数据库压力测试方法小结

一、前言

在前面的压力测试过程中,主要关注的是对接口以及服务器硬件性能进行压力测试,评估请求接口和硬件性能对服务的影响。但是对于多数Web应用来说,整个系统的瓶颈在于数据库。

原因很简单:Web应用中的其他因素,例如网络带宽、负载均衡节点、应用服务器(包括CPU、内存、硬盘、连接数等)、缓存,都很容易通过水平的扩展(俗称加机器)来实现性能的提高。而对于MySQL,由于数据一致性的要求,无法通过增加机器来分散向数据库写数据带来的压力;虽然可以通过前置缓存(Redis等)、读写分离、分库分表来减轻压力,但是与系统其它组件的水平扩展相比,受到了太多的限制。

二、常见的数据库压测指标

在这里插入图片描述

与接口压测指标类似,数据库相关指标如下:

TPS/QPS:衡量吞吐量。

响应时间:包括平均响应时间、最小响应时间、最大响应时间、时间百分比等,其中时间百分比参考意义较大,如前95%的请求的最大响应时间。。

并发量:同时处理的查询请求的数量。

三、使用sysbench进行数据库压测

1、基本介绍

sysbench是跨平台的基准测试工具,支持多线程,支持多种数据库;主要包括以下几种测试:

cpu性能

磁盘io性能

调度程序性能

内存分配及传输速度

POSIX线程性能

数据库性能(OLTP基准测试)

该工具可以自动帮你在数据库里构造出来大量的数据,你想要多少数据,就自动给你构造出来多少条数据。同时还可以模拟几千个线程并发的访问数据库,模拟使用各种各样的 SQL 语句,包括模拟出来各种事务提交到你的数据库里去,甚至可以模拟出几十万的 TPS 去压测数据库。在这里插入图片描述2、安装sysbench:

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

3、基于 sysbench 构造测试表和测试数据:

首先需要在自己的数据库里创建好一个测试库,我们可以取个名字叫做 test,同时创建好对应的测试账号,可以叫做 root,密码是 123456,让这个用户有权限可以访问 test。

基于 sysbench 构建 20 个测试表,每个表里有 100 万条数据,接着使用 100 个并发线程去对这个数据库发起访问,连续访问 5 分钟,也就是 300 秒。命令如下:

sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=100 --report-interval=1 --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=123456 --mysql-db=test --tables=20 --table_size=1000000 oltp_read_write --db-ps-mode=disable prepare

4、执行测试:

(1)测试数据库的综合读写 TPS,使用的是 oltp_read_write 模式:

sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=100 --report-interval=1 --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=test_user --mysql-password=test_user --mysql-db=test_db --tables=20 --table_size=1000000 oltp_read_write --db-ps-mode=disable run

 (2)测试数据库的只读性能,使用的是 oltp_read_only模式:

sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=100 --report-interval=1 --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=test_user --mysql-password=test_user --mysql-db=test_db --tables=20 --table_size=1000000 oltp_read_only --db-ps-mode=disable run

(3)测试数据库的写入性能,使用的是 oltp_write_only 模式:

sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=100 --report-interval=1 --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=test_user --mysql-password=test_user --mysql-db=test_db --tables=20 --table_size=1000000 oltp_write_only --db-ps-mode=disable run

使用上面的命令,sysbench 工具会根据你的指令构造出各种各样的 SQL 语句去更新或者查询你的 20 张测试表里的数据,同时监测出你的数据库的压测性能指标,最后完成压测之后,可以执行 cleanup 命令,清理数据。在这里插入图片描述

5、压测结果分析:

按照我们上面的命令,我们是让它每隔 1 秒都会输出一次压测报告的,此时它每隔一秒会输出类似下面的一段东西:

[ 10s ] thds: 100 tps: 500 qps: 5000 (r/w/o: 3500/1000/500) lat (ms, 95%): 20 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00
thds:100,这个意思就是有 100 个线程在压测

tps:500,这个意思就是每秒执行了 500 个事务

qps:5000,这个意思就是每秒可以执行 5000 个请求

(r/w/o: 3500/1000/500):这个意思就是说,在每秒 5000 个请求中,有 3500 个请求是读请求,1000 个请求是写请求,500 个请求是其他的请求,就是对 QPS 进行了拆解

lat (ms, 95%):20,这个意思就是说,95% 的请求的延迟都在 20 毫秒以下

err/s: 0.00 reconn/s: 0.00:这两个的意思就是说,每秒有 0 个请求是失败的,发生了 0 次网络重连

结束语
使用sysbench工具可以直接对数据库性能进行评价,但是在结果展示方面还有待进一步提升。当然后续可以对结果进行进一步处理,比如写入表格或作图,会更加直观。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/50006.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于ChatGPT聊天的零样本信息提取7.25

基于ChatGPT聊天的零样本信息提取 摘要介绍ChatIE用于零样本IE的多轮 QA 实验总结 摘要 零样本信息提取(IE)旨在从未注释的文本中构建IE系统。由于很少涉及人类干预,因此具有挑战性。 零样本IE减少了数据标记所需的时间和工作量。最近对大型…

【Git】Git的概念安装工作区-暂存区-版本库

文章目录 Git概念-版本控制器Git安装Centos平台&ubuntu Git基本操作创建Git本地仓库配置Git 认识⼯作区、暂存区、版本库添加文件查看.git文件总结添加文件场景2 Git概念-版本控制器 引入 我们在编写各种⽂档时,为了防⽌⽂档丢失,更改失误&#xff0…

sql server表值函数

一、创建测试表 Employees 二、创建表值函数 -- DROP FUNCTION TableIntSplit;CREATE FUNCTION TableIntSplit(Text NVARCHAR(4000),Sign NVARCHAR(4000)) RETURNS tempTable TABLE(Id INT ) AS BEGIN DECLARE StartIndex INT DECLARE FindIndex INT DECLARE Content VARCHAR(…

Spring之IoC源码分析及设计思想(一)——BeanFactory

关于Spring的IOC Spring 是一个开源的 Java 平台,它提供了一种简化应用程序开发的框架。它是一个分层的框架,包括两个主要的内核:控制反转(IOC)和面向切面编程(AOP)。IOC 允许应用程序将组件之…

STM32MP157驱动开发——按键驱动(POLL 机制)

文章目录 “POLL ”机制:APP执行过程驱动使用的函数应用使用的函数pollfd结构体poll函数事件类型实现原理 poll方式的按键驱动程序(stm32mp157)gpio_key_drv.cbutton_test.cMakefile修改设备树文件编译测试 “POLL ”机制: 使用休眠-唤醒的方式等待某个…

BOB_1.0.1靶机详解

BOB_1.0.1靶机详解 靶机下载地址:https://download.vulnhub.com/bob/Bob_v1.0.1.ova 这个靶机是一个相对简单的靶机,很快就打完了。 找到ip地址后对IP进行一个单独的扫描,发现ssh端口被改到25468了,等会儿登陆时候需要用到。 目…

SQL注入原理分析

前言 order by的作用及含义 order by 用于判断显示位,order by 原有的作用是对字段进行一个排序,在sql注入中用order by 来判断排序,order by 1就是对一个字段进行排序,如果一共四个字段,你order by 5 数据库不知道怎么…

物联网场景中的边缘计算解决方案有哪些?

在物联网场景中,边缘计算是一种重要的解决方案,用于在物联网设备和云端之间进行实时数据处理、分析和决策。HiWoo Box作为工业边缘网关设备,具备边缘计算能力,包括单点公式计算、Python脚本编程以及规则引擎,它为物联网…

使用Kmeans算法完成聚类任务

聚类任务 聚类任务是一种无监督学习任务,其目的是将一组数据点划分成若干个类别或簇,使得同一个簇内的数据点之间的相似度尽可能高,而不同簇之间的相似度尽可能低。聚类算法可以帮助我们发现数据中的内在结构和模式,发现异常点和离…

原生求生记:揭秘UniApp的原生能力限制

文章目录 1. 样式适配问题2. 性能问题3. 原生能力限制4. 插件兼容性问题5. 第三方组件库兼容性问题6. 全局变量污染7. 调试和定位问题8. 版本兼容性问题9. 前端生态限制10. 文档和支持附录:「简历必备」前后端实战项目(推荐:⭐️⭐️⭐️⭐️…

服务网格技术对比:深入比较Istio、Linkerd和Envoy等服务网格解决方案的优缺点

🌷🍁 博主 libin9iOak带您 Go to New World.✨🍁 🦄 个人主页——libin9iOak的博客🎐 🐳 《面试题大全》 文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学!欢迎大家来踩踩~&#x1f33…

解决mysqld服务启动失败

1、进程 首先查看下mysql进程: ps -aux | grep mysql有进程号 2、所有者和所属组为mysql 查看/usr/local/MySQL/data/mysqld.pid所有者和所属组是否为mysql 原来是权限有问题,那么更改权限(还需要加权限)3、 重新启动服务

Kubernetes.Service—使用源 IP

使用源 IP 运行在 Kubernetes 集群中的应用程序通过 Service 抽象发现彼此并相互通信,它们也用 Service 与外部世界通信。 本文解释了发送到不同类型 Service 的数据包的源 IP 会发生什么情况,以及如何根据需要切换此行为。 准备开始 术语表 本文使用…

阿里云盘自动每日签到无需部署无需服务器(仅限学习交流使用)

一、前言 阿里云盘自动每日签到,无需部署,无需服务器 执行思路:使用金山文档的每日定时任务,执行阿里云盘签到接口。 二、效果展示: 三、步骤: 1、进入金山文档网页版 金山文档官网:https:…

EXCEL数据自动web网页查询----高效工作,做个监工

目的 自动将excel将数据填充到web网页,将反馈的数据粘贴到excel表 准备 24KB的鼠标连点器软件(文末附链接)、Excel 宏模块 优势 不需要编程、web验证、爬虫等风险提示。轻量、稳定、安全。 缺点 效率没那么快 演示 宏环境 ht…

QT第四讲

思维导图 基于QT的网络聊天室 widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include<QTcpServer> //服务器类 #include<QTcpSocket> //客户端类 #include<QMessageBox> //对话框类 #include<QList…

【Terraform学习】Terraform-AWS部署快速入门(快速入门)

Terraform-AWS部署快速入门 实验步骤 连接到 Terraform 环境 SSH 连接到Terraform 环境(名为MyEC2Instance的实例) 在 Amazon Web Services &#xff08;AWS&#xff09; 上预置 EC2 实例 用于描述 Terraform 中基础结构的文件集称为 Terraform 配置。您将编写一个配置来定义…

R-并行计算

本文介绍在计算机多核上通过parallel包进行并行计算。 并行计算运算步骤&#xff1a; 加载并行计算包&#xff0c;如library(parallel)。创建几个“workers”,通常一个workers一个核&#xff08;core&#xff09;&#xff1b;这些workers什么都不知道&#xff0c;它们的全局环…

【雕爷学编程】MicroPython动手做(10)——零基础学MaixPy之神经网络KPU2

KPU的基础架构 让我们回顾下经典神经网络的基础运算操作&#xff1a; 卷积&#xff08;Convolution&#xff09;:1x1卷积&#xff0c;3x3卷积&#xff0c;5x5及更高的卷积 批归一化&#xff08;Batch Normalization&#xff09; 激活&#xff08;Activate&#xff09; 池化&…

Meta-Transformer 多模态学习的统一框架

Meta-Transformer是一个用于多模态学习的新框架&#xff0c;用来处理和关联来自多种模态的信息&#xff0c;如自然语言、图像、点云、音频、视频、时间序列和表格数据&#xff0c;虽然各种数据之间存在固有的差距&#xff0c;但是Meta-Transformer利用冻结编码器从共享标记空间…
最新文章