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分类： MySQL 20:00:49
TPC(Tracsaction Processing Performance Council)&事务处理性能协会是一个评价大型数据库系统软硬件性能的非盈利的组织,TPC-C是TPC协会制定的，用来测试典型的复杂OLTP系统的性能；Tpcc-mysql是percona基于tpcc衍生出来的产品，专用于mysql基准测试，其源码放在bazaar上，因此需要先安装bazaar客户端。
实现了一个完整的订单系统(创建对应表和外键约束)，测试更接近生产实例；
yum install bzr
bzr branch lp:~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql
cd /tmp/tpcc-mysql/src
安装完毕在根目录下有：
[root@localhost tpcc-mysql]# ls
add_fkey_idx.sql
create_table.sql
schema2 –shell脚本
src&&--c文件， 用于构造表数据&&&
tpcc_start
count.sql&&&&&&&
drop_cons.sql&&&
4&&创建测试环境
手工创建一个数据库，然后导入表和索引结构
mysql> create database tpcc1000；
mysql> use tpcc1000
mysql> \. /opt/create_table.sql
mysql> \. /opt/add_fkey_idx.sql
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]
./tpcc_load localhost tpcc1000 root "" 1000
生成测试数据（这步可能需要很长时间，根据机器性能不同而不同），load.sh可用于并行加载；
初始化完毕后，就可以开始加载测试数据了
问1：warehouse的用途？
一般仓库设置为40-100个为cpu bound,400-1000个是为了测试io bound。40以下无论事务多少，锁竞争情况也不太容易发生
5&&测试用例
tpcc_start的用法也比较简单
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
下列测试分别对&innodb_buffer_pool_size = 8M,512M,2G&进行测试，事务及实际关系结果下如图1所示:
./tpcc_start -h172.16.0.230 -dtpcc1000 -unigel -p12345 -w20 -c16 -r10 -l1200 > /opt/8m-tpcc-data.log
./tpcc_start -h172.16.0.230 -dtpcc1000 -unigel -p12345 -w20 -c16 -r10 -l1200 > /opt/512m-tpcc-data.log
./tpcc_start -h172.16.0.230 -dtpcc1000 -unigel -p12345 -w20 -c16 -r10 -l1200 > /opt/2g-tpcc-data.log
6&&输出分析
Count&&&&&New-Order&&&&&&&&&&&Payment&&&&&&&&Order-Status&&&&&&&&&Delivery&&&&&&&&Stock-Level
&&&&&sl(l):rt90|max_rt&&sl(l):rt90|max_rt&&sl(l):rt90|max_rt&&sl(l):rt90|max_rt&&sl(l):rt90|max_rt
&#,&&&&&&#(#):#|#,&&&&&&&&&&#(#):#|#,&&&&&&&&&&#(#):#|#,&&&&&&&&&&#(#):#|#,&&&&&&&&&&#(#):#|#
&10, 861(0):1.544|2.791, 858(0):0.471|1.265, 86(0):0.245|0.500, 87(0):2.102|3.095, 86(0):5.127|11.375
上述结果标明新订单 时间间隔内成功的事务数861个,延迟事务0个,90%的rt&小于1.54ms&&最高的rt 2.791ms
&&&&&&&&&&&&&支付&&&&&成功的事务数858个,延迟事务0个,90%的rt是在0.471ms&最高的rt在1.265ms
&&&&&&&&&&&&&订单查询 成功的事务数86个,延迟事务0个,&&90%的rt是在0.245ms&最高的rt在0.500ms
&&&&&&&&&&&&&发货&&&&&成功的事务数87个,延迟事务0个,90%的rt是在2.102ms&最高的rt在3.095ms
&&&&&&&&&&&&&库存&&&&&成功的事务数86个,延迟事务0个,90%的rt是在5.127ms&最高的rt在11.375ms
TPCC-MySQL输出结果包括五个业务逻辑，这五个业务逻辑构成了TPCC-MySQL测试的整个事务处理过程。
具体如下所示:
New-Order&&&&&&&:新订单
Payment&&&&&&&&&:支付
Order-Status&&&&:订单查询
Delivery&&&&&&&&:发货
Stock-Level&&&&&:库存
预定义变量:
为了能够清晰的说明以下内容，首先定义一些变量，便于以下的计算和说明。具体如下所示:
success =&执行成功的记录数
late =&执行延迟的记录数
pre_success=上一次执行成功的记录数
pre_late =&&上一次执行失败的记录数
根据不同的业务，late的定义也不同，五种业务逻辑分别对操作延迟定义的界限值如下所示:
New-Order&&&&&&&5ms
Payment&&&&&&&&&5ms
Order-Status&&&&5ms
Delivery&&&&&&&&80ms
Stock-Level&&&&&20ms
&&&根据以上定义的变量，计算相应字段的结果和说明相应字段的含义。
1、时间间隔内成功的事务(包括成功和延迟的事务)&&:sl=success+late-pre_success-pre_late
2、时间间隔内延迟的事务&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&:l=late-pre_late
3、时间间隔内前90%记录(实际为99%)的平均&rt&&&&&:rt90
4、时间间隔内最大的rt&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&:max_rt
gnuplot绘图
生成测试数据文件：
./tpcc_analyze.sh /opt/8m-tpcc-data.log > tpcc-8-data.txt
./tpcc_analyze.sh&/opt/512m-tpcc-data.log > tpcc-512-data.txt
./tpcc_analyze.sh /opt/2g-tpcc-data.log > tpcc-2g-data.txt
使用gnuplot&绘图
1>&合并数据文件，以便于画图：
paste&tpcc-8-data.txt tpcc-512-data.txt tpcc-2g-data.txt > tpcc-graph-data.txt
2>&使用脚本画图;
./tpcc-graph.sh&tpcc-graph-data.txt&&201.jpg
[root@localhost shell]# cat tpcc_analyze.sh
#!/bin/bash
TIMESLOT=1
if [ -n "$2" ]
TIMESLOT=$2
echo "Defined $2"
cat $1 | grep -v HY000 | grep -v payment | grep -v neword | \
awk -v timeslot=$TIMESLOT ' BEGIN { FS="[,():]"; s=0; cntr=0; aggr=0 } \
/MEASURING START/ { s=1} /STOPPING THREADS/ {s=0} /0/ { if (s==1) { cntr++; aggr+=$2; } \
if ( cntr==timeslot ) { printf ("%d ?\n",$1,aggr) ; cntr=0; aggr=0&&}&&} '
[root@localhost shell]# cat tpcc-graph.sh
#!/bin/bash
gnuplot << EOP
set style line 1 lt 1 lw 3
set style line 2 lt 5 lw 3
set style line 3 lt 9 lw 3
set terminal jpeg size 640,480
set grid x y
set xlabel "Time(sec)"
set ylabel "Transactions"
set output '$2'
plot "$1" title "PS 5.1.56 buffer pool 8M" ls 1 with lines , \
&&&&&"$1" us 3:4 title "PS 5.1.56 buffer pool 512M" ls 2 with lines ,\
&&&&&"$1" us 5:6 title "PS 5.1.56 buffer pool 2G" ls 3 with lines axes x1y1
Create_table.sql
SET&@OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0;
SET&@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
drop&table&if&exists&
create&table&warehouse (
w_id&smallint¬&null,
w_name&varchar(10),
w_street_1&varchar(20),
w_street_2&varchar(20),
w_city&varchar(20),
w_state&char(2),
w_zip&char(9),
w_tax&decimal(4,2),
w_ytd&decimal(12,2),
primary&key&(w_id) ) Engine=InnoDB;
drop&table&if&exists&
create&table&district (
d_id tinyint¬&null,
d_w_id&smallint¬&null,
d_name&varchar(10),
d_street_1&varchar(20),
d_street_2&varchar(20),
d_city&varchar(20),
d_state&char(2),
d_zip&char(9),
d_tax&decimal(4,2),
d_ytd&decimal(12,2),
d_next_o_id&int,
primary&key&(d_w_id, d_id) ) Engine=InnoDB;
drop&table&if&exists&
create&table&customer (
c_id&int¬&null,
c_d_id tinyint¬&null,
c_w_id&smallint¬&null,
c_first&varchar(16),
c_middle&char(2),
c_last&varchar(16),
c_street_1&varchar(20),
c_street_2&varchar(20),
c_city&varchar(20),
c_state&char(2),
c_zip&char(9),
c_phone&char(16),
c_since datetime,
c_credit&char(2),
c_credit_lim&bigint,
c_discount&decimal(4,2),
c_balance&decimal(12,2),
c_ytd_payment&decimal(12,2),
c_payment_cnt&smallint,
c_delivery_cnt&smallint,
c_data&text,
PRIMARY&KEY(c_w_id, c_d_id, c_id) ) Engine=InnoDB;
drop&table&if&exists&
create&table&history (
h_c_id&int,
h_c_d_id tinyint,
h_c_w_id&smallint,
h_d_id tinyint,
h_w_id&smallint,
h_date datetime,
h_amount&decimal(6,2),
h_data&varchar(24) ) Engine=InnoDB;
drop&table&if&exists&new_
create&table&new_orders (
no_o_id&int¬&null,
no_d_id tinyint¬&null,
no_w_id&smallint¬&null,
PRIMARY&KEY(no_w_id, no_d_id, no_o_id)) Engine=InnoDB;
drop&table&if&exists&
create&table&orders (
o_id&int¬&null,
o_d_id tinyint¬&null,
o_w_id&smallint¬&null,
o_c_id&int,
o_entry_d datetime,
o_carrier_id tinyint,
o_ol_cnt tinyint,
o_all_local tinyint,
PRIMARY&KEY(o_w_id, o_d_id, o_id) ) Engine=InnoDB ;
drop&table&if&exists&order_
create&table&order_line (
ol_o_id&int¬&null,
ol_d_id tinyint¬&null,
ol_w_id&smallint¬&null,
ol_number tinyint¬&null,
ol_i_id&int,
ol_supply_w_id&smallint,
ol_delivery_d datetime,
ol_quantity tinyint,
ol_amount&decimal(6,2),
ol_dist_info&char(24),
PRIMARY&KEY(ol_w_id, ol_d_id, ol_o_id, ol_number) ) Engine=InnoDB ;
drop&table&if&exists&
create&table&item (
i_id&int¬&null,
i_im_id&int,
i_name&varchar(24),
i_price&decimal(5,2),
i_data&varchar(50),
PRIMARY&KEY(i_id) ) Engine=InnoDB;
drop&table&if&exists&
create&table&stock (
s_i_id&int¬&null,
s_w_id&smallint¬&null,
s_quantity&smallint,
s_dist_01&char(24),
s_dist_02&char(24),
s_dist_03&char(24),
s_dist_04&char(24),
s_dist_05&char(24),
s_dist_06&char(24),
s_dist_07&char(24),
s_dist_08&char(24),
s_dist_09&char(24),
s_dist_10&char(24),
s_ytd&decimal(8,0),
s_order_cnt&smallint,
s_remote_cnt&smallint,
s_data&varchar(50),
PRIMARY&KEY(s_w_id, s_i_id) ) Engine=InnoDB ;
SET&FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS;
SET&UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS;
Add_fkey.indx.sql
SET&@OLD_UNIQUE_CHECKS=@@UNIQUE_CHECKS, UNIQUE_CHECKS=0;
SET&@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS=@@FOREIGN_KEY_CHECKS, FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
CREATE&INDEX&idx_customer&ON&customer (c_w_id,c_d_id,c_last,c_first);
CREATE&INDEX&idx_orders&ON&orders (o_w_id,o_d_id,o_c_id,o_id);
CREATE&INDEX&fkey_stock_2&ON&stock (s_i_id);
CREATE&INDEX&fkey_order_line_2&ON&order_line (ol_supply_w_id,ol_i_id);
ALTER&TABLE&district&&ADD&CONSTRAINT&fkey_district_1&FOREIGN&KEY(d_w_id)&REFERENCES&warehouse(w_id);
ALTER&TABLE&customer&ADD&CONSTRAINT&fkey_customer_1&FOREIGN&KEY(c_w_id,c_d_id)&REFERENCES&district(d_w_id,d_id);
ALTER&TABLE&history&&ADD&CONSTRAINT&fkey_history_1&FOREIGN&KEY(h_c_w_id,h_c_d_id,h_c_id)&REFERENCES&customer(c_w_id,c_d_id,c_id);
ALTER&TABLE&history&&ADD&CONSTRAINT&fkey_history_2&FOREIGN&KEY(h_w_id,h_d_id)&REFERENCES&district(d_w_id,d_id);
ALTER&TABLE&new_orders&ADD&CONSTRAINT&fkey_new_orders_1&FOREIGN&KEY(no_w_id,no_d_id,no_o_id)&REFERENCES&orders(o_w_id,o_d_id,o_id);
ALTER&TABLE&orders&ADD&CONSTRAINT&fkey_orders_1&FOREIGN&KEY(o_w_id,o_d_id,o_c_id)&REFERENCES&customer(c_w_id,c_d_id,c_id);
ALTER&TABLE&order_line&ADD&CONSTRAINT&fkey_order_line_1&FOREIGN&KEY(ol_w_id,ol_d_id,ol_o_id)&REFERENCES&orders(o_w_id,o_d_id,o_id);
ALTER&TABLE&order_line&ADD&CONSTRAINT&fkey_order_line_2&FOREIGN&KEY(ol_supply_w_id,ol_i_id)&REFERENCES&stock(s_w_id,s_i_id);
ALTER&TABLE&stock&ADD&CONSTRAINT&fkey_stock_1&FOREIGN&KEY(s_w_id)&REFERENCES&warehouse(w_id);
ALTER&TABLE&stock&ADD&CONSTRAINT&fkey_stock_2&FOREIGN&KEY(s_i_id)&REFERENCES&item(i_id);
SET&FOREIGN_KEY_CHECKS=@OLD_FOREIGN_KEY_CHECKS;
SET&UNIQUE_CHECKS=@OLD_UNIQUE_CHECKS;
删除外键约束&drop_cons.sql
预热数据&count.sql&&对所有表执行&count(PK)
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mysql性能测试工具之tpcc-mysql
及 mysql 用户管理和权限设置
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<span type="1" blog_id="1729309" userid='TPCC-MySQL的安装与使用_运维之美_传送门
TPCC-MySQL的安装与使用
什么是TPC-CTPC-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。TPC-C是TPC(Transaction Processing Performance Council)组织发布的一个测试规范，用于模拟测试复杂的在线事务处理系统。其测试结果包括每分钟事务数(tpmC)，以及每事务的成本(Price/tpmC)。在进行大压力下MySQL的一些行为时经常使用。什么是TPCC-MYSQLTPCC-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。用来测试数据库的压力工具，模拟一个电商的业务，主要的业务有新增订单，库存查询，发货，支付等模块的测试。percona官方版本安装依赖包MySQL 5.1yum install mysql-develMySQL 5.6yum install mysql-community-devel编译安装git clone https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql
cd tpcc-mysql/src
make如果make没报错，就会在tpcc-mysql文件夹下生成tpcc二进制命令行工具tpcc_load、tpcc_start使用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表其它表说明客户：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TPCC测试前准备查看README文件的内容(简单实用的说明)1.Build binaries make ( you should have mysql_config available in $PATH)2.Load datacreate database mysqladmin create tpcc1000create tables mysql tpcc1000 < create_table.sqlcreate indexes and FK ( this step can be done after loading data) mysql tpcc1000 < add_fkey_idx.sqlpopulate datasimple step tpcc_load -h127.0.0.1 -d tpcc1000 -u root -p “” -w 1000 |hostname:port| |dbname| |user| |password| |WAREHOUSES| ref. tpcc_load —help for all optionsload data in parallel check load.sh script3.start benchmark./tpcc_start -h127.0.0.1 -P3306 -dtpcc1000 -uroot -w1000 -c32 -r10 -l10800|hostname| |port| |dbname| |user| |WAREHOUSES| |CONNECTIONS| |WARMUP TIME| |BENCHMARK TIME|ref. tpcc_start —help for all options初始化测试库环境，先创建一个测试库然后导入create_table.sql,顾名思义是创表的sql语句创建tpcc数据库$mysql -uroot -p -e "CREATE DATABASE TPCC DEFAULT CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_"初始化表结构$mysql -uroot -p TPCC <./create_table.sql创建相关索引和主外键$mysql -uroot -p TPCC <./add_fkey_idx.sql显示创建的表$mysql -uroot -p -e "show tables from
+--------------------+
| Tables_in_tpcctest |
+--------------------+
| customer
| district
| new_orders
| order_line
| warehouse
+--------------------+初始化完毕后，就可以开始加载测试数据了tpcc_load用法如下Usage: tpcc_load -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user -p mysql_password -w warehouses -l part -m min_wh -n max_wh
* [part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS选项[warehouse]意为指定测试库下的仓库数量选项[part]为只创建数据到[part]对应的表中选项[min_wh]、[max_wh]为min_wid max_wid在这里，需要注意的是tpcc默认会读取/var/lib/mysql/mysql.sock这个socket 文件。因此，如果你的socket文件不在相应路径的话，可以做个软连接，或者通过TCP/IP的方式连接测试服务器真实测试场景中，仓库数一般不建议少于100个，视服务器硬件配置而定，如果是配备了SSD或者PCIE SSD这种高IOPS设备的话，建议最少不低于1000个。仓库越多，造数据的时间越长，需要耐心等待执行下面的命令，开始灌入测试数据：选择单进程或并发加载(本人的是虚拟机，仓库数就弄了10,省得压死了，哈哈)单进程加载$./tpcc_load -h 127.0.0.1 -P 3306 -d TPCC -u root -p 000000 -w 10并发加载需根据实际情况修改一下方法一$./load.sh TPCC 10通过load.sh并发加载数据(创建10个warsehouse)造数据成功后，会提示：…DATA LOADING COMPLETED SUCCESSFULLY.方法二GitHub上另一个并行加载脚本: https://gist.github.com/sh2/3458844根据实际情况情况修改用户名、密码、数据库名，初始仓库为10个。由于最新版本tpcc_load使用方法需要显示使用参数，修改脚本如下vim tpcc_load_parallel.sh#!/bin/bash
# Configration
MYSQL=/usr/bin/mysql
TPCCLOAD=./tpcc_load
TABLESQL=./create_table.sql
CONSTRAINTSQL=./add_fkey_idx.sql
DEGREE=`getconf _NPROCESSORS_ONLN`
SERVER=localhost
DATABASE=tpcc
WAREHOUSE=10
$MYSQL -u $USER -p$PASS -e "DROP DATABASE IF EXISTS $DATABASE"
$MYSQL -u $USER -p$PASS -e "CREATE DATABASE $DATABASE"
$MYSQL -u $USER -p$PASS $DATABASE < $TABLESQL
$MYSQL -u $USER -p$PASS $DATABASE
trap 'STATUS=1; kill 0' INT TERM
for ((WID = 1; WID
# customer, history
$TPCCLOAD -h $SERVER -d $DATABASE -u $USER -p $PASS -w $WAREHOUSE 3 -m $WID
-n $WID > /dev/null
# orders, new_orders, order_line
$TPCCLOAD -h $SERVER -d $DATABASE -u $USER -p $PASS -w $WAREHOUSE 4 -m $WID
-n $WID > /dev/null
PIDLIST=(${PIDLIST[@]} $!)
if [ $((WID % DEGREE)) -eq 0 ]; then
for PID in ${PIDLIST[@]}; do
if [ $? -ne 0 ]; then
if [ $STATUS -ne 0 ]; then
exit $STATUS
PIDLIST=()
for PID in ${PIDLIST[@]}; do
if [ $? -ne 0 ]; then
if [ $STATUS -eq 0 ]; then
echo 'Completed.'
exit $STATUS进行TPCC测试及结果解读tpcc_start工具用于tpcc压测，其用法如下：$./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选项说明-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(单位:秒)-l 指定测试持续时间(单位:秒)-i 指定生成报告间隔时长-f 指定生成的报告文件名使用例子$./tpcc_start -h127.0.0.1 -P3306 -d TPCC -u root -p 000000 -w 10 -c 10 -r 120 -l 120 >> mysql_tpcc_模拟对10个仓库(-w 10),并发10个线程(-c 10),预热120s(-r 120),持续压测120s(-l 120)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。结果解读***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '127.0.0.1'
option P with value '3306'
option d with value 'TPCC'
option u with value 'root'
option p with value '000000'
option w with value '10'
option c with value '10'
option r with value '120'
option l with value '120'
[server]: 127.0.0.1
[port]: 3306
[DBname]: TPCC
-- 压测的数据库
[user]: root
[pass]: 000000
[warehouse]: 10
[connection]: 10
-- 并发线程数
[rampup]: 120 (sec.)
-- 数据预热时长
[measure]: 120 (sec.)
-- 压测时长
RAMP-UP TIME.(120 sec.)
--预热结束
MEASURING START.
--开始压测
10, 27(0):3.829|7.321, 26(0):1.854|4.399, 3(0):1.503|1.670, 3(0):4.467|5.559, 3(0):14.525|20.229 --每10秒输出一次压测数据
20, 31(0):3.153|3.247, 29(0):0.861|1.202, 3(0):0.400|0.475, 3(0):4.471|4.980, 0(0):0.000|0.000
30, 28(0):3.559|3.943, 27(0):0.807|0.838, 2(0):0.285|0.379, 2(0):3.273|3.628, 3(0):13.534|13.577
40, 26(0):3.643|4.040, 32(0):0.676|0.686, 4(0):0.337|0.393, 4(0):4.397|5.081, 6(0):13.890|16.757
50, 32(1):4.377|5.695, 30(0):0.749|0.813, 2(0):0.254|0.309, 3(0):3.418|4.066, 2(0):11.356|12.581
60, 32(0):3.561|3.602, 33(0):1.024|1.645, 4(0):0.318|0.413, 3(0):3.446|3.542, 5(0):11.772|12.417
70, 41(0):3.228|3.415, 39(0):0.956|1.296, 4(0):0.394|0.396, 5(0):3.671|3.925, 1(0):0.000|13.920
80, 35(1):4.096|6.454, 35(0):0.727|0.877, 3(0):0.344|0.410, 3(0):3.100|3.961, 4(0):11.251|11.489
90, 27(0):2.787|3.505, 25(0):0.945|1.093, 2(0):0.394|0.423, 2(0):2.804|5.293, 3(0):11.637|12.463
100, 31(2):5.050|5.467, 31(0):0.835|0.884, 4(0):0.334|0.363, 4(0):3.094|3.738, 2(0):11.853|11.885
110, 32(0):3.101|3.968, 33(0):0.606|1.503, 3(0):0.255|0.347, 3(0):3.007|3.427, 5(0):11.685|12.653
120, 34(0):3.359|3.713, 33(0):0.730|0.844, 3(0):0.319|0.504, 3(0):3.092|3.502, 2(0):8.187|10.347
-- 以逗号分隔，共6列
-- 第一列，第N次10秒
-- 第二列，新订单成功执行压测的次数(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，新订单事务数也被认为是总有效事务数的指标
-- 第三列，支付业务成功执行次数(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，订单状态业务的结果，后面几个的意义同上
-- 第五列，物流发货业务的结果，后面几个的意义同上
-- 第六列，库存仓储业务的结果，后面几个的意义同上
STOPPING THREADS..........
-- 结束压测
-- 第一次统计结果
[0] sc:372
-- 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:373
-- Payment，支付业务统计，其他同上
-- Order-Status，订单状态业务统计，其他同上
-- Delivery，发货业务统计，其他同上
-- Stock-Level，库存业务统计，其他同上
in 120 sec.
-- 第二次统计结果，其他同上
[0] sc:372
[1] sc:373
(all must be [OK])
-- 下面所有业务逻辑结果都必须为OK才行
[transaction percentage]
Payment: 43.37% (>=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: 4.30% (>= 4.0%) [OK]
--订单状态，其他同上
Delivery: 4.42% (>= 4.0%) [OK]
-- 发货，其他同上
Stock-Level: 4.19% (>= 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: 98.94%
-- 下面几个响应耗时指标全部 100% 通过
Payment: 100.00%
Order-Status: 100.00%
Delivery: 100.00%
Stock-Level: 100.00%
188.000 TpmC
-- TpmC结果值(每分钟事务数，该值是第一次统计结果中的新订单事务数除以总耗时分钟数，例如本例中是：372/2=186)
tpmC值在国内外被广泛用于衡量计算机系统的事务处理能力测试期间，tpcc_start工具会输出实时的日志信息，这些信息包含了TPC-C模型中的五个业务逻辑:New-Order:新订单、Payment:支付、Order-Status:订单查询、Delivery:发货、Stock-Level：库存，在指定响应时间内，事务处理和完成情况。除了MySQL的输出日志之外，还需要关心系统的性能指标，因此需要借助iostat、vmstat等系统工具，查看系统的性能特征。测试结果分析cd scripts
./analyze.sh ../mysql_tpcc_>/tmp/mysql_tpcc_.res使用gnuplot绘图安装gnuplotyum install gnuplot生成绘图数据innodb_buffer_pool_size值为512M
./tpcc_analyze.sh 512m-tpcc-data.log >512m-tpcc-data.data
innodb_buffer_pool_size值为1G
./tpcc_analyze.sh 1g-tpcc-data.log >1g-tpcc-data.data
innodb_buffer_pool_size值为2G
./tpcc_analyze.sh 2g-tpcc-data.log >2g-tpcc-data.data合并三组数据paste 512m-tpcc-data.data
1g-tpcc-data.data 2g-tpcc-data.data>tpcc-data.data生成图片./tpcc_graph.sh tpcc-data.data
tpcc.jpgtpcc_analyze.sh脚本cat tpcc_analyze.sh
#!/bin/bash
TIMESLOT=1
if [ -n "$2" ]
TIMESLOT=$2
echo "Defined $2"
cat $1 | grep -v HY000 | grep -v payment | grep -v neword | \
awk -v timeslot=$TIMESLOT ' BEGIN { FS="[,():]"; s=0; cntr=0; aggr=0 } \
/MEASURING START/ { s=1} /STOPPING THREADS/ {s=0} /0/ { if (s==1) { cntr++; aggr+=$2; } \
if ( cntr==timeslot ) { printf ("%d %3f\n",$1,$5) ; cntr=0; aggr=0
} 'tpcc_graph.sh脚本cat tpcc_graph.sh
#!/bin/bash
gnuplot << EOP
set style line 1 lt 1 lw 3
set style line 2 lt 5 lw 3
set style line 3 lt 7 lw 3
set terminal png size 960,480
set grid x y
set xlabel "Time(sec)"
set ylabel "Transactions"
set output "$2"
plot "$1" using 1:2 title "PS 5.1.56 buffer pool 512MM" ls 1 with lines,\
"$1" using 3:4 title "PS 5.1.56 buffer pool 1g" ls 2 with lines,\
"$1" using 3:6 title "PS 5.1.56 buffer pool 2g" ls 3 with lines axes x1y1
EOP可能出现的错误Could not find/open font when opening font "arial", using internal non-scalable font解决export GDFONTPATH=/usr/share/fonts/dejavu
export GNUPLOT_DEFAULT_GDFONT=DejaVuSansMono
source ~/.bashrcpercona的tpcc-mysql分支版本项目简介本项目是在percona的tpcc-mysql版本基础上衍生而来，根据InnoDB表结构设计规范建议做了小调整，可以作为官方版本的补充。该分支版本项目地址: https://github.com/yejr/tpcc-mysqlpercona官方版本项目地址: https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql为什么要做改造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。它生成的测试表我认为有2个问题1、没有自增列作为主键。如果仅作为基准测试问题不大，但和我们实际生产中的设计模式可能有一定区别，相信大多数人还是习惯使用自增列作为主键的，如果你没这个习惯，那么可以忽略本文了；2、使用外键。个人认为MySQL对外键支持并不是太好，并且一定程度上影响并发性能，因此建议取消外键，仅保留一般的索引。基于上面这2点，我微调了下tpcc-mysql的源码，主要改动有下面几个地方1、所有表都加上自增列做主键；2、取消外键，仅保留普通索引；3、降低tpcc测试过程中的输出频率，避免刷屏；4、修改了表结构初始化DDL脚本以及load.c文件。利用该分支版本进行tpcc压力测试的结果表明，有自增列主键时，其TpmC相比没有自增列主键约提升了10%，还是比较可观的。编译安装tpcc-mysql安装依赖包MySQL 5.1yum install mysql-develMySQL 5.6yum install mysql-community-devel进入tpcc-mysql源码目录，执行make，编译过程无报错即可git clone
https://github.com/yejr/tpcc-mysql
cd tpcc-mysql
make编译完成后，会在上一级目录下生成tpcc_load、tpcc_start这2个可执行文件。快速使用环境初始化创建tpcc数据库mysqladmin -u user -p passwd create tpcc初始化表结构mysql -u user -p passwd -f tpcc<create_table-autoinc-pk.sql开始测试利用tpcc_load初始化测试数据，用法和原先的一样./tpcc_load
*************************************
*** ###easy### TPC-C Data Loader
*************************************
usage: tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]
* [part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS利用tpcc_start开始测试，用法也和原先的一样./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自动化测试脚本根据各自的测试环境，调整run_tpcc.sh脚本里的相应参数，运行该脚本可进行自动化测试。参考文档http://www.google.comhttp://imysql.com//tpcc-mysql-full-user-manual.shtmlhttp://www.cnblogs.com/xuanzhi201111/p/4148434.htmlhttp://imysql.com//tpcc-for-mysql-manual.htmlhttp://imysql.com//tpcc-mysql-full-user-manual.shtml
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