开源审计功能
一. 为什么要做性能测试？
1. 从测试的角度看，软件支持的特性和功能并不是唯一的问题，而性能测试的目标不仅仅是发现错误，还有消除性能的瓶颈。
2. 从个人学习的角度看，笔者想通过性能测试更全面地了解一个关键参数的调整、一款软件的选择是否真的能够提升性能。只有测试时考虑全面，上生产时才能更有信心，而不是道听途说，人云亦云。自己动手实践，对知识的理解更加深刻。
二. 等保测评的要求
1) 开启审计，审计事件类型全面。
2) 不影响数据库性能。
3) 审计日志至少保存6个月以上。
硬件配置
DB参数配置
测试要求
测试指标
其他
阿里云RDS 部分售卖配置参考。
2. 参数配置
阿里云RDS有几个参数模板，RDS 数据库将使用高可用_高性能模板。
innodb_flush_log_at_trx_commit 等于1，表示每次事务的 redo log 都直接持久化到磁盘，保证 MySQL 异常重启之后数据不丢失； innodb_flush_log_at_trx_commit 等于2，则表示事务在提交时需要将Redo日志写到OS的缓存区中，但并不需要保证将日志真正刷到磁盘。这种情况下，即使数据库挂了，而操作系统没挂，事务的持久性还是可以保证的。 sync_binlog 等于1，表示每次事务的 binlog 都持久化到磁盘，这样可以保证 MySQL 异常重启之后 binlog 不丢失。 sync_binlog 等于N，每进行n次事务提交之后，MySQL将进行一次fsync之类的磁盘同步指令将binlog_cache中的数据强制写入磁盘。
sysbench oltp.lua --mysql-host=192.168.117.131 --mysql-port=3308 \
--mysql-user=root --mysql-password=123456 \
--oltp-test-mode=complex --mysql-db=test_load \
--oltp-tables-count=10 --oltp-table-size=2000000 \
--threads=200 --time=300 --report-interval=5 prepare
sysbench oltp.lua --mysql-host=192.168.117.131 --mysql-port=3308 \
--mysql-user=root --mysql-password=123456 \
--oltp-test-mode=complex --mysql-db=test_load \
--oltp-tables-count=10 --oltp-table-size=2000000 \
--threads=200 --time=300 --report-interval=5 \
run >> sysbench_`date +%Y%m%d_%H%M%S`.log
sysbench oltp.lua --mysql-host=192.168.117.131 --mysql-port=3308 \
--mysql-user=root --mysql-password=123456 \
--oltp-test-mode=complex --mysql-db=test_load \
--oltp-tables-count=10 --oltp-table-size=2000000 \
--threads=200 --time=300 --report-interval=5 cleanup
4. 测试指标
性能测试的演示顺序
1. MySQL-Null
2. init-connect + binlog
3. general.log
4. McAfee 插件
5. MariaDB 插件
6. 阿里云 RDS-Null
7. 作图 : Python + Highcharts
Part 01
MySQL-Null
1.2 QPS_TPS_CPU使用率
测试环境在没审计的情况，QPS在2w3左右，TPS在1150左右，Cpu使用率在75%左右，这其实也是测试环境的性能瓶颈。
如果再增加并发量，就真的吃不消了。
Part 02
init-connect + binlog
Part 03
general.log
root@localhost:mysql.sock [(none)]>set global general_log_file = '/mysql/log/3308/general/general_3308.log';
root@localhost:mysql.sock [(none)]>set global general_log=ON;
root@localhost:mysql.sock [(none)]>show variables like 'general%';
+------------------+------------------------------------------+
| Variable_name | Value |
+------------------+------------------------------------------+
| general_log | ON |
| general_log_file | /mysql/log/3308/general/general_3308.log |
+------------------+------------------------------------------+
3.2 general日志
日志信息如图，可读性还是挺不错的，关联 init-connect 审计表 的conn_id字段可以获取会话的登陆信息。但还不如直接使用init-connect的方式。
3.3 QPS_TPS_CPU使用率
开启general.log 后，不仅Cpu使用率下降了，而且支持的事务量也下降了。根据TPS计算，DB性能下降了30%左右，这样谁还敢开启general.log用于审计。
此外，在数据库没有审计的情况下，有些等保测评机构要求开启general.log，这看似为了安全，实际上是一种"饮鸩止渴"的做法。
Part 04
McAfee 插件
4.2 QPS_TPS_CPU使用率
QPS、TPS、CPU使用率均有一定的下降幅度，但是在可接受的范围内。
Part 05
MariaDB 插件
5.2 QPS_TPS_CPU使用率
QPS、TPS、CPU使用率只有小幅度下降。结合比较全面的审计功能，不得不说MariaDB审计插件真是一款良心插件呀
Part 06
阿里云RDS-Null
6.1 性能指标
由于无法登陆RDS的操作系统，只能通过性能趋势观察CPU使用率，从图中可以看出，RDS压测期间Cpu使用率基本上在50%内，所以用Python作图时，Cpu使用率的数据统一定为50%
6.2 QPS_TPS_CPU使用率
在不使用开源插件的情况下，阿里云RDS的QPS和TPS是测试环境的3倍。
Part 07
作图 : Python + Highcharts
Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库， 能够很简单地在在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表。
Highcharts支持直线图、曲线图、区域图、柱状图、饼状图等多达 20 种图表，其中很多图表可以集成在同一个图形中形成混合图。
链接
7.2 数据动态图Demo展示
个人比较喜欢漂亮的图表，所以，特意研究了下Highcharts如何使用。
1. 对于社区版MySQL的 审计而言，如果没有旁路软件，那么就使用MariaDB的审计插件(上线后，需要对以上检测项观察一段时间)。但这种方式仅仅只是用于审计，相对于产品服务来说，缺少分析功能。
2. 旁路方式，以阿里云RDS为例，数据库审计服务通过旁路监听模式，支持完全独立于数据库的部署。在不影响数据库日常运行效能的前提下，实现灵活的审计与监控。举例：
1) 具备风险状况、运行状况、性能状况、语句分布的实时监控能力。
2) 分析、追查数据库安全事件等等。
3. 如需要本文作图的源码[Python+Highcharts]，请在公众号回复：作图
· Python系列 | 推荐 ·
· 自动化运维系列 | 推荐 ·
原文作者：Python自动化运维；如有侵权，请联系管理员删除。
