TPC-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。
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
服务器大概配置:
两颗6核12线程CPU,相当于12核24线程
64G内存
1T,SAS 15000转/分钟硬盘
raid5阵列
# ls
add_fkey_idx.sql count.sql create_table.sql drop_cons.sql load.sh README schema2 scripts src tpcc_load tpcc_start
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
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
-h server_host: 服务器名 -P port : 端口号,默认为3306 -d database_name: 数据库名 -u mysql_user : 用户名 -p mysql_password : 密码 -w warehouses: 仓库的数量 -c connections : 线程数,默认为1 -r warmup_time : 热身时间,单位:s,默认为10s ,热身是为了将数据加载到内存。 -l running_time: 测试时间,单位:s,默认为20s -i report_interval: 指定生成报告间隔时长 -f report_file: 测试结果输出文件
# ./tpcc_start -hlocalhost -d tpcc1000 -u root -p "yourpassword" -w 150 -c 24 -r 600 -l 7200 - >tpcc-output-log
报错:
neword 0:4
1062, 23000, Duplicate entry '4-3-3020' for key 'PRIMARY'
原来是因为我们改了默认的引擎为MyiSam并且关闭了innodb引擎引起的(生产环境大部分都是myisam的场景,设置了myisam为mysql5.5的默认引擎,而myisam不支持外键所以脚本在创建数据条目的时候不会理会是否主键唯一,这样会造成部分数据主键重复)
default-storage-engine=MyISAM
skip-innodb
-- 本轮tpcc压测的一些基本信息 *************************************** *** ###easy### TPC-C Load Generator *** *************************************** option h with value 'localhost' -- 主机 option d with value 'tpcc1000' -- 数据库 option u with value 'root' -- 账号 option p with value 'yourpassword' -- 密码 option w with value '150' -- 仓库数 option c with value '12' -- 并发线程数 option r with value '300' -- 数据预热时长(秒) option l with value '3600' -- 压测时长(秒) non-option ARGV-elements: - <Parameters> [server]: localhost [port]: 3306 [DBname]: tpcc1000 [user]: root [pass]: yourpassword [warehouse]: 150 [connection]: 12 [rampup]: 300 (sec.) [measure]: 3600 (sec.) -- 预热结束,开始进行压测 RAMP-UP TIME.(300 sec.) -- 每10秒钟输出一次压测数据 MEASURING START. 10, 435(0):3.322|6.846, 435(0):0.672|1.661, 44(0):0.386|0.439, 43(0):4.017|4.847, 44(0):11.076|11.907 20, 418(0):3.334|3.482, 416(0):0.669|0.728, 41(0):0.355|0.390, 41(0):3.796|4.356, 41(0):10.580|10.781 30, 410(0):3.332|4.708, 412(0):0.656|1.661, 41(0):0.304|0.308, 42(0):3.844|3.926, 42(0):10.542|10.646 ... 3580, 445(0):3.277|3.402, 447(0):0.658|0.765, 44(0):0.326|0.404, 45(0):3.856|3.950, 44(0):10.805|10.899 3590, 388(0):3.352|3.589, 391(0):0.697|0.795, 39(0):0.320|0.330, 39(0):3.826|4.009, 39(0):10.638|10.844 3600, 407(0):3.256|3.390, 405(0):0.676|0.746, 41(0):0.331|0.339, 41(0):3.904|3.910, 41(0):10.625|10.653 -- 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 <Raw Results> [0] sc:144136 lt:5 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:144148 lt:0 rt:0 fl:0 -- Payment,支付业务统计,其他同上 [2] sc:14416 lt:0 rt:0 fl:0 -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上 [3] sc:14416 lt:0 rt:0 fl:0 -- Delivery,发货业务统计,其他同上 [4] sc:14416 lt:0 rt:0 fl:0 -- Stock-Level,库存业务统计,其他同上 in 3600 sec. -- 第二次统计结果,其他同上 <Raw Results2(sum ver.)> [0] sc:144147 lt:5 rt:0 fl:0 [1] sc:144154 lt:0 rt:0 fl:0 [2] sc:14416 lt:0 rt:0 fl:0 [3] sc:14416 lt:0 rt:0 fl:0 [4] sc:14416 lt:0 rt:0 fl:0 <Constraint Check> (all must be [OK]) -- 下面所有业务逻辑结果都必须为 OK 才行 [transaction percentage] Payment: 43.48% (>=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] <TpmC> 2402.350 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:144136/60 = 2402.350)