mysql基准测试工具tpcc-mysql安装、使用、结果解读

TPCC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，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。其源码放在launchpad上，用bazaar管理，项目地址：https://code.launchpad.net/~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql，专门转对mysql的基准测试工具，模拟电商业务流程.但是tpcc-mysql的结果并未获得TPC组织的认证,仅作为一个参考数据。

一、下载安装tpcc-mysql

1.安装epel

  yum install epel-release.noarch

2.安装bzr版本控制工具

  yum install bzr

3.cd /tmp

4.开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了

  bzr branch lp:~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql

5.安装

  cd /tmp/tpcc-mysql/src

  mke

  如果 make 没有报错，就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 二进制命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start

二、准备测试

1.创建测试表结构

   mysql -uroot -poracle -e 'create database tpcc'

   mysql -uroot -poracle tpcc < create_table.sql
   mysql -uroot -poracle tpcc < add_fkey_idx.sql

2.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

  其他相关表：

  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

3.创建数据

  tpcc_load用法如下：

  tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]

  或者
  tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]

  选项 [part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS 通过这四个维度的参数进行并行加载

  选项 warehouse 意为指定测试库下的仓库数量

  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。

  注：加载测试数据时长视仓库数量而定，若过程比较久需要稍加耐心等待

  开始添加数据 

  ./tpcc_load localhost tpcc root oracle 100  #最后的数字是代表几个仓库，仓库越大,数据量越大。耗费的时间越长，数据最好模拟你真实的数据量,或者至少大于你的buffer pool

4.开始测试

  tpcc_start 工具用于tpcc压测，其用法如下：

  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

  对应的参数意思如下：

  -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

  现在我们来开启一个测试案例：

  tpcc_start -hlocalhost -d tpcc1000 -u tpcc_user -p "tpcc_password" \

  -w 1000 -c 32 -r 120 -l 3600 \

  -f tpcc_mysql_20140921.log >> tpcc_caseX_20140921.log 2>&1

  or

  ./tpcc_start -hlocalhost -d tpcc -u root -p oracle -w 100 -c 8 -r 10 -l 20

  即：模拟 1000个仓库规模，并发 32个线程进行测试，热身时间为 120秒, 压测时间为 1小时。

  注：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

三、输出结果分析

发起测试：

            ./tpcc_start -h 1.2.3.4 -P 3306 -d tpcc10 -u tpcc -p tpcc \

            -w 10 -c 64 -r 30 -l 120 \

            -f tpcclog_201409211538_64_THREADS.log >> tpcc_noaid_2_20140921_64.log 2>&1

测试结果输出如下：

-- 本轮tpcc压测的一些基本信息
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '1.2.3.4'   -- 主机
option P with value '3306'             -- 端口
option d with value 'tpcc10'         -- 数据库
option u with value 'tpcc'             -- 账号
option p with value 'tpcc'             -- 密码
option w with value '10'                 -- 仓库数
option c with value '64'                 -- 并发线程数
option r with value '30'                 -- 数据预热时长
option l with value '120'               -- 压测时长
option f with value 'tpcclog_20140921_64_THREADS.res'  -- 输出报告日志文件

[server]: 1.2.3.4
[port]: 3306
[DBname]: tpcc10
[user]: tpcc
[pass]: tpcc
[warehouse]: 10
[connection]: 64
[rampup]: 30 (sec.)
[measure]: 120 (sec.)

RAMP-UP TIME.(30 sec.)

-- 预热结束，开始进行压测
MEASURING START.

-- 每10秒钟输出一次压测数据
10, 8376(0):2.744|3.211, 8374(0):0.523|1.626, 838(0):0.250|0.305, 837(0):3.241|3.518, 839(0):9.086|10.676
20, 8294(0):2.175|2.327, 8292(0):0.420|0.495, 829(0):0.206|0.243, 827(0):2.489|2.593, 827(0):7.214|7.646
…
110, 8800(0):2.149|2.458, 8792(0):0.424|0.710, 879(0):0.207|0.244, 878(0):2.461|2.556, 878(0):7.042|7.341
120, 8819(0):2.147|2.327, 8820(0):0.424|0.568, 882(0):0.208|0.237, 881(0):2.483|2.561, 883(0):7.025|7.405
-- 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

-- 压测结束
STOPPING THREADS................................................................

-- 第一次结果统计
[0] sc:100589  lt:0  rt:0  fl:0    -- 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:100552  lt:0  rt:0  fl:0    -- Payment，支付业务统计，其他同上
[2] sc:10059  lt:0  rt:0  fl:0    -- Order-Status，订单状态业务统计，其他同上
[3] sc:10057  lt:0  rt:0  fl:0    -- Delivery，发货业务统计，其他同上
[4] sc:10058  lt:0  rt:0  fl:0    -- 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:100590  lt:0  rt:0  fl:0
[1] sc:100582  lt:0  rt:0  fl:0
[2] sc:10059  lt:0  rt:0  fl:0
[3] sc:10057  lt:0  rt:0  fl:0
[4] sc:10059  lt:0  rt:0  fl:0

(all must be [OK])       -- 下面所有业务逻辑结果都必须为 OK 才行
[transaction percentage]
Payment: 43.47% (>=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: 4.35% (>= 4.0%) [OK]       -- 订单状态，其他同上
Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]       -- 发货，其他同上
Stock-Level: 4.35% (>= 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: 100.00%  [OK]              -- 下面几个响应耗时指标全部 100% 通过
Payment: 100.00%  [OK]
Order-Status: 100.00%  [OK]
Delivery: 100.00%  [OK]
Stock-Level: 100.00%  [OK]

50294.500 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：100589/2 = 50294.500）

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