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MySQL性能压测工具SysBench详解（非常详细）

2023-08-18 21:30

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背景

最近需要给不同的客户部署数据库，各自的预算不一样，购买的服务器配置也不一样。那么我们就需要对其数据库的支撑能力进行一定测试，以保证满足业务真是的需要

数据库性能指标

指标英文含义说明
QPSQuery Per Second数据库每秒执行的SQL数，包含insert、select、update、delete等。
TPSTransaction Per Second数据库每秒执行的事务数，每个事务中包含18条SQL语句。

sysbench简介

sysbench 支持以下几种测试模式：
1、CPU 运算性能
2、磁盘 IO 性能
3、调度程序性能
4、内存分配及传输速度
5、POSIX 线程性能–互斥基准测试
6、数据库性能(OLTP 基准测试)

二进制方式

RHEL/CentOS:

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh | sudo bashsudo yum -y install sysbench

Debian/Ubuntu

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.deb.sh | sudo bashsudo apt -y install sysbench

优化内核，提升SysBench Client

执行如下命令配置SysBench Client，使内核可以使用所有的CPU处理数据包（默认设置为使用2个CPU），同时减少CPU之间的上下文切换。

sudo sh -c 'for x in /sys/class/net/eth0/queues/rx-*; do echo ffffffff>$x/rps_cpus; done'sudo sh -c "echo 32768 > /proc/sys/net/core/rps_sock_flow_entries"sudo sh -c "echo 4096 > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_flow_cnt"sudo sh -c "echo 4096 > /sys/class/net/eth0/queues/rx-1/rps_flow_cnt"

其中：ffffffff表示使用32个CPU（1个f表示4个CPU）。请根据实际配置修改，例如ECS为8核CPU，则输入ff。

快速体验

以下命令可以输出各个检测项的帮助文档

# IOsysbench  --test=fileio help# CPUsysbench  --test=cpu help# 内存sysbench  --test=memory help# 线程sysbench  --test=threads help# 互斥性能sysbench  --test=mutex help# 事务处理sysbench --test=oltp help

格式

通用格式：
sysbench [options]... [testname] [command]

参数说明可选值
testname测试项可以是 fileio, memory, cpu, threads, mutex 等测试项，也可以是工具或者自定义的lua脚本。PS：没有这一项，直接执行sysbench，cli会等待输入。
command命令prepare：执行测试之前的预备操作，如 创建文件，填充数据等；run：运行测试；cleanup：测试结束后清空数据；
help帮助展示测试的使用方式信息

也可以使用sysbench --help 展示所有使用手册。

内置lua脚本

在/usr/share/sysbench目录下有常用操作的lua脚本，要自定义脚本实现特定功能时，可参考这些脚本。

bulk_insert.luaoltp_common.luaoltp_delete.luaoltp_insert.luaoltp_point_select.luaoltp_read_only.luaoltp_read_write.luaoltp_update_index.luaoltp_update_non_index.luaoltp_write_only.luaselect_random_points.luaselect_random_ranges.lua

文件IO

磁盘IO性能测试，主要查看请求数(request)和总体的吞吐量(total)。

参数说明默认
–file-num=N创建文件的数量默认值：128。
–file-block-size=N每次IO操作的block大小默认值：16K。
–file-total-size=SIZE所有文件大小总和2G
–file-test-mode=STRING测试模式：
seqwr(顺序写), seqrewr(顺序读写), seqrd(顺序读), rndrd(随机读), rndwr(随机写), rndrw(随机读写)。
–file-io-mode=STRING文件操作模式：sync(同步),async(异步),mmap(快速map映射)sync
–file-async-backlog=N每个线程排队的异步操作数128
–file-extra-flags=[LIST,…]使用额外的标志符来打开文件{sync,dsync,direct}默认值空
–file-fsync-freq=N在完成N次请求之后，执行fsync()，0表示不使用fsync。
fsync主要是同步磁盘文件，因为可能有系统和磁盘缓冲的关系100
–file-fsync-all[=on、off]每次写操作后执行fsync()
每次执行写操作后就执行一次fsyncoff
–file-fsync-end[=on、off]测试结束后执行fsync()on
–file-fsync-mode=STRING使用fsync或fdatasync方法进行同步
文件同步函数的选择，同样是和API相关的参数，由于多个操作系统对于fdatasync支持不同，因此不建议使用fdatasync。fsync
–file-merged-requests=N尽可能的合并N个IO请求数，0表示不合并0
–file-rw-ratio=N测试时候的读写比例1.5(即3:2)

预备测试

sysbench --test=fileio --file-num=2 --file-block-size=1024 --file-total-size=1G prepare

执行测试

测试顺序读写，请求10000次，如果不能在30秒内完成，测试结束

sysbench fileio \--file-num=2 \--file-block-size=1024 \--file-total-size=1G \--file-test-mode=seqrewr \--time=30 \--events=10000 \--threads=4 \--file-fsync-freq=200 \--file-extra-flags=direct run

测试随机读写，请求10000次，如果不能在30秒内完成，测试结束

sysbench --test=fileio \--file-num=2 \--file-block-size=1024 \--file-total-size=1G \--file-test-mode=rndrw \--time=30 \--events=10000 \--threads=4 \--file-fsync-freq=200 \--file-extra-flags=direct run

测试随机读，请求10000次，如果不能在30秒内完成，测试结束

sysbench --test=fileio \--file-num=2 \--file-block-size=1024 \--file-total-size=1G \--file-test-mode=rndrd \--time=30 \--events=10000 \--threads=4 \--file-fsync-freq=200 \--file-extra-flags=direct run

清理文件

sysbench --test=fileio --num-threads=4  --file-total-size=1G --file-test-mode=rndrw cleanup

结果说明

### 版本说明sysbench 1.0.20 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2)Running the test with following options:### 线程数Number of threads: 4Initializing random number generator from current timeExtra file open flags: directio### 文件数、单个文件大小2 files, 5GiB each### 文件总大小10GiB total file size### 单次最大I/O操作block 10kBlock size 10KiB### I/O读取请求次数Number of IO requests: 10000### 读写测试比例 3/2：1.5Read/Write ratio for combined random IO test: 1.50### 200次请求会执行记录数据Periodic FSYNC enabled, calling fsync() each 200 requests.Calling fsync() at the end of test, Enabled.Using synchronous I/O modeDoing random r/w testInitializing worker threads...Threads started!### 文件操作File operations:    reads/s:                      1411.72    writes/s:                     941.22    fsyncs/s:                     25.19### 吞吐量Throughput:    read, MiB/s:                  13.79    written, MiB/s:               9.19### 总统计General statistics:    total time:                          4.2069s    total number of events:              10000  ### fileio 磁盘测试，在4秒范围内进行随机读写这个行为一共进行了10000次，实际执行时间为4.2069秒### 潜在数据Latency (ms):         min:        0.04         avg:        1.68         max:       45.76         95th percentile:                        3.96         sum:    16810.76### 这部分数据应该统计的是线程真正执行的时间，总共16810.76ms, 单次执行最少时间为0.04ms,### 最多时间为45.76ms, 平均时间为1.68ms, 95%次的执行时间在3.96ms左右;Threads fairness:    events (avg/stddev):           2500.0000/26.24    execution time (avg/stddev):   4.2027/0.00### 归纳总结，线程执行时间为4.2027s, 执行平均次数为2500次,上下差为：26.24

CPU测试

选项

sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算。

素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、7、11、13、17等。编程公式：对正整数n，如果用2到根号n之间的所有整数去除，均无法整除，则n为素数。

选项说明默认值
–cpu-max-prime素数生成数量的上限默认值为 10000
–threads线程数默认值为 1
–time运行时长，单位秒默认值为10 ，如果时间还有剩就再进行一轮素数计算，直到时间耗尽。每完成一轮就叫一个 event 。相同时间，比较的是谁完成的event多
–eventsevent上限次数默认值为0，则表示不限event次数。相同event次数，比较的是谁用时更少

测试

sysbench cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=2 run

结果

[root@Reseach sysbench-test]# sysbench cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=2 runsysbench 1.0.20 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2)Running the test with following options:Number of threads: 2 // 指定线程数为2Initializing random number generator from current timePrime numbers limit: 20000 // 每个线程产生的素数上限均为2万个Initializing worker threads...Threads started!CPU speed:    events per second:  1955.47 // 所有线程每秒完成了650.74次eventGeneral statistics:    total time:                          10.0006s  // 共耗时10秒    total number of events:              19559 // 10秒内所有线程一共完成了6510次eventLatency (ms):         min:        0.87 // 完成1次event的最少耗时3.03秒         avg:        1.02 // 所有event的平均耗时3.07毫秒         max:        1.71 // 完成1次event的最多耗时3.27毫秒         95th percentile:                        1.67 // 95%次event在3.13秒毫秒内完成         sum:    19995.36 // 每个线程耗时10秒，2个线程叠加耗时就是20秒Threads fairness:    events (avg/stddev):           9779.5000/6.50 // 平均每个线程完成3255次event，标准差为44    execution time (avg/stddev):   9.9977/0.00 // 每个线程平均耗时10秒，标准差为0

如果有2台服务器进行CPU性能对比，当素数上限和线程数一致时：

线程性能测试

选项

选项说明默认值
–thread-yields=N每个请求产生多少个线程1000
–thread-locks=N每个线程的锁的数量8

测试

sysbench --test=threads --num-threads=4 --thread-yields=12 --thread-locks=2 run

结果

General statistics:    total time:                          10.0001s    total number of events:              2357161Latency (ms):         min:        0.00         avg:        0.02         max:       18.44         95th percentile:                        0.05         sum:    39356.63Threads fairness:    events (avg/stddev):           589290.2500/577.33    execution time (avg/stddev):   9.8392/0.00

互斥性能测试

Mutex请求的性能与CPU主频及物理CPU个数有关

选项

选项说明默认值
–mutex-num=N互斥数组的总大小4096
–mutex-locks=N每个线程要执行的互斥锁数50000
–mutex-loops=N在互斥锁之外执行的空循环数10000

测试

sysbench mutex --mutex-num=2048  --mutex-locks=5000 --mutex-loops=5000 run

结果

General statistics:    total time:                          0.0075s    total number of events:              1Latency (ms):         min:        7.48         avg:        7.48         max:        7.48         95th percentile:                        7.43         sum:        7.48Threads fairness:    events (avg/stddev):           1.0000/0.00    execution time (avg/stddev):   0.0075/0.00

内存性能测试

选项

选项说明默认值
–memory-block-size=SIZE测试时内存块大小。1K
–memory-total-size=SIZE传输数据的总大小。100G
–memory-scope=STRING内存访问范围{global,local}global
–memory-hugetlb=[on、off]从HugeTLB池内存分配off
–memory-oper=STRING内存操作类型。{read, write, none}write
–memory-access-mode=STRING存储器存取方式{seq,rnd}seq

测试

sysbench --test=memory \--threads=2 \--events=10000 \--memory-total-size=1G \--memory-block-size=8K \--memory-oper=read run
sysbench --test=memory \--threads=2 \--events=100000 \--memory-total-size=50G \--memory-block-size=8K \--memory-oper=write run

数据库OLTP

选项说明

选项描述默认值
–threads工作线程数1
–events总的请求数，默认为0 表示无限制0
–time执行时间（秒），0表示无限制0
–warmup-time预热时间，可以实现在 CPU/database/page/caches 预热之后再进行统计，这样得到的数据指标更准确0
–rateTPS，事务数。0表示无限制0
–thread-init-timeout工作线程初始化的等待时间（秒）30
–thread-stack-size每一线程栈大小32k
–report-interval多少秒输出一次报告，0表示禁止立即报告0
–debug调试模式off
–validate在可能的情况下对测试结果进行验证off
–help打印有关常规语法或指定测试的帮助，然后退出off
–verbosity日志级别，0-致命错误，5-调试信息4
–percentilesysbench衡量所有已处理请求的执行时间，以显示统计信息，如最小、平均和最大执行时间。95
–luajit-cmd执行LuaJIT控制命令

随机数生成算法

选项描述默认值
–rand-type默认情况下使用随机数分布{uniform，gaussian，special，pareto，zipfian}。基准脚本可以选择使用默认分布，也可以明确指定，即覆盖默认分布。special
–rand-seed随机数生成器的种子。当为0时，当前时间用作RNG种子。0
–rand-spec-iter特殊分布的迭代次数12
–rand-spec-pct“特殊”值将属于特殊分布的整个范围的百分比1
–rand-spec-res用于特殊分布的“特殊”值百分比75
–rand-pareto-h帕累托分布的形状参数0.2
–rand-zipfian-expzipfian分布的形状参数0.8

支持的lua脚本

选项说明
oltp_read_only只读测试
oltp_read_write读写测试
oltp_insert简单插入测试
bulk_insert批量插入测试
oltp_deletedelete删除测试
oltp_update_index带索引的更新测试
oltp_update_non_index不带索引的更新测试
oltp_point_select等值查询测试
select_random_points随机等值查询测试
select_random_ranges随机范围查询测试

脚本参数

选项说明默认值
–auto_inc[=on/off]使用 AUTO_INCREMENT 列作为主键（对于 MySQL），或者它在其他 DBMS 中的替代项。禁用时，使用客户端生成的 ID[on]
–create_secondary[=on/off]除了 PRIMARY KEY 创建二级索引[on]
–delete_inserts=N每个事务的 DELETE/INSERT 组合数[1]
–distinct_ranges=N每个事务的 SELECT DISTINCT 查询数[1]
–index_updates=N每个事务的 UPDATE 索引查询数[1]
–mysql_storage_engine=STRING存储引擎，如果使用 MySQL[innodb]
–non_index_updates=N每个事务的 UPDATE 非索引查询数[1]
–order_ranges=N每个事务的 SELECT ORDER BY 查询数[1]
–pgsql_variant=STRING使用 PostgreSQL 驱动程序运行时使用此 PostgreSQL 变体。当前唯一支持的变体是“redshift”。启用后，create_secondary 自动禁用，delete_inserts 设置为 0
–point_selects=N每个事务的点 SELECT 查询数[10]
–range_selects[=on/off]启用/禁用所有范围 SELECT 查询[on]
–range_size=N范围 SELECT 查询的范围大小[100]
–secondary[=on/off]使用二级索引代替 PRIMARY KEY[off]
–simple_ranges=N每个事务的简单范围 SELECT 查询数[1]
–skip_trx[=on/off]不要启动显式事务并在 AUTOCOMMIT 模式下执行所有查询[off]
–sum_ranges=N每个事务的 SELECT SUM() 查询数[1]
–table_size=N每个表的行数[10000]
–tables=N表的个数[1]

测试

OLTP读写混合场景

SQL类型比例SQL语句
point_selects10SELECT c FROM sbtest100 WHERE id=?
simple_ranges1SELECT c FROM sbtest100 WHERE id BETWEEN ? AND ?
sum_ranges1SELECT SUM(k) FROM sbtest100 WHERE id BETWEEN ? AND ?
order_ranges1SELECT c FROM sbtest100 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c
distinct_ranges1SELECT DISTINCT c FROM sbtest100 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c
index_updates1UPDATE sbtest100 SET k=k+1 WHERE id=?
non_index_updates1UPDATE sbtest100 SET c=? WHERE id=?
deletesDELETE FROM sbtest100 WHERE id=?
inserts_ignore1INSERT IGNORE INTO sbtest100 (id, k, c, pad) VALUES (?, ?, ?, ?)

表结构

执行以下sysbench命令可以创建，sysbench的内置表。

sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=127.0.0.1 \--mysql-port=33106 \--mysql-user=root \--mysql-password=Abc123456 \--mysql-db=test_db \--table_size=25000 \--tables=250 \--events=0 \--time=600 \oltp_read_write prepare

可以生成如下表结构

mysql> show create table sbtest168;+-----------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| Table     | Create Table      |+-----------+-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| sbtest168 | CREATE TABLE `sbtest168` (  `id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `k` int NOT NULL DEFAULT '0',  `c` char(120) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL DEFAULT '',  `pad` char(60) COLLATE utf8mb4_general_ci NOT NULL DEFAULT '',  PRIMARY KEY (`id`),  KEY `k_168` (`k`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=25001 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci |

只写

##准备数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_write_only run##运行 workloadsysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \--events=0 \--time=600 \--threads=192 \--percentile=95 \--report-interval=1 \oltp_write_only run##清理数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \ oltp_write_only cleanup

只读（point select）

##准备数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_only prepare##运行 workloadsysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \--events=0 \--time=600 \--threads=512 \--percentile=95 \--range_selects=0 \--skip-trx=1 \--report-interval=1 \oltp_read_only run##清理数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_only cleanup

只读（range select）

##准备数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_only prepare##运行 workloadsysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \--events=0 \--time=600 \--threads=512 \--percentile=95 \--skip-trx=1 \--report-interval=1 \oltp_read_only run##清理数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_only cleanup

混合读写（point select）

##准备数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_write run##运行 workloadsysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \--events=0 \--time=600 \--range_selects=0 \--threads=XXX \--percentile=95 \--report-interval=1 \oltp_read_write run##清理数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_write cleanup

混合读写（range select）

##准备数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_write run##运行 workloadsysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \--events=0 \--time=600 \--threads=XXX \--percentile=95 \--report-interval=1 \oltp_read_write run##清理数据sysbench --db-driver=mysql \--mysql-host=XXX \--mysql-port=XXX \--mysql-user=XXX \--mysql-password=XXX \--mysql-db=XXX \--table_size=XXX \--tables=XXX \oltp_read_write cleanup
本文内容到此结束了，如有收获欢迎点赞👍收藏💖关注✔️，您的鼓励是我最大的动力。如有错误❌疑问💬欢迎各位指出。保持热爱，奔赴下一场山海。🏃🏃🏃

参考文档：

Github文档

sysbench 使用详解

来源地址：https://blog.csdn.net/oschina_41731918/article/details/128000593

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