mysql 压力测试

MySQL压力测试工具mysqlslap
作者:NinGoo | 【转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息】

MySQL从5.1.4版开始带有一个压力测试工具mysqlslap,通过模拟多个并发客户端访问mysql来执行测试,使用起来非常的简单。通过mysqlslap –help可以获得可用的选项,这里列一些主要的参数,更详细的说明参考官方手册。

–auto-generate-sql, -a
自动生成测试表和数据

–auto-generate-sql-load-type=type
测试语句的类型。取值包括:read,key,write,update和mixed(默认)。

–number-char-cols=N, -x N
自动生成的测试表中包含多少个字符类型的列,默认1

–number-int-cols=N, -y N
自动生成的测试表中包含多少个数字类型的列,默认1

–number-of-queries=N
总的测试查询次数(并发客户数×每客户查询次数)

–query=name,-q
使用自定义脚本执行测试,例如可以调用自定义的一个存储过程或者sql语句来执行测试。

–create-schema
测试的schema,MySQL中schema也就是database

–commint=N
多少条DML后提交一次

–compress, -C
如果服务器和客户端支持都压缩,则压缩信息传递

–concurrency=N, -c N
并发量,也就是模拟多少个客户端同时执行select。可指定多个值,以逗号或者–delimiter参数指定的值做为分隔符

–engine=engine_name, -e engine_name
创建测试表所使用的存储引擎,可指定多个

–iterations=N, -i N
测试执行的迭代次数

–detach=N
执行N条语句后断开重连

–debug-info, -T
打印内存和CPU的信息

–only-print
只打印测试语句而不实际执行

测试的过程需要生成测试表,插入测试数据,这个mysqlslap可以自动生成,默认生成一个mysqlslap的schema,如果已经存在则先删除,这里要注意了,不要用–create-schema指定已经存在的库,否则后果可能很严重。可以用–only-print来打印实际的测试过程:
$mysqlslap -a --only-print
DROP SCHEMA IF EXISTS `mysqlslap`;
CREATE SCHEMA `mysqlslap`;
use mysqlslap;
CREATE TABLE `t1` (intcol1 INT(32) ,charcol1 VARCHAR(128));
INSERT INTO t1 VALUES (1804289383,'mxvtvmC9127qJNm06sGB8R92q2j7vTiiITRDGXM9ZLzkdekbWtmXKwZ2qG1llkRw5m9DHOFilEREk3q7oce8O3BEJC0woJsm6uzFAEynLH2xCsw1KQ1lT4zg9rdxBL');
...
SELECT intcol1,charcol1 FROM t1;
INSERT INTO t1 VALUES (364531492,'qMa5SuKo4M5OM7ldvisSc6WK9rsG9E8sSixocHdgfa5uiiNTGFxkDJ4EAwWC2e4NL1BpAgWiFRcp1zIH6F1BayPdmwphatwnmzdwgzWnQ6SRxmcvtd6JRYwEKdvuWr');
DROP SCHEMA IF EXISTS `mysqlslap`;

可以看到最后由删除一开始创建的schema的动作,整个测试完成后不会在数据库中留下痕迹。假如我们执行一次测试,分别50和100个并发,执行1000次总查询,那么:
$mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --debug-info
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.453 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.453 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.453 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

User time 0.29, System time 0.11
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 4032, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 7319, Involuntary context switches 681

上结果可以看出,50和100个并发分别得到一次测试结果(Benchmark),并发数越多,执行完所有查询的时间越长。为了准确起见,可以多迭代测试几次:
$ mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --debug-info
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.380 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.377 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.385 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.447 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.444 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.451 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

User time 1.44, System time 0.67
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 17922, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 36796, Involuntary context switches 4093

测试同时不同的存储引擎的性能进行对比:
$ mysqlslap -a --concurrency=50,100 --number-of-queries 1000 --iterations=5 --engine=myisam,innodb --debug-info
Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.200 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.188 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.210 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Running for engine myisam
Average number of seconds to run all queries: 0.238 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.228 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.251 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

Benchmark
Running for engine innodb
Average number of seconds to run all queries: 0.375 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.370 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.379 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Running for engine innodb
Average number of seconds to run all queries: 0.443 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.440 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.447 seconds
Number of clients running queries: 100
Average number of queries per client: 10

User time 2.83, System time 1.66
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 34692, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 87306, Involuntary context switches 10326

本文网址:http://www.ningoo.net/html/2008/mysql_load_test_tool_mysqlslap.html

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Posted by NinGoo 2008-06-13 13:33 星期五
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本文Tags: MySQL, mysqlslap, 测试
2 条评论

*
At 2008.07.26 13:48, bulletming said:

50,100个并发情况跟你的是相同的,总是50并发更快,但是如果150的并发,那么久150的并发也可能会比50并发的更快
dba-test-A1-104:/usr/local #
dba-test-A1-104:/usr/local # mysqlslap -a –concurrency=50,150 –number-of-queries 1000 –debug-info
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.152 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.152 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.152 seconds
Number of clients running queries: 50
Average number of queries per client: 20

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 0.140 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 0.140 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 0.140 seconds
Number of clients running queries: 150
Average number of queries per client: 6

User time 0.16, System time 0.06
Maximum resident set size 0, Integral resident set size 0
Non-physical pagefaults 2689, Physical pagefaults 0, Swaps 0
Blocks in 0 out 0, Messages in 0 out 0, Signals 0
Voluntary context switches 6262, Involuntary context switches 1717
[Reply]
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【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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