tpcc-mysql压测

压测环境准备

https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql

#1）安装

[root@per src]# yum install gcc-c++ -y
[root@per src]# yum install mysql-devel
[root@per ~]# unzip tpcc-mysql-master.zip
[root@per ~]# mv tpcc-mysql-master /usr/local/

加载数据

mysql> create database tpcc_test;
Query OK, 1 row affected (0.09 sec)
mysql> use tpcc_test;
Database changed
mysql> source /usr/local/tpcc-mysql-master/create_table.sql;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

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

数据插入成功之后，然后添加索引【注意一定要先插入数据再添加索引，若先创建索引，则数据插入的会更慢】
[root@per tpcc-mysql-master]# ./tpcc_load -h 192.168.56.222 -P 3306 -d tpcc_test -u root -p123456 -w 10
#这个过程有点慢，1个warehouse对应10个地区，1地区对应3000的用户
mysql> select count() from warehouse;
±---------+
| count() |
±---------+
| 10 |
±---------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count() from district;
±---------+
| count() |
±---------+
| 100 |
±---------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count() from customer;
±---------+
| count() |
±---------+
| 300000 |
±---------+
1 row in set (0.11 sec)

mysql> source /usr/local/tpcc-mysql-master/add_fkey_idx.sql;

压测

数据插入，索引创建之后，开始测试数据。
[root@per tpcc-mysql-master]# ./tpcc_start –help

-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
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。
[root@per tpcc-mysql-master]# ./tpcc_start -h 192.168.56.222 -P 3306 -d tpcc_test -u root -p 123456 -w 10 -c 128 -r 300 -l 300

*** ###easy### TPC-C Load Generator ***

option h with value ‘192.168.56.222’
option P with value ‘3306’
option d with value ‘tpcc_test’
option u with value ‘root’
option p with value ‘123456’
option w with value ‘10’
option c with value ‘128’
option r with value ‘5’
option l with value ‘30’

RAMP-UP TIME.(5 sec.) 预热结束

MEASURING START.

10, trx: 686, 95%: 1190.065, 99%: 1613.066, max_rt: 1862.386, 656|3436.472, 68|498.198, 65|2355.379, 68|3059.944
20, trx: 691, 95%: 1050.099, 99%: 1436.189, max_rt: 1744.717, 701|3729.755, 69|431.776, 72|2056.045, 66|3294.633
30, trx: 699, 95%: 921.615, 99%: 1490.053, max_rt: 1997.025, 686|3486.649, 71|263.358, 72|1828.585, 74|2419.366
分为6项，依次为操作时间(秒)、创建订单、订单支付、查询订单、发货以及查询库存

STOPPING THREADS…

[0] sc:0 lt:2076 rt:0 fl:0 avg_rt: 692.4 (5) [1] sc:12 lt:2031 rt:0 fl:0 avg_rt: 1097.7 (5) [2] sc:28 lt:180 rt:0 fl:0 avg_rt: 89.8 (5) [3] sc:0 lt:209 rt:0 fl:0 avg_rt: 1551.0 (80) [4] sc:0 lt:208 rt:0 fl:0 avg_rt: 2006.6 (20) in 30 sec.

<Raw Results2(sum ver.)>
[0] sc:0 lt:2076 rt:0 fl:0
[1] sc:12 lt:2031 rt:0 fl:0
[2] sc:28 lt:180 rt:0 fl:0
[3] sc:0 lt:209 rt:0 fl:0
[4] sc:0 lt:208 rt:0 fl:0

4152.000 TpmC 每分钟能够处理的订单数量