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MySQL压力测试方法 如何使用mysqlslap测试MySQL的压力?

(编辑:jimmy 日期: 2024/11/16 浏览:3 次 )

其实mysql测试也没有这么复杂,除了一些常用的select\insert\update\deletc这些外,其实测试他的并发量才是最重要的。比如在连接数1K的时候,并发量能否满足当前请求\服务器性能、内存CPU使用情况。说白了,测试mysql就是测试他的配置文件和并发量及服务器性能。

一、工具
首选工具mysql自带的:mysqlslap

–auto-generate-sql, -a
自动生成测试表和数据

–auto-generate-sql-load-type=type
测试语句的类型。取值包括:read,key,write,update和mixed(默认)。

–number-char-cols=N, -x N
自动生成的测试表中包含多少个字符类型的列,默认1

–number-int-cols=N, -y N
自动生成的测试表中包含多少个数字类型的列,默认1

–number-of-queries=N
总的测试查询次数(并发客户数×每客户查询次数)

–query=name,-q
使用自定义脚本执行测试,例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。

–create-schema
测试的schema,MySQL中schema也就是database

–commint=N
多少条DML后提交一次

–compress, -C
如果服务器和客户端支持都压缩,则压缩信息传递

–concurrency=N, -c N
并发量,也就是模拟多少个客户端同时执行select。可指定多个值,以逗号或者–delimiter参数指定的值做为分隔符

–engine=engine_name, -e engine_name
创建测试表所使用的存储引擎,可指定多个

–iterations=N, -i N
测试执行的迭代次数

–detach=N
执行N条语句后断开重连

–debug-info, -T
打印内存和CPU的信息

–only-print
只打印测试语句而不实际执行

———————————————————————————————-
测试的过程需要生成测试表,插入测试数据,这个mysqlslap可以自动生成,默认生成一个mysqlslap的schema,如果已经存在则先删除,这里要注意了,不要用–create-schema指定已经存在的库,否则后果可能很严重。可以用–only-print来打印实际的测试过程:

# mysqlslap -a –only-print

DROP SCHEMA IF EXISTS `mysqlslap`;
 CREATE SCHEMA `mysqlslap`;
 use mysqlslap;
 CREATE TABLE `t1` (intcol1 INT(32) ,charcol1 VARCHAR(128));
 INSERT INTO t1 VALUES (1804289383,'mxvtvmC9127qJNm06sGB8R92q2j7vTiiITRD9rdxBL');
 …
 SELECT intcol1,charcol1 FROM t1;
 INSERT INTO t1 VALUES (364531492,'qMa5SuKo4M5OM7ldvisSc6WK9rsNTGFxkDJ4EAwW');
 DROP SCHEMA IF EXISTS `mysqlslap`;

可以看到最后由删除一开始创建的schema的动作,整个测试完成后不会在数据库中留下痕迹。假如我们执行一次测试,分别50和100个并发,执行1000次总查询,那么:

# mysqlslap -uroot -p123456 -a –concurrency=50,100 –number-of-queries 1000 –debug-info

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.453 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.453 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.453 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

User time 0.29, System time 0.11
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 4032, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 7319, Involuntary context switches 681

以上结果可以看出,50和100个并发分别得到一次测试结果(Benchmark),并发数越多,执行完所有查询的时间越长。为了准确起见,可以多迭代测试几次:

# mysqlslap -a –concurrency=50,100 –number-of-queries 1000 –iterations=5 –debug-info

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.380 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.377 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.385 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.447 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.444 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.451 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

User time 1.44, System time 0.67
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 17922, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 36796, Involuntary context switches 4093

测试同时不同的存储引擎的性能进行对比:
# mysqlslap -uroot -p123456 -a -concurrency=50,100 –number-of-queries 1000 –iterations=5 –engine=myisam,innodb –debug-info
Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.200 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.188 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.210 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.238 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.228 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.251 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

Benchmark
Running for engine innodb
Average number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.370 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.379 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Running for engine innodb
Average number of seconds to run all queries: 0.443 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.440 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.447 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

User time 2.83, System time 1.66
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 34692, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 87306, Involuntary context switches 10326

# mysqladmin -uroot -p123456 -i 10 extended status 每10秒刷新一次

Aborted_connects 尝试已经失败的MySQL服务器的连接的次数。
Connections 试图连接MySQL服务器的次数。
Created_tmp_tables 当执行语句时,已经被创造了的隐含临时表的数量。
Delayed_insert_threads 正在使用的延迟插入处理器线程的数量。
Delayed_writes 用INSERT DELAYED写入的行数。
Delayed_errors 用INSERT DELAYED写入的发生某些错误(可能重复键值)的行数。
Flush_commands 执行FLUSH命令的次数。
Handler_delete 请求从一张表中删除行的次数。
Handler_read_first 请求读入表中第一行的次数。
Handler_read_key 请求数字基于键读行。
Handler_read_next 请求读入基于一个键的一行的次数。
Handler_read_rnd 请求读入基于一个固定位置的一行的次数。
Handler_update 请求更新表中一行的次数。
Handler_write 请求向表中插入一行的次数。
Key_blocks_used 用于关键字缓存的块的数量。
Key_read_requests 请求从缓存读入一个键值的次数。
Key_reads 从磁盘物理读入一个键值的次数。
Key_write_requests 请求将一个关键字块写入缓存次数。
Key_writes 将一个键值块物理写入磁盘的次数。
Max_used_connections 同时使用的连接的最大数目。
Not_flushed_key_blocks 在键缓存中已经改变但是还没被清空到磁盘上的键块。
Not_flushed_delayed_rows 在INSERT DELAY队列中等待写入的行的数量。
Open_tables 打开表的数量。
Open_files 打开文件的数量。
Open_streams 打开流的数量(主要用于日志记载)
Opened_tables 已经打开的表的数量。
Questions 发往服务器的查询的数量。
Slow_queries 要花超过long_query_time时间的查询数量。
Threads_connected 当前打开的连接的数量。
Threads_running 不在睡眠的线程数量。
Uptime 服务器工作了多少秒。

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