如何使用tpcc-mysql对mysql进行TPCC性能测试

这篇文章主要介绍如何使用tpcc-mysql对mysql进行TPCC性能测试，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

tpcc-mysq是满足TPCC规范的性能测试工具，具体步骤如下：

1、下载
从https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql下载安装包。

2、安装
[root@D2-LZY245 ~]# unzip tpcc-mysql-master.zip
[root@D2-LZY245 ~]# cd tpcc-mysql-master/class="lazy" data-src/
[root@D2-LZY245 class="lazy" data-src]# make
[root@D2-LZY245 ~]# ll tpcc-mysql-master/tpcc_*
-rwxrwxr-x 1 root root  81114 May 19 15:12 tpcc-mysql-master/tpcc_load
-rwxrwxr-x 1 root root 188582 May 19 15:13 tpcc-mysql-master/tpcc_start
编译完成后，就有了tpcc_load和tpcc_start这两个脚本。tpcc_load用于初始化数据，tpcc_start用于执行基准测试。

3、加载
[root@D2-LZY245 ~]# mysqladmin -uroot -p123456 create tpcc
[root@D2-LZY245 ~]# mysql -uroot -p123456 tpcc < /root/tpcc-mysql-master/create_table.sql
[root@D2-LZY245 ~]# mysql -uroot -p123456 tpcc < /root/tpcc-mysql-master/add_fkey_idx.sql
[root@D2-LZY245 ~]# cd /root/tpcc-mysql-master/
[root@D2-LZY245 tpcc-mysql-master]# ./tpcc_load -h227.0.0.1 -dtpcc -uroot -p123456 -w5
其中w表示仓库的数量，数量越多，数据量也越大，这里只初始化了5个仓库。在生产环境中建议设置至少100以上。
如果提示找不到libmysqlclient.so.20，则需要创建下面的软连接：
[root@D2-LZY245 ~]# ln -s /usr/local/mysql/lib/libmysqlclient.so.20 /usr/lib64/libmysqlclient.so.20

4、测试
配置如下参数：
max_connections=3000
innodb_buffer_pool_size=1G
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
sync_binlog=1
innodb_support_xa=1

开始测试：
[root@D2-LZY245 tpcc-mysql-master]# ./tpcc_start -h227.0.0.1 -P3306 -dtpcc -uroot -p123456 -w5 -c10 -r10 -l60 -i5
***************************************
*** ###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 '123456'
option w with value '5'
option c with value '10'
option r with value '10'
option l with value '60'
option i with value '5'

     [server]: 127.0.0.1
     [port]: 3306
     [DBname]: tpcc
       [user]: root
       [pass]: 123456
  [warehouse]: 5
 [connection]: 10
     [rampup]: 10 (sec.)
    [measure]: 60 (sec.)

RAMP-UP TIME.(10 sec.)

MEASURING START.

   5, trx: 893, 95%: 42.974, 99%: 51.769, max_rt: 78.867, 897|64.315, 89|34.091, 90|108.740, 89|153.851
  10, trx: 899, 95%: 42.513, 99%: 47.764, max_rt: 56.527, 897|45.126, 90|11.137, 90|107.048, 90|151.175
  15, trx: 921, 95%: 41.732, 99%: 48.921, max_rt: 74.593, 919|61.086, 93|11.268, 91|122.762, 91|117.930
  20, trx: 905, 95%: 42.184, 99%: 47.308, max_rt: 72.272, 906|38.270, 90|10.840, 92|126.833, 91|138.162
  25, trx: 918, 95%: 42.260, 99%: 51.183, max_rt: 66.282, 914|39.754, 92|10.141, 91|126.593, 91|127.785
  30, trx: 934, 95%: 42.285, 99%: 50.212, max_rt: 56.423, 939|37.721, 93|12.561, 93|114.696, 94|133.147
  35, trx: 948, 95%: 41.532, 99%: 49.808, max_rt: 59.926, 945|35.327, 95|6.179, 95|104.323, 95|125.155
  40, trx: 949, 95%: 40.562, 99%: 46.411, max_rt: 65.310, 950|49.201, 95|7.696, 96|117.888, 94|131.387
  45, trx: 953, 95%: 40.067, 99%: 46.689, max_rt: 61.701, 955|50.164, 95|5.216, 95|110.307, 96|118.410
  50, trx: 953, 95%: 40.537, 99%: 47.864, max_rt: 87.589, 950|48.743, 95|6.670, 95|118.108, 95|138.823
  55, trx: 947, 95%: 39.995, 99%: 46.203, max_rt: 62.354, 948|41.478, 95|6.599, 94|114.913, 95|132.025
  60, trx: 986, 95%: 40.477, 99%: 45.516, max_rt: 59.243, 982|37.025, 98|8.749, 99|105.574, 99|127.634

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


  [0] sc:44 lt:11162  rt:0  fl:0 avg_rt: 32.3 (5)
  [1] sc:1734 lt:9468  rt:0  fl:0 avg_rt: 9.3 (5)
  [2] sc:1063 lt:57  rt:0  fl:0 avg_rt: 3.3 (5)
  [3] sc:690 lt:431  rt:0  fl:0 avg_rt: 90.5 (80)
  [4] sc:0 lt:1120  rt:0  fl:0 avg_rt: 114.3 (20)
 in 60 sec.


  [0] sc:44  lt:11162  rt:0  fl:0
  [1] sc:1734  lt:9469  rt:0  fl:0
  [2] sc:1063  lt:57  rt:0  fl:0
  [3] sc:690  lt:431  rt:0  fl:0
  [4] sc:0  lt:1120  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: 0.39%  [NG] *
        Payment: 15.48%  [NG] *
   Order-Status: 94.91%  [OK]
       Delivery: 61.55%  [NG] *
    Stock-Level: 0.00%  [NG] *


                 11206.000 TpmC

其中：
-w：仓库数量
-c：并发线程数
-r：预热时间，以秒为单位，默认10秒，主要目的是为了将数据加载到内存。
-l：运行时间，以秒为单位，默认20秒
-i：输出时间间隔
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。

5、结果
   5, trx: 893, 95%: 42.974, 99%: 51.769, max_rt: 78.867, 897|64.315, 89|34.091, 90|108.740, 89|153.851
5表示从测试开始到现在的时间为5秒。
trx: 893表示这个时间间隔完成的新订单事物数量，实际上就是吞吐量，越大越好。
95%: 42.974表示这个时间间隔内95%的新订单事物响应时间为42.974秒。
99%: 51.769表示这个时间间隔内99%的新订单事物响应时间为51.769秒。
max_rt: 78.867表示这个时间间隔内新订单事物最大响应时间为78.867秒。
897|64.315, 89|34.091, 90|108.740, 89|153.851这几个表示其他种类事物的吞吐量和响应时间，可以忽略。

  [0] sc:44 lt:11162  rt:0  fl:0 avg_rt: 32.3 (5) //表示新订单业务成功(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:1734 lt:9468  rt:0  fl:0 avg_rt: 9.3 (5) //表示支付业务成功(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。
  [2] sc:1063 lt:57  rt:0  fl:0 avg_rt: 3.3 (5) //表示订单状态业务成功(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。
  [3] sc:690 lt:431  rt:0  fl:0 avg_rt: 90.5 (80)  //表示发货业务成功(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。
  [4] sc:0 lt:1120  rt:0  fl:0 avg_rt: 114.3 (20)  //表示库存业务成功(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。

(all must be [OK])  //下面所有的结果必须为OK
 [transaction percentage]
        Payment: 43.47% (>=43.0%) [OK]  //支付模块占总业务的43.47%
   Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK]  //订单状态模块占总业务的4.35%
       Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]  //发货模块占总业务的4.35%
    Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK]  //库存模块占总业务的4.35%
 [response time (at least 90% passed)]  //响应时间是否满足
      New-Order: 0.39%  [NG] *
        Payment: 15.48%  [NG] *
   Order-Status: 94.91%  [OK]
       Delivery: 61.55%  [NG] *
    Stock-Level: 0.00%  [NG] *

指标如下：
New-Order 5ms
Payment 5ms
Order-Status 5ms
Delivery 80ms
Stock-Level 20ms


                 11206.000 TpmC  //每分钟能够处理的新订单数量。

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