mysql运维-基准测试之sysbench

基准测试简介
?    什么是基准测试:数据库的基准测试是对数据库的性能指标进行定量的、可复现的、可对比的测试。
?    基准测试与压力测试:基准测试能够理解为针对系统的一种压力测试。但基准测试不关心业务逻辑,更加简单、直接、易于测试,数据能够由工具生成,不要求真实;而压力测试通常考虑业务逻辑(如购物车业务),要求真实的数据。
?    基准测试的做用:对于多数Web应用,整个系统的瓶颈在于数据库;缘由很简单:Web应用中的其余因素,例如网络带宽、负载均衡节点、应用服务器(包括CPU、内存、硬盘灯、链接数等)、缓存,都很容易经过水平的扩展(俗称加机器)来实现性能的提升。而对于MySQL,因为数据一致性的要求,没法经过增长机器来分散向数据库写数据带来的压力;虽然能够经过前置缓存(Redis等)、读写分离、分库分表来减轻压力,可是与系统其它组件的水平扩展相比,受到了太多的限制。而对数据库的基准测试的做用,就是分析在当前的配置下(包括硬件配置、OS、数据库设置等),数据库的性能表现,从而找出MySQL的性能阈值,并根据实际系统的要求调整配置。html

基准测试的指标:
常见的数据库指标包括:
    TPS/QPS:衡量吞吐量。
    响应时间:包括平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、时间百分比等,其中时间百分比参考意义较大,如前95%的请求的最大响应时间。。
    并发量:同时处理的查询请求的数量。
python

在针对MySQL进行基准测试时,通常使用专门的工具进行,例如sysbench。mysql

sysbench是跨平台的基准测试工具,支持多线程,支持多种数据库;主要包括如下几种测试:git

    cpu性能
    磁盘io性能
    调度程序性能
    内存分配及传输速度
    POSIX线程性能
    数据库性能(OLTP基准测试)
github

安装篇:sql

下载:https://github.com/akopytov/sysbench
解压:unzip sysbench-1.0.zip
进入目录:cd sysbench-1.0
开始安装:
./autogen.sh
./configure
#ERROR: cannot find MySQL libraries. If you want to compile with MySQL support 没找到mysql库 须要用参数指定下 --with-mysql-includes和--with-mysql-libs
./configure --with-mysql-includes=/d/app/mysql5.7/include/ --with-mysql-libs=/d/app/mysql5.7/lib/
make
make install
测试安装是否成功:sysbench --version
shell

参数介绍篇:执行sysbench –help,能够看到sysbench的详细使用方法。数据库

sysbench的基本语法以下:
sysbench [options]... [testname] [command]缓存

(1)command
command是sysbench要执行的命令,包括prepare、run和cleanup,顾名思义,prepare是为测试提早准备数据,run是执行正式的测试,cleanup是在测试完成后对数据库进行清理。
(2)testname
testname指定了要进行的测试,在老版本的sysbench中,能够经过--test参数指定测试的脚本;而在新版本中,--test参数已经声明为废弃,能够不使用--test,而是直接指定脚本。服务器

例如,以下两种方法效果是同样的:
1)sysbench --test=./tests/include/oltp_legacy/oltp.lua
2)sysbench ./tests/include/oltp_legacy/oltp.lua

测试时使用的脚本为lua脚本,可使用sysbench自带脚本,也能够本身开发。对于大多数应用,使用sysbench自带的脚本就足够了。不一样版本的sysbench中,lua脚本的位置可能不一样,能够本身在sysbench路径下使用find命令搜索oltp.lua。P.S.:大多数数据服务都是oltp类型的,若是你不了解什么是oltp,那么大几率你的数据服务就是oltp类型的。

(3)options

sysbench的参数有不少,其中比较经常使用的包括:

MySQL链接信息参数

    --mysql-host:MySQL服务器主机名,默认localhost;若是在本机上使用localhost报错,提示没法链接MySQL服务器,改为本机的IP地址应该就能够了。
    --mysql-port:MySQL服务器端口,默认3306
    --mysql-user:用户名
    --mysql-password:密码
MySQL执行参数

    --oltp-test-mode:执行模式,包括simple、nontrx和complex,默认是complex。simple模式下只测试简单的查询;nontrx不只测试查询,还测试插入更新等,可是不使用事务;complex模式下测试最全面,会测试增删改查,并且会使用事务。能够根据本身的须要选择测试模式。
    --oltp-tables-count:测试的表数量,根据实际状况选择
    --oltp-table-size:测试的表的大小,根据实际状况选择
    --threads:客户端的并发链接数
    --time:测试执行的时间,单位是秒,该值不要过短,能够选择120
    --report-interval:生成报告的时间间隔,单位是秒,如10

在执行sysbench时,应该注意:
(1)尽可能不要在MySQL服务器运行的机器上进行测试,一方面可能没法体现网络(哪怕是局域网)的影响,另外一方面,sysbench的运行(尤为是设置的并发数较高时)会影响MySQL服务器的表现。
(2)能够逐步增长客户端的并发链接数(--thread参数),观察在链接数不一样状况下,MySQL服务器的表现;如分别设置为10,20,50,100等。
(3)通常执行模式选择complex便可,若是须要特别测试服务器只读性能,或不使用事务时的性能,能够选择simple模式或nontrx模式。
(4)若是连续进行屡次测试,注意确保以前测试的数据已经被清理干净。
        在OLTP测试过程当中,数据库初始化后,冷备data目录,每次测试完毕后删除当前数据目录,拷贝data目录从新启动,为的是每次开始测试前环境保持一致。
(5)基准测试要进行屡次才有意义。
(6)测试完成后,须要再系统层作一些清理的工做
        shell>sync                                                  #刷新脏数据到磁盘
        shell>echo 3 >/proc/sys/vm/drop_cache #清除cache
        shell>swapoff -a && swapon -a               #释放swap
(7)压测过程当中须要修改参数max_prepared_stmt_count默认为16382,修改成65536
(8)若是是SSD硬盘的话,innodb_io_capacity和innodb_io_capacity_max两个参数也要相应调大,建议调整到50000以上。
(9)对于测试数据的准备,咱们经过show engine innodb status观察Free buffers,尽可能模拟生产环境,让测试数据填满整个buffer pool。我这里innodb_buffer_pool_size设置的40G,测试表数量10张,每张表数据2000万,差很少填满buffer pool。

压测实例以及结果解读篇:

1.cpu测试
sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=2000000 run

cpu测试主要是进行素数的加法运算,上面咱们的例子中,指定了最大的质数发生器数量为 2000000,能够看出服务器这次测试 执行时间 大约为11.05秒

2.磁盘IO测试
sysbench --test=fileio --num-threads=16 --file-total-size=30G --file-test-mode=rndrw prepare
sysbench --test=fileio --num-threads=16 --file-total-size=30G --file-test-mode=rndrw run

能够看到,磁盘的读IOPS能够达到68491.05,写IOPS能够达到45660.96,fsync能够达到146103.57

3.线程测试
sysbench --test=threads --num-threads=64 --thread-yields=100 --thread-locks=2 run

(发送64次/个测试线程请求,每次/个线程请求产生/生成100个数量,每一个线程的锁数量为2) ,测试执行时间为10秒

4.内存测试
sysbench --test=memory --memory-block-size=8k --memory-total-size=40G run

上述参数指定了本次测试整个过程是在内存中传输 40G 的数据量,每一个 block 大小为 8K。测试结果显示:
执行时间为3.6323秒,每秒传输速度为11276.59Mb每秒

5.OLTP测试
(1)100线程
数据准备:
sysbench /usr/local/share/sysbench/oltp_common.lua --mysql-user=tpcc --mysql-password=tpcc --mysql-socket=/tmp/mysql3306.sock --tables=10 --table_size=20000000 --threads=100 --max-requests=0 prepare
开始测试:
sysbench /usr/local/share/sysbench/oltp_read_write.lua --mysql-host=localhost --mysql-port=3306 --mysql-db=sbtest --mysql-user=tpcc --mysql-password=tpcc --table_size=20000000 --tables=10 --threads=100 --time=3600 --report-interval=10 --mysql-socket=/tmp/mysql3306.sock run > /tmp/40_100.log

6.增删改查基准测试
(1)准备数据
##其中,执行模式为complex,使用了10个表,每一个表有10万条数据,客户端的并发线程数为10,执行时间为120秒,每10秒生成一次报告。
sysbench ./tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --mysql-host=192.168.10.10 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --oltp-test-mode=complex --oltp-tables-count=10 --oltp-table-size=100000 --threads=10 --time=120 --report-interval=10 prepare
(2)执行测试

将测试结果导出到文件中,便于后续分析。
sysbench ./tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --mysql-host=192.168.10.10 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --oltp-test-mode=complex --oltp-tables-count=10 --oltp-table-size=100000 --threads=10 --time=120 --report-interval=10 run >> /home/test/mysysbench.log
(3)清理数据

执行完测试后,清理数据,不然后面的测试会受到影响。
sysbench ./tests/include/oltp_legacy/oltp.lua --mysql-host=192.168.10.10 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 cleanup

测试结果分析:
SQL statistics:
##queries performed:  #性能统计
read:1994860   #总 select 数量
write: 0       #总update、insert、delete语句数量
other: 284980  #commit、unlock tables以及其余mutex的数量
total: 2279840 #总的执行语句数
transactions:142490 (1186.20 per sec.)  #总的事物数(每秒处理事物数)|一般须要关注的数字(TPS)
queries: 2279840 (18979.13 per sec.)    #读写请求次数(每秒的读写次数)|一般须要关注的数字(QPS)
other operations: 9375 (156.13 per sec.)#其它操做的每秒执行数
ignored errors:0(0.00 per sec.)         #忽略的错误数
reconnects:0(0.00 per sec.)
##General statistics:
total time:120.1216s                    #即time指定的压测总时间
total number of events:142490           #总的事件数,通常与transactions相同
total time taken by event execution: 600.0783s   #全部事务耗时相加(不考虑并行因素)
##response time:    //应答时间
min:8.52
avg:107.84
max:480.08
95th percentile:170.48                  #95%的语句的平均响应时间
sum:15365843.76
##Threads fairness:
events (avg/stddev): 1113.2031/14.76
execution time (avg/stddev): 120.0457/0.04

咱们通常关注的指标主要有:

response time avg: 平均响应时间。(后面的95%的大小能够经过–percentile=98的方式去更改)
transactions: 精确的说是这一项后面的TPS 。但若是使用了-skip-trx=on,这项事务数恒为0,须要用total number of events 去除以总时间,获得tps(其实还能够分为读tps和写tps)
queries: 用它除以总时间,获得吞吐量QPS

 

参考: https://www.cnblogs.com/kismetv/archive/2017/09/30/7615738.html https://www.jianshu.com/p/9823b4aa445a https://github.com/akopytov/sysbench https://help.aliyun.com/document_detail/53632.html?spm=a2c4g.11186623.6.788.MQgp4u

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