R620服务器idrac偶尔不可用问题解决方法

R620服务器中,比较经常出现idrac无法连接,或者连接用户数超限的问题,有几个方法可以尝试下:
1、 升级idrac卡的firmware
下载并升级最新的1.57.57版本的firmware:http://www.dell.com/support/home/us/en/04/Drivers/DriversDetails?driverId=XH6FX
该版本的bug fix中提到过一点:
– Fix for issues that cause iDRAC7 sluggish responsiveness after a prolonged period of time (approx. 45-100 days, depending on the usage). In some cases, if the iDRAC is not reset, the iDRAC may become unresponsive and requires a server AC Power on reset. This issue was introduced in firmware release 1.50.50 and fixed in 1.56.55.

该版本解决了idrac启动45-100天后可能出现无法响应的问题。

2、 杀掉超时连接会话
有2个方法:
a. 重启bmc卡
执行命令: ipmitool mc reset cold 即可,将bmc卡重启后,所有的session都会重置释放。

b. 杀掉超时会话
前提是,允许bmc卡通过网络远程连接
ipmitool lan set 1 access on

或者在下面这个地方启用
iDRAC 设置 => 服务 => VNC 服务器 => 超时

或者在idrac卡的下面这个地方设置:
iDRAC 设置 => 网络 => IPMI 设置 => 启用 LAN 上的 IPMI

同时,建议把web server及ssh服务的timeout值适当调低:
iDRAC 设置 => 服务 => Web Server => 超时
iDRAC 设置 => 服务 => SSH => 超时
iDRAC 设置 => 服务 => Telnet => 超时
iDRAC 设置 => 服务 => VNC 服务器 => 超时

利用 racadm 工具(racadm工具的安装自行搞定)关闭超时会话,首先可以查看当前的会话连接情况,例如:
[ 15:41:10-root@fzdm-10-59-xx-xx:~ ]#racadm -r 10.59.xx.xx -uroot -p”xx” getssninfo
Security Alert: Certificate is invalid – self signed certificate
Continuing execution. Use -S option for racadm to stop execution on certificate-related errors.
SSNID Type User IP Address Login Date/Time
—————————————————————————
20 SSH root 10.5.xx.xx 11/18/2014 15:38:43
25 GUI root 10.5.xx.xx 11/18/2014 15:40:27
28 RACADM root 10.59.xx.xx 11/18/2014 15:41:17
29 SSH root 10.59.xx.xx 11/18/2014 15:41:18

再执行下面的命令,关闭超时会话连接
[ 15:40:52-root@fzdm-10-59-xx-xx:~ ]#racadm -r 10.59.xx.xx -uroot -p”xx” closessn -i 25
Security Alert: Certificate is invalid – self signed certificate
Continuing execution. Use -S option for racadm to stop execution on certificate-related errors.
Session 19 closed successfully.

视频分享:MySQLDBA成长之路 – InnoDB事务隔离级别、行锁、死锁解读

录制了一个“MySQL DBA成长之路”系列视频,关于InnoDB事务隔离级别、锁的简要介绍,主要内容有:

1、四个不同事务隔离级别的区别;
2、InnoDB行锁案例演示;
3、InnoDB死锁案例演示;
4、在没有索引的列上锁定,会引发更大范围的锁。

百度云盘:http://t.cn/R73hP5i , 搜狐视频:http://t.cn/R73hP56 ,初学者们可以看看 :)

[MySQL FAQ]系列 — 从MyISAM转到InnoDB需要注意什么

问题
当前,绝大多数业务场景用InnoDB已经完全能搞定了,越来越多的业务从MyISAM转向InnoDB引擎,那么有哪些注意事项呢?
分析
当了解完两种引擎的不同之处,很轻松的就能知道有哪些关键点了。

总的来说,从MyISAM转向InnoDB的注意事项有:

1、MyISAM的主键索引中,可以在非第一列(非第一个字段)使用自增列,而InnoDB的主键索引中包含自增列时,必须在最前面;这个特性在discuz论坛中,被设计用于“抢楼”功能,因此,若有类似的业务,则无法将该表从MyISAM转成InnoDB,需要自行变通实现(我们则是将其改到Redis中实现);
2、不带条件频繁统计全表总记录数时(SELECT COUNT(*) FROM TAB),InnoDB相对较慢,而MyISAM则飞快;不过,如果是基于索引条件的统计,则二者相差不大;
3、InnoDB在5.6以前不支持全文索引,不过这个相信无所谓,没什么人会在MySQL里直接跑全文索引,尤其是对中文的全文索引(前阵子有开发同学提需求直接被我否了),确实有需要的话,可以采用Sphinx、Lucene等其他方案实现;
4、一次性导入大量数据并且后续还要进行加工处理的,可以先导入到MyISAM引擎表中,经过一通加工处理完后,再导入InnoDB表(我曾经在业务中用此方法提高数据批量导入及处理效率);
5、InnoDB不支持LOAD TABLE FROM MASTER语法(不过应该也很少人使用吧);

从MyISAM转成InnoDB可以享受的好处则有:

1、完整事务特性支持,以及更高的数据并发存取效率,即更高的TPS;
2、数据库实例异常重启后,InnoDB表能自动修复,而且速度相对更快,而MyISAM需要被触发才能修复,且相对耗时可能多4~5倍甚至更多;
3、更高的数据读取性能,因为InnoDB把数据及索引同时缓存在内存中,而MyISAM只缓存了索引;
4、InnoDB支持外键(不过在MySQL中,应该很少人用到外键);

两个引擎间的重要区别详情见下:

MyISAM引擎的特点:
1、堆组织表;
2、不支持事务;
3、数据文件和索引文件分开存储;
4、支持全文索引;
5、主键索引和二级索引完全一样都是B+树的数据结构,只有是否唯一的区别(主键和唯一索引有唯一属性,其他普通索引没有唯一属性。B+树叶子节点存储的都是指向行记录的row pointer);
6、有特殊计数器记录当前记录数;
7、不支持Crash recovery;
8、索引文件很容易损坏;

InnoDB引擎的特点

1、索引组织表;
2、支持事务;
3、数据文件和索引文件存储在同一个表空间中;
4、在5.6以前,不支持全文索引;
5、主键和二级索引数据结构一样都是B+树,但叶子节点存储的键值不一样(主键的叶子节点存储整行数据,因此也称为聚集索引;而二级索引的叶子节点存储的是主键的键值)
5、支持Crash recovery;
6、相同数据量时,InnoDB表空间文件大小约为MyISAM引擎的1.5~2倍;

关于InnoDB、MyISAM两种引擎的对比测试,可以参考Percona的这个对比:http://www.percona.com/blog/2007/01/08/innodb-vs-myisam-vs-falcon-benchmarks-part-1/

 

[MySQL FAQ]系列 — 如何将两个表名对调

问题
有位同学问我,在类似pt-osc场景下,需要将两个表名对调,怎么才能确保万无一失呢?
分析
估计其他同学就笑了,表名对掉还不简单吗,相互RENAME一下嘛。

但是,我们想要的是同时完成表名对调,如果是先后的对掉,可能会导致有些数据写入失败,那怎么办?

 

其实也不难,从MySQL手册里就能找到方法,那就是:同时锁定2个表,不允许写入,然后对调表名。

我们通常只锁一个表,那么同时锁两个表应该怎么做呢,可以用下面的方法:

LOCK TABLES t1 WRITE, t2 WRITE;
ALTER TABLE t1 RENAME TO t3;
ALTER TABLE t2 RENAME TO t1;
ALTER TABLE t3 RENAME TO t2;
UNLOCK TABLES;

看到了吧,其实很简单,两个表同时加表级写锁,然后用ALTER语法改名就可以了。

废话挺多的,谢谢各位客官耐心看完 :)

MySQL技术分享:一步到位实现MySQL优化

最近几年,MySQL的发展更是如火如荼,在众多企业、项目中被运用,除了互联网行业,就连传统企业也在开始尝试MySQL了。

不过,很多人在安装、配置、使用MySQL时,很可能照搬网上搜到的配置参数模板直接就使用了,没有根据实际情况进一步调整,甚至直接使用安装包中默认的配置。

此外,在开、使用发过程中,可能也会照搬以前在ORACLE、SQL Server中的数据库使用经验习惯,导致一些效率非常差的SQL出现影响整体性能。

本次我们将从硬件优化、操作系统优化、MySQL配置优化、SQL设计优化等多方面着手,分析如何一步到位实现MySQL的优化。

分享时间:2014年10月24日20:30
分享嘉宾:叶金荣
知名MySQL专家,Oracle ACE(MySQL)
2006年创办国内首个MySQL专业技术网站 http://imysql.com
精通MySQL数据库,10年以上MySQL相关工作经验,擅长MySQL优化、架构设计、故障处理等
MySQL中国用户组核心成员(http://acmug.com

建议听众:
DBA,SA、程序员,架构师等MySQL相关从业人员

主要内容:
了解MySQL数据库的特点
了解如何进行服务器硬件配置优化
了解操作系统层面优化配置
了解MySQL最关键的一些参数配置的优化建议
了解MySQL最关键的一些设计规范,掌握SCHEMA优化设计经验

本次分享PPT、录音、视频观看地址:
微博微盘:http://t.cn/R7xBs2d
搜狐视频:http://t.cn/R7xBgwz
百度云盘:http://t.cn/R7xBs2e

[MySQL FAQ]系列 — 修改my.cnf配置不生效

问题
修改了 my.cnf 配置文件后,却不生效,这是怎么回事?
原因
我们注意到,这里只说了修改 my.cnf,并没有说清楚其绝对路径是哪个文件。也就是说,有可能修改的不是正确路径下的my.cnf文件。

 

在MySQL中,是允许存在多个 my.cnf 配置文件的,有的能对整个系统环境产生影响,例如:/etc/my.cnf。有的则只能影响个别用户,例如:~/.my.cnf。

MySQL读取各个my.cnf配置文件的先后顺序是:

  • /etc/my.cnf
  • /etc/mysql/my.cnf
  • /usr/local/mysql/etc/my.cnf
  • ~/.my.cnf
  • 其他自定义路径下的my.cnf,例如:/data/mysql/yejr_3306/my.cnf

不管是mysqld服务器端程序,还是mysql客户端程序,都可以采用下面两个参数来自行指定要读取的配置文件路径:

  • –defaults-file=#, 只读取指定的文件(不再读取其他配置文件)
  • –defaults-extra-file=#, 从其他优先级更高的配置文件中读取全局配置后,再读取指定的配置文件(有些选项可以覆盖掉全局配置从的设定值)

因此,可以看到,如果你修改的是非“著名”目录下的 my.cnf,有可能看起来是不生效的,需要自行指定,或者统一放在 /etc/my.cnf 下,采用多实例的方式来管理即可。

sysbench安装、使用、结果解读

sysbench是一个模块化的、跨平台、多线程基准测试工具,主要用于评估测试各种不同系统参数下的数据库负载情况。
目前sysbench代码托管在launchpad上,项目地址:https://launchpad.net/sysbench(原来的官网 http://sysbench.sourceforge.net 已经不可用),源码采用bazaar管理。

一、 下载源码包
安装epel包后以便安装bzr客户端:

rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm

然后就可以开始安装bzr客户端了:

yum install bzr

之后,就可以开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了。

cd /tmp
bzr branch lp:sysbench

MySQL中文网便捷下载地址:

http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/sysbench-0.4.12-1.1.tgz

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
6、数据库性能(OLTP基准测试)
目前sysbench主要支持 mysql,drizzle,pgsql,oracle 等几种数据库。

二、编译安装
编译非常简单,可参考 README 文档,简单步骤如下:

cd /tmp/sysbench-0.4.12-1.1
./autogen.sh
./configure --with-mysql-includes=/usr/local/mysql/include --with-mysql-libs=/usr/local/mysql/lib && make

# 如果 make 没有报错,就会在 sysbench 目录下生成二进制命令行工具 sysbench
ls -l sysbench
-rwxr-xr-x 1 root root 3293186 Sep 21 16:24 sysbench

三、OLTP测试前准备
初始化测试库环境(总共10个测试表,每个表 100000 条记录,填充随机生成的数据):

cd /tmp/sysbench-0.4.12-1.1/sysbench
mysqladmin create sbtest

./sysbench --mysql-host=1.2.3.4 --mysql-port=3317 --mysql-user=tpcc --mysql-password=tpcc \
 --test=tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=10 --oltp-table-size=100000 --rand-init=on prepare

关于这几个参数的解释:

--test=tests/db/oltp.lua 表示调用 tests/db/oltp.lua 脚本进行 oltp 模式测试
--oltp_tables_count=10 表示会生成 10 个测试表
--oltp-table-size=100000 表示每个测试表填充数据量为 100000 
--rand-init=on 表示每个测试表都是用随机数据来填充的

如果在本机,也可以使用 –mysql-socket 指定 socket 文件来连接。加载测试数据时长视数据量而定,若过程比较久需要稍加耐心等待。

真实测试场景中,数据表建议不低于10个,单表数据量不低于500万行,当然了,要视服务器硬件配置而定。如果是配备了SSD或者PCIE SSD这种高IOPS设备的话,则建议单表数据量最少不低于1亿行

四、进行OLTP测试

在上面初始化数据参数的基础上,再增加一些参数,即可开始进行测试了:

./sysbench --mysql-host=1.2.3.4. --mysql-port=3306 --mysql-user=tpcc \
--mysql-password=tpcc --test=tests/db/oltp.lua --oltp_tables_count=10 \
--oltp-table-size=10000000 --num-threads=8 --oltp-read-only=off \
--report-interval=10 --rand-type=uniform --max-time=3600 \
 --max-requests=0 --percentile=99 run >> ./log/sysbench_oltpX_8_20140921.log

几个选项稍微解释下

--num-threads=8 表示发起 8个并发连接
--oltp-read-only=off 表示不要进行只读测试,也就是会采用读写混合模式测试
--report-interval=10 表示每10秒输出一次测试进度报告
--rand-type=uniform 表示随机类型为固定模式,其他几个可选随机模式:uniform(固定),gaussian(高斯),special(特定的),pareto(帕累托)
--max-time=120 表示最大执行时长为 120秒
--max-requests=0 表示总请求数为 0,因为上面已经定义了总执行时长,所以总请求数可以设定为 0;也可以只设定总请求数,不设定最大执行时长
--percentile=99 表示设定采样比例,默认是 95%,即丢弃1%的长请求,在剩余的99%里取最大值

即:模拟 对10个表并发OLTP测试,每个表1000万行记录,持续压测时间为 1小时。

真实测试场景中,建议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。

五、测试结果解读:

测试结果解读如下:

sysbench 0.5:  multi-threaded system evaluation benchmark

Running the test with following options:
Number of threads: 8
Report intermediate results every 10 second(s)
Random number generator seed is 0 and will be ignored


Threads started!
-- 每10秒钟报告一次测试结果,tps、每秒读、每秒写、99%以上的响应时长统计
[  10s] threads: 8, tps: 1111.51, reads/s: 15568.42, writes/s: 4446.13, response time: 9.95ms (99%)
[  20s] threads: 8, tps: 1121.90, reads/s: 15709.62, writes/s: 4487.80, response time: 9.78ms (99%)
[  30s] threads: 8, tps: 1120.00, reads/s: 15679.10, writes/s: 4480.20, response time: 9.84ms (99%)
[  40s] threads: 8, tps: 1114.20, reads/s: 15599.39, writes/s: 4456.30, response time: 9.90ms (99%)
[  50s] threads: 8, tps: 1114.00, reads/s: 15593.60, writes/s: 4456.70, response time: 9.84ms (99%)
[  60s] threads: 8, tps: 1119.30, reads/s: 15671.60, writes/s: 4476.50, response time: 9.99ms (99%)
OLTP test statistics:
    queries performed:
        read:                            938224    -- 读总数
        write:                           268064    -- 写总数
        other:                           134032    -- 其他操作总数(SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE之外的操作,例如COMMIT等)
        total:                           1340320    -- 全部总数
    transactions:                        67016  (1116.83 per sec.)    -- 总事务数(每秒事务数)
    deadlocks:                           0      (0.00 per sec.)    -- 发生死锁总数
    read/write requests:                 1206288 (20103.01 per sec.)    -- 读写总数(每秒读写次数)
    other operations:                    134032 (2233.67 per sec.)    -- 其他操作总数(每秒其他操作次数)

General statistics:    -- 一些统计结果
    total time:                          60.0053s    -- 总耗时
    total number of events:              67016    -- 共发生多少事务数
    total time taken by event execution: 479.8171s    -- 所有事务耗时相加(不考虑并行因素)
    response time:    -- 响应时长统计
         min:                                  4.27ms    -- 最小耗时
         avg:                                  7.16ms    -- 平均耗时
         max:                                 13.80ms    -- 最长耗时
         approx.  99 percentile:               9.88ms    -- 超过99%平均耗时

Threads fairness:
    events (avg/stddev):           8377.0000/44.33
    execution time (avg/stddev):   59.9771/0.00

其他推荐:
sysbench的安装和做性能测试

搜狐视频:MySQL DBA成长之路 – sysbench安装、使用、结果解读 或者百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1mgE84HE

【荐】用iopp代替iotop

1、为什么推荐iopp

iotop对内核及python版本都有一定要求,有时候无法用上,这时候就可以使用iopp作为替代方案。在有些情况下可能无法顺利使用iotop,这时候就可以选择iopp了。它的作者是Mark Wong,用C开发,代码仅有532行,非常简洁。

iopp的项目地址:https://github.com/markwkm/iopp

2、安装iopp

下载源码到本地后,执行下面的命令即可完成安装:
cmake CMakeLists.txt
make && make install
 
#或者指定安装的目标路径到 /usr/bin 下
make install DESTDIR=/usr

3、使用iopp

iopp使用起来非常简便,用法:

iopp [-ci] [-k|-m] [delay [count]]

几个常用参数见下,比较简单,就不一一解释了:

-c, --command display full command line
-h, --help display help
-i, --idle hides idle processes
-k, --kilobytes display data in kilobytes
-m, --megabytes display data in megabytes
-u, --human-readable display data in kilo-, mega-, or giga-bytes

iopp输出的结果也比较清晰易懂,简单解释下:

pid 进程ID
rchar 预计发生磁盘读的字节数
wchar 预计发生磁盘写的字节数
syscr I/O读次数
syscw I/O写此书
rbytes 真正发生磁盘读的字节数
wbytes 真正发生磁盘写的字节数
cwbytes 因为清空页面缓存而导致没有发生操作的字节数
command 命令行名称

发布基于percona的tpcc-mysql分支版本

1、关于项目简介

本项目是在percona的tpcc-mysql版本基础上衍生而来,根据InnoDB表结构设计规范建议做了小调整,可以作为官方版本的补充。

该分支版本项目地址:https://github.com/yejr/tpcc-mysql,本站下载地址:http://imysql.com/…tpcc-mysql-src-yejr-20141010.zip

percona官方版本项目地址:https://code.launchpad.net/~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql,本站提供安装包便捷下载地址:http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz

2、为什么要做改造

tpcc-mysql是percona基于TPC-C(下面简写成TPCC)衍生出来的产品,专用于MySQL基准测试。
它生成的测试表我认为有2个问题:

1、没有自增列作为主键。如果仅作为基准测试问题不大,但和我们实际生产中的设计模式可能有一定区别,相信大多数人还是习惯使用自增列作为主键的,如果你没这个习惯,那么可以忽略本文了;
2、使用外键。个人认为MySQL对外键支持并不是太好,并且一定程度上影响并发性能,因此建议取消外键,仅保留一般的索引。

基于上面这2点,我微调了下tpcc-mysql的源码,主要改动有下面几个地方:

1、所有表都加上自增列做主键;
2、取消外键,仅保留普通索引;
3、降低tpcc测试过程中的输出频率,避免刷屏;
4、修改了表结构初始化DDL脚本以及load.c文件。

利用该分支版本进行tpcc压力测试的结果表明,有自增列主键时,其TpmC相比没有自增列主键约提升了10%,还是比较可观的。

3、快速使用

1、环境初始化
1.1 创建tpcc数据库

mysqladmin -S path/mysql.sock -u user -p passwd create tpcc

1.2 初始化表结构

mysql -S path/mysql.sock -u user -p passwd -f tpcc < create_table-aidpk.sql

2、编译tpcc-mysql
2.1 进入tpcc-mysql源码目录,执行 make,编译过程无报错即可

cd path/tpcc-mysql
cd src
make

编译完成后,会在上一级目录下生成 tpcc_load、tpcc_start这2个可执行文件。

3、开始测试
3.1 利用tpcc_load初始化测试数据,用法和原先的一样

usage: tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]

3.2 利用tpcc_start开始测试,用法也和原先的一样

3.3 自动化测试脚本
根据各自的测试环境,调整 run_tpcc.sh 脚本里的相应参数,运行该脚本可进行自动化测试。

关于tpcc-mysql的详细用法,可参考文章:
1、TPCC-MySQL使用手册:http://imysql.com/2012/08/04/tpcc-for-mysql-manual.html
2、tpcc-mysql安装、使用、结果解读:http://imysql.com/2014/10/10/tpcc-mysql-full-user-manual.shtml

4、最后

可以和percona官方分支版本进行对比测试,看看二者的TpmC结果相差多少。
有任何问题请联系我。

tpcc-mysql安装、使用、结果解读

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。
tpcc-mysql是percona基于TPC-C(下面简写成TPCC)衍生出来的产品,专用于MySQL基准测试。其源码放在launchpad上,用bazaar管理,项目地址:https://code.launchpad.net/~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql

一、 下载源码包
安装epel包后以便安装bzr客户端:

rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm

然后就可以开始安装bzr客户端了:

yum install bzr

之后,就可以开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了。

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

MySQL中文网便捷下载地址:

http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz

下载到本地后,先执行 gunzip 解压缩文件,再执行 tar xf 解包,直接 tar zxf 可能会报告异常。

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

其他相关表:
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

二、编译安装
编译非常简单,只需要一个 make 即可。

cd /tmp/tpcc-mysql/src
make
如果 make 没有报错,就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 二进制命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start

三、TPCC测试前准备
初始化测试库环境

cd /tmp/tpcc-mysql
mysqladmin create tpcc1000
mysql -f tpcc1000 < create_table.sql

初始化完毕后,就可以开始加载测试数据了

tpcc_load用法如下:
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]
或者
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]

选项 warehouse 意为指定测试库下的仓库数量。

真实测试场景中,仓库数一般不建议少于100个,视服务器硬件配置而定,如果是配备了SSD或者PCIE SSD这种高IOPS设备的话,建议最少不低于1000个

执行下面的命令,开始灌入测试数据:

cd /tmp/tpcc-mysql
./tpcc_load localhost tpcc1000 tpcc_user "tpcc_password" 1000

在这里,需要注意的是 tpcc 默认会读取 /var/lib/mysql/mysql.sock 这个socket 文件。
因此,如果你的 socket 文件不在相应路径的话,可以做个软连接,或者通过TCP/IP的方式连接测试服务器,例如:

cd /tmp/tpcc-mysql
./tpcc_load 1.2.3.4:3306 tpcc1000 tpcc_user "tpcc_password" 1000

加载测试数据时长视仓库数量而定,若过程比较久需要稍加耐心等待。

四、进行TPCC测试
tpcc_start 工具用于tpcc压测,其用法如下:

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

几个选项稍微解释下

-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

现在我们来开启一个测试案例:

tpcc_start -hlocalhost -d tpcc1000 -u tpcc_user -p "tpcc_password" \
 -w 1000 -c 32 -r 120 -l 3600 \
 -f tpcc_mysql_20140921.log >> tpcc_caseX_20140921.log 2>&1

即:模拟 1000个仓库规模,并发 16个线程进行测试,热身时间为 60秒, 压测时间为 1小时。

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。

五、TPCC测试结果解读:

发起测试:

./tpcc_start -h 1.2.3.4 -P 3306 -d tpcc10 -u tpcc -p tpcc \
 -w 10 -c 64 -r 30 -l 120 \
 -f tpcclog_201409211538_64_THREADS.log >> tpcc_noaid_2_20140921_64.log 2>&1

测试结果输出如下:

-- 本轮tpcc压测的一些基本信息
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '1.2.3.4'   -- 主机
option P with value '3306'             -- 端口
option d with value 'tpcc10'         -- 数据库
option u with value 'tpcc'             -- 账号
option p with value 'tpcc'             -- 密码
option w with value '10'                 -- 仓库数
option c with value '64'                 -- 并发线程数
option r with value '30'                 -- 数据预热时长
option l with value '120'               -- 压测时长
option f with value 'tpcclog_20140921_64_THREADS.res'  -- 输出报告日志文件

     [server]: 1.2.3.4
     [port]: 3306
     [DBname]: tpcc10
       [user]: tpcc
       [pass]: tpcc
  [warehouse]: 10
 [connection]: 64
     [rampup]: 30 (sec.)
    [measure]: 120 (sec.)

RAMP-UP TIME.(30 sec.)

-- 预热结束,开始进行压测
MEASURING START.

-- 每10秒钟输出一次压测数据
  10, 8376(0):2.744|3.211, 8374(0):0.523|1.626, 838(0):0.250|0.305, 837(0):3.241|3.518, 839(0):9.086|10.676
  20, 8294(0):2.175|2.327, 8292(0):0.420|0.495, 829(0):0.206|0.243, 827(0):2.489|2.593, 827(0):7.214|7.646
…
 110, 8800(0):2.149|2.458, 8792(0):0.424|0.710, 879(0):0.207|0.244, 878(0):2.461|2.556, 878(0):7.042|7.341
 120, 8819(0):2.147|2.327, 8820(0):0.424|0.568, 882(0):0.208|0.237, 881(0):2.483|2.561, 883(0):7.025|7.405
-- 以逗号分隔,共6列
-- 第一列,第N次10秒
-- 第二列,新订单成功执行压测的次数(推迟执行压测的次数):90%事务的响应时间|本轮测试最大响应时间,新订单事务数也被认为是总有效事务数的指标
-- 第三列,支付业务成功执行次数(推迟执行次数):90%事务的响应时间|本轮测试最大响应时间
-- 第四列,订单状态业务的结果,后面几个的意义同上
-- 第五列,物流发货业务的结果,后面几个的意义同上
-- 第六列,库存仓储业务的结果,后面几个的意义同上

-- 压测结束
STOPPING THREADS................................................................

   -- 第一次结果统计
  [0] sc:100589  lt:0  rt:0  fl:0    -- New-Order,新订单业务成功(success,简写sc)次数,延迟(late,简写lt)次数,重试(retry,简写rt)次数,失败(failure,简写fl)次数
  [1] sc:100552  lt:0  rt:0  fl:0    -- Payment,支付业务统计,其他同上
  [2] sc:10059  lt:0  rt:0  fl:0    -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上
  [3] sc:10057  lt:0  rt:0  fl:0    -- Delivery,发货业务统计,其他同上
  [4] sc:10058  lt:0  rt:0  fl:0    -- Stock-Level,库存业务统计,其他同上
 in 120 sec.

    -- 第二次统计结果,其他同上
  [0] sc:100590  lt:0  rt:0  fl:0 
  [1] sc:100582  lt:0  rt:0  fl:0 
  [2] sc:10059  lt:0  rt:0  fl:0 
  [3] sc:10057  lt:0  rt:0  fl:0 
  [4] sc:10059  lt:0  rt:0  fl:0 

 (all must be [OK])       -- 下面所有业务逻辑结果都必须为 OK 才行
 [transaction percentage]
        Payment: 43.47% (>=43.0%) [OK]      -- 支付成功次数(上述统计结果中 sc + lt)必须大于43.0%,否则结果为NG,而不是OK
   Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK]       -- 订单状态,其他同上
       Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]       -- 发货,其他同上
    Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK]       -- 库存,其他同上
 [response time (at least 90% passed)]      -- 响应耗时指标必须超过90%通过才行
      New-Order: 100.00%  [OK]              -- 下面几个响应耗时指标全部 100% 通过
        Payment: 100.00%  [OK]
   Order-Status: 100.00%  [OK]
       Delivery: 100.00%  [OK]
    Stock-Level: 100.00%  [OK]


                 50294.500 TpmC                      -- TpmC结果值(每分钟事务数,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:100589/2 = 50294.500)

script目录下的一些脚本主要是一些性能数据采集以及分析的,可以自行摸索下怎么用。

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