tpcc-mysql 实践

一、TPCC 介绍

    • TPC:
      全称Transaction Processing Performance Council (事务处理性能委员会),是一家非盈利性组织,该组织制定各种商业应用的基准测试规范,任意厂商和个人,都可以按照其规范来开发自己的应用程序。
    • TPC-C:
      是由 TPC 推出的一套基准测试程序,主要用于联机事务类应用的测试,最后的字母 C 是序号,因为在他之前有 TPC-A 和 TPC-B。使用的比较多的是 TPC-C,因为 TPCC 是套基准。
      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
      TPC-C 使用三种性能和价格度量,其中性能由 tpmC(transactions per minute,tpm)衡量,Cpm)衡量,C 指 TPC 中的 C 基准程序。它的定义是每分钟内系统处理的新订单个数。TPC-C 还经常以系统性能价格比的方式体现,单位是$/tpmC,即以系统的总价格(单位是美元)/tpmC 数值得出

    • TPCC-MYSQL:
      由 Percona 基于 TPCC 规范开发的一套 mysql 基准测试程序。

    • 测试指标:
      TPC-C 测试的结果主要有两个指标,即流量指标(Throughput,简称 tpmC)。
      流量指标(Throughput,简称 tpmC):按照 TPC 组织的定义,流量指标描述了系统在执行支付操作、订单状态查询、发货和库存状态查询这 4 种交易的同时,每分钟可以处理多少个新订单交易。所有交易的响应时间必须满足 TPC-C 测试规范的要求,且各种交易数量所占的比例也应该满足 TPC-C 测试规范的要求。在这种情况下,流量指标值越大说明系统的联机事务处理能力越高。

二、tpcc-mysql 安装

1.安装 bzr

# yum install bzr -y 

2.下载 tpcc-mysql

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

下载完成后,当前目录下会有 tpcc-mysql 目录

3.编译安装 tpcc-mysql

# cd ~/tpcc-mysql/src/
# make 

如果没有报错,tpcc-mysql 就安装完成了。
安装完成后会生成两个可执行文件:
tpcc_load:用于初始化数据。
tpcc_start:用于执行基准测试。

 三、tpcc-mysql 使用

一般分为下面 4 个步骤:
创建数据和表结构
加载数据
执行测试
测试结果解读分析

1.创建表和索引

创建库:

# mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1 -e "create database tpcc;"

创建表结构:

# mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1 tpcc < ~/tpcc-mysql/create_table.sql 

创建索引:

# mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1 tpcc < ~/tpcc-mysql/add_fkey_idx.sql 

表的介绍:

# mysql -uroot -p123123 -h127.0.0.1 -e "show tables from tpcc;"

+----------------+
| Tables_in_tpcc |
+----------------+
| customer       |    #用户表
| district       |    #分布表
| history        |    #历史记录表
| item           |    #订单详情表
| new_orders     |    #新订单表
| order_line     |
| orders         |    #商品表
| stock          |
| warehouse      |    #仓库相关表
+----------------+

2.初始化数据

先看看 tpcc_load 的用法吧

# ./tpcc_load -h
*************************************
*** ###easy### TPC-C Data Loader  ***
*************************************

 usage: tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]
      OR
        tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]

           * [part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS

参数含义:
server:数据库 IP
DB:数据库名称
user:用户名
pass:密码
warehouse:仓库数量
执行下面的命令开始初始化数据:(仓库数我选择了 10 个)

# ./tpcc_load 127.0.0.1 tpcc root 123123 10

初始化成功最后会输出:

...DATA LOADING COMPLETED SUCCESSFULLY.

3.开始测试:

# ./tpcc_start --help
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
./tpcc_start: invalid option -- '-'
Usage: 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 -t trx_file

参数含义:
-w warehouses :仓库数量
-c connections:并发线程数
-r warmup_time:指定预热时间,以秒为单位,默认是 10 秒,主要目的是为了将数据加载到内存。
-l running_time:指定测试执行的时间,以秒为单位,默认是 20 秒。
-i report_interval:指定生成报告的间隔时间。
-f report_file:将测试中各项操作的记录输出到指定文件内保存。
-t trx_file:输出更详细的操作信息到指定文件内保存。

执行下面的命令:

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。

# ~/tpcc-mysql/tpcc_start -h 127.0.0.1 -d tpcc -u root -p 123123 -w 10 -c 10 -r 120 -l 300 -f /tmp/tpcc_mysql.log -t /tmp/tpcc_mysql.rtx  

输出结果如下:

  1 ***************************************
  2 *** ###easy### TPC-C Load Generator ***
  3 ***************************************
  4 option h with value '127.0.0.1'
  5 option d with value 'tpcc'
  6 option u with value 'root'
  7 option p with value '123123'
  8 option w with value '10'
  9 option c with value '10'
 10 option r with value '120'
 11 option l with value '300'
 12 option f with value '/tmp/tpcc_mysql.log'
 13 option t with value '/tmp/tpcc_mysql.rtx'
 14 <Parameters>
 15      [server]: 127.0.0.1
 16      [port]: 3306        
 17      [DBname]: tpcc
 18        [user]: root
 19        [pass]: 123123
 20   [warehouse]: 10
 21  [connection]: 10
 22      [rampup]: 120 (sec.)
 23     [measure]: 300 (sec.)
 24 
 25 RAMP-UP TIME.(120 sec.)   # 预热结束
 26 
 27 MEASURING START.        #开始压测
 28 
 29   10, 918(0):0.846|1.053, 917(0):0.179|0.314, 92(0):0.089|0.119, 91(0):0.989|1.
 30 134, 92(0):2.696|2.913
 31   20, 929(0):0.805|0.863, 927(0):0.167|0.177, 93(0):0.076|0.079, 93(0):0.909|0.
 32 913, 92(0):2.578|2.580
 33   30, 911(0):0.811|0.863, 917(0):0.165|0.202, 91(0):0.083|0.084, 91(0):0.934|0.
 34 942, 92(0):2.548|2.597
 35   40, 911(0):0.928|1.189, 907(0):0.200|0.249, 92(0):0.090|0.110, 91(0):1.037|1.
 36 277, 90(0):3.027|3.103
 37   50, 871(0):0.881|0.994, 875(0):0.184|0.208, 87(0):0.091|0.099, 87(0):0.996|0.
 38 997, 88(0):2.762|2.802
 39   60, 886(0):0.863|1.008, 883(0):0.184|0.208, 88(0):0.084|0.091, 89(0):0.958|0.
 40 990, 89(0):2.656|2.667
 41   70, 900(0):0.835|0.891, 900(0):0.177|0.188, 90(0):0.087|0.087, 90(0):0.997|1.
 42 007, 90(0):2.679|2.720
 43   80, 868(0):0.841|0.915, 866(0):0.168|0.192, 87(0):0.087|0.094, 87(0):0.950|0.
 44 953, 88(0):2.517|2.611
 45   90, 914(0):0.825|0.914, 916(0):0.168|0.244, 91(0):0.083|0.086, 90(0):0.928|0.
 46 935, 90(0):2.532|2.590
 47  100, 860(0):0.811|0.846, 861(0):0.171|0.205, 86(0):0.086|0.107, 86(0):0.954|0.
 48 956, 87(0):2.540|2.622
 49  110, 881(0):0.837|0.904, 875(0):0.175|0.192, 88(0):0.081|0.082, 89(0):0.941|0.
 50 949, 87(0):2.594|2.625
 51  120, 881(0):0.840|1.029, 882(0):0.176|0.196, 89(0):0.085|0.114, 88(0):0.962|0.
 52 969, 87(0):2.620|2.705
 53  130, 831(0):0.860|0.910, 835(0):0.182|0.328, 83(0):0.085|0.095, 83(0):0.994|1.
 54 008, 84(0):2.733|2.747
 55  140, 861(0):0.860|0.926, 855(0):0.184|0.231, 85(0):0.091|0.097, 86(0):0.983|0.
 56 985, 87(0):2.844|2.880
 57  150, 850(0):0.849|0.908, 852(0):0.183|0.198, 85(0):0.091|0.105, 85(0):0.996|1.
 58 012, 84(0):2.835|2.858
 59  160, 863(0):0.865|0.922, 867(0):0.179|0.242, 87(0):0.130|0.167, 87(0):1.038|1.
 60 067, 86(0):2.771|4.078
 61  170, 849(0):0.851|0.891, 850(0):0.178|0.259, 85(0):0.081|0.094, 84(0):0.976|0.
 62 978, 85(0):2.741|2.760
 63  180, 850(0):0.814|0.865, 850(0):0.170|0.181, 85(0):0.081|0.085, 86(0):0.928|0.
 64 935, 86(0):2.496|2.721
 65  190, 857(0):0.845|0.904, 855(0):0.174|0.190, 86(0):0.086|0.098, 86(0):0.973|1.
 66 006, 86(0):2.611|2.685
 67  200, 864(0):0.828|0.877, 866(0):0.173|0.250, 86(0):0.084|0.086, 86(0):0.949|0.
 68 954, 85(0):2.536|2.547
 69  210, 847(0):0.843|0.952, 847(0):0.177|0.201, 85(0):0.084|0.085, 85(0):0.960|0.
 70 994, 86(0):2.594|2.617
 71  220, 869(0):0.869|0.909, 869(0):0.180|0.219, 87(0):0.087|0.088, 87(0):1.004|1.
 72 014, 87(0):2.586|2.652
 73  230, 836(0):1.031|1.059, 834(0):0.207|0.225, 83(0):0.095|0.097, 83(0):1.164|1.
 74 220, 83(0):3.049|3.051
 75  240, 849(0):0.817|0.841, 848(0):0.172|0.234, 85(0):0.078|0.079, 85(0):0.922|0.
 76 929, 85(0):2.548|2.551
 77  250, 833(0):0.836|0.894, 838(0):0.173|0.230, 84(0):0.079|0.081, 83(0):0.952|0.
 78 981, 83(0):2.569|2.598
 79  260, 853(0):0.855|0.946, 849(0):0.177|0.224, 84(0):0.090|0.164, 86(0):1.029|1.
 80 036, 85(0):2.749|2.877
 81  270, 839(0):0.860|0.936, 840(0):0.194|0.221, 85(0):0.082|0.086, 83(0):0.970|0.
 82 980, 85(0):2.724|2.755
 83  280, 856(0):0.829|0.879, 854(0):0.175|0.221, 86(0):0.081|0.087, 86(0):0.944|0.
 84 945, 84(0):2.592|2.733
 85  290, 836(0):0.836|0.945, 838(0):0.176|0.238, 83(0):0.081|0.085, 84(0):0.951|0.
 86 958, 85(0):2.609|2.618
 87  300, 855(0):0.838|0.938, 853(0):0.172|0.200, 85(0):0.084|0.086, 85(0):0.940|0.
 88 964, 86(0):2.523|2.556
 89 
 90 STOPPING THREADS..........    # 压测结束
 91 
 92 <Raw Results>
 93   [0] sc:26028  lt:0  rt:0  fl:0 
 94   [1] sc:26026  lt:0  rt:0  fl:0 
 95   [2] sc:2603  lt:0  rt:0  fl:0 
 96   [3] sc:2602  lt:0  rt:0  fl:0 
 97   [4] sc:2604  lt:0  rt:0  fl:0 
 98  in 300 sec.
 99 
100 <Raw Results2(sum ver.)>
101   [0] sc:26028  lt:0  rt:0  fl:0 
102   [1] sc:26026  lt:0  rt:0  fl:0 
103   [2] sc:2603  lt:0  rt:0  fl:0 
104   [3] sc:2602  lt:0  rt:0  fl:0 
105   [4] sc:2604  lt:0  rt:0  fl:0 
106 
107 <Constraint Check> (all must be [OK])
108  [transaction percentage]
109         Payment: 43.48% (>=43.0%) [OK]
110    Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK]
111        Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]
112     Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK]
113  [response time (at least 90% passed)]   #都ok,hh
114       New-Order: 100.00%  [OK]
115         Payment: 100.00%  [OK]
116    Order-Status: 100.00%  [OK]
117        Delivery: 100.00%  [OK]
118     Stock-Level: 100.00%  [OK]
119 
120 <TpmC>
121                  5205.600 TpmC          
Output

4.测试结果解读:

 第一部分:

10, 918(0):0.846|1.053, 917(0):0.179|0.314, 92(0):0.089|0.119, 91(0):0.989|1.134, 92(0):2.696|2.913
20, 929(0):0.805|0.863, 927(0):0.167|0.177, 93(0):0.076|0.079, 93(0):0.909|0.913, 92(0):2.578|2.580
30, 911(0):0.811|0.863, 917(0):0.165|0.202, 91(0):0.083|0.084, 91(0):0.934|0.942, 92(0):2.548|2.597
......
290, 836(0):0.836|0.945, 838(0):0.176|0.238, 83(0):0.081|0.085, 84(0):0.951|0.958, 85(0):2.609|2.618
300, 855(0):0.838|0.938, 853(0):0.172|0.200, 85(0):0.084|0.086, 85(0):0.940|0.964, 86(0):2.523|2.556

这类信息,每 10 秒产生一条输出,返回结果以逗号分隔后,共可以分为 6 列,
第一项:每 10 秒为一个区间进行输出。后面 5 项分属不同的业务操作,输出信息格式都一样。每一项都有 4 个属性值,即该时间区间内成功执行的事务、出现延迟的事务、90%事务的响应时间、事务的最大响应时间。
例如第一条的解释:

在第一个 10 秒区间内:
创建订单:共操作 918 次,失败 0 次,90%的事务平均操作时间 0.846 秒,最大操作时间是 1.053 秒。
订单支付:同上
查询订单:同上
发货:同上
查询库存:同上

第二部分:

<Raw Results>
  [0] sc:26028  lt:0  rt:0  fl:0    -- New-Order,新订单业务成功(success,简写 sc)数量,操作出现延迟(late,简写 lt)数量,操作重试(retry,简写 rt)数量,失败(failure,简写 fl)数量
  [1] sc:26026  lt:0  rt:0  fl:0    -- Payment,支付业务统计,其他同上
  [2] sc:2603  lt:0  rt:0  fl:0     -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上
  [3] sc:2602  lt:0  rt:0  fl:0     -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上
  [4] sc:2604  lt:0  rt:0  fl:0     -- Stock-Level,库存业务统计,其他同上
 in 300 sec.

 第三部分:
TPCC 测试要求下面状态必须为 OK

<Constraint Check> (all must be [OK])
 [transaction percentage]
        Payment: 43.48% (>=43.0%) [OK]   # 要求支付业务占比
   Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK]    # 要求支付业务占比
       Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]    # 物流相关业务占比
    Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK]    # 库存相关业务占比
 [response time (at least 90% passed)]   #都ok,hh
      New-Order: 100.00%  [OK]
        Payment: 100.00%  [OK]
   Order-Status: 100.00%  [OK]
       Delivery: 100.00%  [OK]
    Stock-Level: 100.00%  [OK]

第四部分:

<TpmC>
                 5205.600 TpmC          

Tpm 是 Transactions per minute的缩写,C 指的是执行 TPC-C 基准测试。
TpmC 这项指标为整体性能指标,表示每分钟事务数,代表了本系统每分钟能够处理的订单数量。
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 26028/5 = 5205.6

(图形展示,尝试了好久失败了,果然烂尾)

参考链接:http://www.unixfbi.com/380.html#3

原文地址:https://www.cnblogs.com/lfri/p/10735739.html