老叶倡议：MySQL压力测试基准值

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通常，我们会出于以下几个目的对MySQL进行压力测试：

1、确认新的MySQL版本性能相比之前差异多大，比如从5.6变成5.7，或者从官方版本改成Percona分支版本；

2、确认新的服务器性能是否更高，能高多少，比如CPU升级了、阵列卡cache加大了、从机械盘换成SSD盘了；

3、确认一些新的参数调整后，对性能影响多少，比如 innodb_flush_log_at_trx_commit、sync_binlog 等参数；

4、确认即将上线的新业务对MySQL负载影响多少，是否能承载得住，是否需要对服务器进行扩容或升级配置；

针对上面这几种压测的目的，相应的测试方法也有所不同。

先说第四种，需要和线上业务结合起来，这时候就需要自行开发测试工具，或者利用 tcpcopy 将线上实际用户请求导向测试环境，进行仿真模拟测试。

对于前三种，我们通常采用基准测试就可以。比较常用的MySQL基准压力测试工具有 tpcc-mysql、sysbench、mysqlslap 等几个。

关于压力测试工具的使用，可以查看我之前在ORACLE技术嘉年华上的分享：MySQL压力测试经验，在这里不再细说。

基于促进同行间的交流，统一MySQL压测标准，并且可以相互分享、对比、借鉴测试结果的目的。因此老叶特别发起MySQL压力测试基准值倡议。建议大家采用以下几种压力测试基准值。

倡议：MySQL压力测试建议基准值(2015试行版）

也可以查看本文附件excel文档：压力测试基准建议及数据采集模板   压力测试基准建议及数据采集模板-20150722.xlsx (28.41 KB, 下载次数: 1769)

2016-3-2 10:32 上传

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，里面已附带了压力测试相关的数据采集点建议，压测结果整理及自动生成对比图表。欢迎各位同行拍砖提出不同的见解和补充意见，先谢过大家。

关于压力测试的其他几个方面：

1、如何避免压测时受到缓存的影响
【老叶建议】有2点建议
a、填充测试数据比物理内存还要大，至少超过 innodb_buffer_pool_size 值，不能将数据全部装载到内存中，除非你的本意就想测试全内存状态下的MySQL性能。
b、每轮测试完成后，都重启mysqld实例，并且用下面的方法删除系统cache，释放swap（如果用到了swap的话），甚至可以重启整个OS。

[root@ imysql.com]# sync  -- 将脏数据刷新到磁盘

[root @imysql.com]# echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches  -- 清除OS Cache

[root @imysql.com]# swapoff -a && swapon -a

2、如何尽可能体现线上业务真实特点
【老叶建议】有2点建议
a、其实上面已经说过了，就是自行开发测试工具或者利用 tcpcopy（或类似交换机的mirror功能） 将线上实际用户请求导向测试环境，进行仿真模拟测试。
b、利用 http_load 或 siege 工具模拟真实的用户请求URL进行压力测试，这方面我不是太专业，可以请教企业内部的压力测试同事。

3、压测结果如何解读
【老叶建议】压测结果除了tps/TpmC指标外，还应该关注压测期间的系统负载数据，尤其是iops、iowait、svctm、%util、每秒I/O字节数(I/O吞吐)、事务响应时间(tpcc-mysql/sysbench 打印的测试记录中均有)。另外，如果I/O设备能提供设备级 IOPS、读写延时 数据的话，也应该一并关注。

假如两次测试的tps/TpmC结果一样的话，那么谁的 事务响应时间、iowait、svctm、%util、读写延时 更低，就表示那个测试模式有更高的性能提升空间。

4、如何加快tpcc_load加载数据的效率
【老叶建议】tpcc_load其实是可以并行加载的，一方面是可以区分 ITEMS、WAREHOUSE、CUSTOMER、ORDERS 四个维度的数据并行加载。
另外，比如最终想加载1000个 warehouse的话，也可以分开成1000个并发并行加载的。看下 tpcc_load 工具的参数就知道了：

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

本来想自己写个并行加载脚本的，后来发现万能的github上已经有人做好了，我就直接拿来用了，这是项目链接 tpcc_load_parallel.sh，加载效率至少提升10倍以上。

转载自：http://imysql.com/2015/07/28/mysql-benchmark-reference.shtml