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引言
1 在centos上安装mysql
1.1 在云服务器上安装 Docker
1.2 在 Docker 中运行 MySQL 容器
2 安装sysbench并进行性能测试
2.1 安装和配置 sysbench
2.2 运行 sysbench 性能测试
3 分析测试结果
3.1 运行结果
3.2 对运行结果进行翻译
3.3 性能分析
4 清理测试
结论
华为云服务器提供超高性价比的云计算资源,让你以超低门槛快速构建和扩展你的应用。拥有多种实例规格,从性能到成本的平衡得以轻松实现。
本文将使用一款高性价比的 2核2GB 内存、3MB 缓存的华为云服务器上的 CentOS 操作系统,来展示如何使用 sysbench 工具对 MySQL 数据库的性能进行测试。这样,你可以充分利用这一强大的计算平台,以确保你的应用在高性能要求下仍能如期运行。
首先,确保你的华为云云耀云服务器L实例上已安装 Docker。你可以按照 Docker 官方文档或云服务提供商的指南来完成 Docker 的安装。
首先查看镜像
docker search mysql5.7
下载镜像
docker pull docker.io/bingozhou/mysql5.7
耐心等待几分钟,就会出现下载成功的提示。
Using default tag: latest
Trying to pull repository docker.io/bingozhou/mysql5.7 ...
latest: Pulling from docker.io/bingozhou/mysql5.7
9f0706ba7422: Pull complete
2290e155d2d0: Pull complete
547981b8269f: Pull complete
2c9d42ed2f48: Pull complete
55e3122f1297: Pull complete
abc10bd84060: Pull complete
c0a5ce64f2b0: Pull complete
c4595eab8e90: Pull complete
098988cead35: Pull complete
300ca5fa5eea: Pull complete
43fdc4e3e690: Pull complete
dcc4404efef3: Pull complete
a2771f3f3276: Pull complete
Digest: sha256:bc3bcd6b0edd018c997085d3082f99fff48e248a51d4459fd005f3c416798a7c
Status: Downloaded newer image for docker.io/bingozhou/mysql5.7:latest
使用以下命令从 Docker Hub 下载 MySQL 镜像并在容器中运行
docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d docker.io/bingozhou/mysql5.7
这会启动一个 MySQL 容器,使用指定的 root 密码。我这里直接设置了一个简单的密码123456,如果想要设置其他密码,替换123456即可。
1.3连接到 MySQL 容器
首先需要在华为云服务器的安全组设置中,对入站规则进行配置,放开3306端口的访问。
找一台上网的笔记本,使用navicat连接mysql数据库,输入服务器ip,以及之前设置的 root 密码以连接到 MySQL 容器。
1.4 准备测试数据库
在 MySQL 容器内部,创建一个用于性能测试的数据库和表。以下是一个示例:
CREATE DATABASE sysbenchdb;
USE sysbenchdb;
CREATE TABLE sbtest (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
k INT,
c CHAR(120),
pad CHAR(60)
);
这组SQL语句的作用是在数据库中创建名为 "sysbenchdb" 的新数据库,然后切换到这个新创建的数据库。接下来,在 "sysbenchdb" 数据库内创建一个名为 "sbtest" 的表,该表包括一个自增的整数主键 "id",一个整数字段 "k",一个长度为 120 字符的字符型字段 "c",以及一个长度为 60 字符的字符型字段 "pad"。这个表通常用于性能测试和基准测试,用于模拟和评估数据库在处理大量数据时的性能表现。
在云服务器上安装 sysbench 工具。使用以下命令:
sudo yum install sysbench
出现
说明sysbench安装成功。
在云服务器上运行 sysbench 对 MySQL 进行性能测试。以下是一个示例命令:
sysbench oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sysbenchdb --tables=1 --table-size=1000000 prepare
上面的命令利用 sysbench 工具与本地 MySQL 数据库建立连接,创建一个名为 "sysbenchdb" 的数据库,其中包含一张拥有 1,000,000 行数据的测试表。这个操作旨在为之后的性能测试提供必要的测试数据环境。通过准备这些数据,我们可以模拟真实负载条件,对数据库性能进行评估,以确保它在处理大量读写操作时的表现。这有助于验证数据库的稳定性和性能,以满足实际应用程序的需求。
sysbench oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sysbenchdb --tables=1 --table-size=1000000 --threads=8 --time=60 run
上面的命令使用 sysbench 工具,在连接到本地 MySQL 数据库的情况下,执行一个 OLTP(联机事务处理)读写性能测试。在测试过程中,将使用 8 个线程模拟并发访问,执行各种读写操作,包括事务处理。测试的时间持续为 60 秒。这允许我们评估数据库的性能和响应时间,以便在高负载情况下确定其是否能够满足应用程序的需求,以及性能是否符合预期。这个测试有助于发现潜在的性能瓶颈,进一步进行优化或扩展数据库。
命令运行之后,稍等一会儿,就会出现测试的结果,如下所示。
SQL 统计信息:
已执行的查询:
读操作:445,466 次
写操作:127,263 次
其他操作:63,634 次
总共:636,363 次
事务数:31,815(每秒 530.12 次)
查询数:636,363(每秒 10,603.53 次)
忽略的错误:4 个(每秒 0.07 个)
重新连接次数:0 次(每秒 0.00 次)
一般性能统计:
总共耗时:60.0128 秒
总事件数:31,815 次
延迟(毫秒):
最小延迟:5.00 毫秒
平均延迟:15.09 毫秒
最大延迟:485.43 毫秒
95th 分位数延迟:20.37 毫秒
总延迟:479,974.06 毫秒
线程公平性:
事件数(平均/标准偏差):3976.8750/18.70
执行时间(平均/标准偏差):59.9968/0.00
在这次 MySQL 性能测试中,共执行了 636,363 条查询,每秒执行了约 10,603 条查询。其中,读操作占大多数(445,466 次),而写操作也相当频繁(127,263 次),而其他类型的操作则较少(63,634 次)。
总共执行了 31,815 个事务,平均每秒执行了约 530.12 个事务。这意味着数据库能够在较高的并发负载下维持相对较高的事务处理性能。
查询的平均延迟为 15.09 毫秒,最大延迟为 485.43 毫秒。延迟在大多数情况下相对较低,而 95th 分位数的延迟在 20.37 毫秒左右,这意味着大多数查询在较短的时间内完成。
性能测试结果表明,MySQL 数据库在这次测试中表现出了良好的性能,具有较高的吞吐量和较低的延迟。这对于支持高负载的应用程序非常重要。同时,线程公平性的标准偏差相对较低,表示性能测试在各个线程之间的分布较为均匀。
请注意,性能测试结果的解释和评估可能因具体应用场景和性能需求而异。这些结果可以帮助你了解数据库的性能表现,从而采取进一步的优化措施,以确保数据库在高负载条件下稳定运行。
在测试完成后,可以使用以下命令清理测试数据:
sysbench oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=sysbenchdb --tables=1 --table-size=1000000 cleanup
这个命令的目的是删除在性能测试中创建的测试数据,以便你可以在下一次测试之前清除旧数据,保持测试环境的干净和一致性。这对于多次测试非常重要,以避免旧数据对新测试结果产生干扰。
通过遵循上述步骤,你可以在云服务器上使用 Docker 安装 MySQL 并使用 sysbench 进行性能测试。测试的实际执行过程中,只需要相应地替换密码和容器 IP 地址,以匹配你的实际配置。此外,根据你的性能测试需求,你可以轻松地修改 sysbench 测试的参数和配置,以满足不同负载和性能场景的要求。这个过程能够帮助你全面评估 MySQL 数据库的性能,以确保它满足你的应用程序的性能需求。无论是进行性能调优还是测试新应用的性能,这个方法都为你提供了有力的工具。