MySQL测试工具之-tpcc

首先安装tpcc

官网地址:https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql[root@test3 src]# unzip tpcc-mysql-master.zip[root@test3 src]# mv tpcc-mysql-master /usr/local/src/[root@test3 local]# cd tpcc-mysql-master/[root@test3 tpcc-mysql-master]# lsadd_fkey_idx.sql  count.sql  create_table.sql  Dockerfile  drop_cons.sql  load_multi_schema.sh  load.sh  README.md  schema2  scripts  src 
[root@test3 tpcc-mysql-master]# cd src/[root@test3 src]# make              #没有make install[root@test3 src]# cd ..
[root@test3 tpcc-mysql-master]# lsadd_fkey_idx.sql  count.sql  create_table.sql  Dockerfile  drop_cons.sql  load_multi_schema.sh  load.sh  README.md  schema2  scripts  src  tpcc_load  tpcc_start

#编译之后生成了tpcc_load和tpcc_start命令

在进行测试之前,需要导入tpcc的数据。

创建数据库,然后导入tpcc的建表语句:

mysql> create database tpcc_test;
Query OK, 1 row affected (0.06 sec)
mysql> use tpcc_test;Database changed
mysql> source /usr/local/tpcc-mysql-master/create_table.sql;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
......
mysql> show tables;+---------------------+| Tables_in_tpcc_test |+---------------------+| customer            || district            || history             || item                || new_orders          || order_line          || orders              || stock               || warehouse           |+---------------------+9 rows in set (0.00 sec)

tpcc创建了九张表:

tpcc-mysql的业务逻辑及其相关的几个表作用如下:
New-Order:新订单,一次完整的订单事务,几乎涉及到全部表
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

其他说明:
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

首先加载数据:

./tpcc_load -h 10.0.102.214 -P 3306 -d tpcc_test -u root -p 123456 -w 10
#这个过程有点慢 ,1个warehouse对应10个地区,1地区对应3000的用户
mysql> select count(*) from warehouse;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|       10 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from district;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|      100 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from customer;
+----------+
| count(*) |
+----------+
|   300000 |
+----------+
1 row in set (0.11 sec)

数据插入成功之后,然后添加索引【注意一定要先插入数据再添加索引,若先创建索引,则数据插入的会更慢】

mysql> source /usr/local/tpcc-mysql-master/add_fkey_idx.sql;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

Query OK, 0 rows affected (2.63 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0Query OK, 0 rows affected (0.98 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0......
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

各个表的结构关系如图(使用MySQL workbench自动生成的er图)

MySQL测试工具之-tpcc

数据插入,索引创建之后,开始测试数据。

[root@test3 tpcc-mysql-master]# ./tpcc_start --help***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************./tpcc_start: invalid option -- '-'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 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

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。

[root@test3 tpcc-mysql-master]# ./tpcc_start -h 10.0.102.214 -P 3306 -d tpcc_test -u root -p 123456 -w 10 -c 128 -r 120 -l 200***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************option h with value '10.0.102.214'option P with value '3306'option d with value 'tpcc_test'option u with value 'root'option p with value '123456'option w with value '10'option c with value '128'option r with value '120'option l with value '200'
     [server]: 10.0.102.214
     [port]: 3306
     [DBname]: tpcc_test
       [user]: root
       [pass]: 123456
  [warehouse]: 10
 [connection]: 128
     [rampup]: 120 (sec.)
    [measure]: 200 (sec.)

RAMP-UP TIME.(120 sec.)     #预热结束

MEASURING START.  10, trx: 2175, 95%: 201.680, 99%: 381.106, max_rt: 1619.119, 2156|3724.232, 217|229.157, 216|3278.305, 221|1335.471
  20, trx: 2299, 95%: 157.736, 99%: 235.577, max_rt: 1499.332, 2303|3527.383, 229|44.633, 232|2130.182, 224|343.886
  30, trx: 2484, 95%: 166.968, 99%: 221.357, max_rt: 398.790, 2505|1928.303, 250|66.903, 248|586.503, 246|374.860
  40, trx: 2429, 95%: 172.350, 99%: 256.941, max_rt: 392.431, 2416|2335.130, 242|75.140, 239|779.635, 246|403.248
  50, trx: 2510, 95%: 184.524, 99%: 251.689, max_rt: 336.677, 2498|1205.047, 251|35.061, 255|678.351, 252|413.731
  60, trx: 2170, 95%: 184.358, 99%: 828.455, max_rt: 1187.092, 2175|2113.244, 217|62.069, 218|1613.712, 219|337.856
  70, trx: 2539, 95%: 175.632, 99%: 233.821, max_rt: 372.486, 2539|1720.610, 253|69.966, 252|624.549, 253|397.743
  80, trx: 2388, 95%: 177.588, 99%: 275.997, max_rt: 717.325, 2393|1750.563, 240|50.437, 240|1046.998, 239|332.516
  90, trx: 2391, 95%: 190.074, 99%: 244.413, max_rt: 404.727, 2394|1602.446, 238|68.237, 238|812.026, 241|393.183
 100, trx: 2458, 95%: 190.017, 99%: 291.625, max_rt: 483.963, 2450|1657.739, 247|59.142, 244|771.332, 244|404.857
 110, trx: 2507, 95%: 166.070, 99%: 222.753, max_rt: 321.543, 2506|1610.591, 251|80.395, 252|650.804, 253|394.323
 120, trx: 2130, 95%: 187.812, 99%: 552.392, max_rt: 817.886, 2145|2443.558, 213|37.962, 213|1586.296, 206|406.044
 130, trx: 2488, 95%: 170.299, 99%: 212.399, max_rt: 290.578, 2471|1787.442, 249|58.585, 254|601.749, 256|379.250
 140, trx: 2575, 95%: 178.600, 99%: 236.850, max_rt: 383.657, 2587|1550.100, 257|75.059, 253|633.108, 250|471.181
 150, trx: 2441, 95%: 185.133, 99%: 308.322, max_rt: 479.655, 2447|1691.942, 244|38.844, 246|802.569, 248|449.930
 160, trx: 2521, 95%: 172.660, 99%: 216.249, max_rt: 302.257, 2519|1521.757, 253|62.614, 252|675.931, 249|435.944
 170, trx: 2512, 95%: 164.290, 99%: 225.504, max_rt: 1306.804, 2505|1745.858, 251|57.538, 248|610.941, 258|530.579
 180, trx: 2181, 95%: 180.914, 99%: 251.463, max_rt: 1415.735, 2183|2489.273, 217|30.965, 221|1915.949, 214|428.293
 190, trx: 2398, 95%: 197.262, 99%: 399.086, max_rt: 556.640, 2409|1319.926, 241|57.555, 238|977.416, 240|491.435
 200, trx: 2470, 95%: 177.428, 99%: 217.612, max_rt: 341.156, 2448|1357.371, 245|76.254, 248|655.950, 246|457.847STOPPING THREADS................................................................................................................................
  [0] sc:0 lt:48066  rt:0  fl:0 avg_rt: 148.6 (5)
  [1] sc:1 lt:48049  rt:0  fl:0 avg_rt: 604.9 (5)
  [2] sc:3986 lt:819  rt:0  fl:0 avg_rt: 6.6 (5)
  [3] sc:0 lt:4807  rt:0  fl:0 avg_rt: 683.6 (80)
  [4] sc:0 lt:4805  rt:0  fl:0 avg_rt: 272.2 (20) in 200 sec.<Raw Results2(sum ver.)>
  [0] sc:0  lt:48066  rt:0  fl:0 
  [1] sc:1  lt:48054  rt:0  fl:0 
  [2] sc:3986  lt:819  rt:0  fl:0 
  [3] sc:0  lt:4807  rt:0  fl:0 
  [4] sc:0  lt:4805  rt:0  fl:0  (all must be [OK])
 [transaction percentage]
        Payment: 43.47% (>=43.0%) [OK]
   Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK]
       Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]
    Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK]
 [response time (at least 90% passed)]
      New-Order: 0.00%  [NG] *
        Payment: 0.00%  [NG] *
   Order-Status: 82.96%  [NG] *
       Delivery: 0.00%  [NG] *
    Stock-Level: 0.00%  [NG] *14419.800 TpmC
[root@test3 tpcc-mysql-master]#

 

上一篇:618流量大军已就位,切勿让99%的用户在App入口放弃你


下一篇:Python爬虫程序(一):5.20为女友写个微信定时批量发送99条情话脚本