MySQL压力测试

有了数据库之后, 还需要先进行压测

拿到一个数据库之后, 首先得先对这个数据库进行一个较为基本的基准压测. 也就是说, 你得基于一些工具模拟一个系统每秒发出1000个请求到数据库上去, 观察一下他的CPU负载、磁盘IO负载、网络 IO负载、内存复杂, 然后数据库能否每秒处理掉这1000个请求, 还是每秒只能处理500个请求? 这个过程, 就是压测.

那为什么不等到Java系统都开发完之后, 直接让Java系统连接上MySQL数据库, 然后直接对Java系统进行压测呢?

因为数据库的压测和它上面的Java系统的压测, 其实是两回事, 首先得知道数据库最大能抗多大压力, 然后再去看Java系统能抗多大压力. 因为有一种可能是, 数据库每秒可以抗下2000个请求, 但是Java系统每秒只能抗下500个请求. 所以不能光是对Java系统去进行压测, 在那之前也得先对数据库进行压测, 做到心里有个数.

QPS和TPS到底有什么区别

既然是要压测, 那么肯定得先明白一点, 每秒能抗下多少个请求, 其实是有专业术语的, 分别是QPS和TPS.

• QPS: Query Per Second. 也就是说数据库每秒可以处理多少个请求, 大致可以理解为一次请求就是一条SQL语句, 也就是说数据库可以每秒处理多少个SQL语句.

Java系统或者中间件系统在进行压测的时候, 也可以使用这个指标.

• TPS: Transaction Per Second. 指的是每秒可以处理的事务量. 就是说数据库可以每秒处理多少次事务提交或者回滚.

IO相关的压测性能指标

1. IOPS: 指的是机器的随机IO并发处理能力. 举个🌰: 机器可以达到200 IOPS, 意思就是说每秒可以执行200个随机IO读写请求.

   这个指标很关键, 因为在之前说过, 在内存中更新的脏数据库, 最后都由后台IO线程在不确定的时间, 刷回到磁盘中去, 这就是随机IO的过程. 也就是说, 如果IOPS指标太低, 那么就会导致内存里的脏数据库刷回磁盘的效率不高.

2. 吞吐量: 指的是机器的磁盘存储每秒可以读写多少字节的数据量.

   这个指标也很关键, 之前也说过, 在执行各种SQL语句的时候, 提交事务的时候, 其实都是大量的会写redo log之类的日志的, 这些日志都会直接写磁盘文件. 所以一台机器的存储每秒可以读写多少字节的数据量, 就决定了他每秒可以把多少redo log之类的日志写入到磁盘里去.

   一般来说, 我们写redo log之类的日志, 都是对磁盘文件进行顺序写入的, 也就是一行接着一行的写, 不会说进行随机的读写, 那么一般普通磁盘的顺序写入的吞吐量每秒都可以达到200MB左右.

   所以通常而言, 机器的磁盘吞吐量都是足够承载高并发请求的.

3. latency: 指的是往磁盘里写入一条数据的延迟.

   这个指标同样重要, 因为执行SQL语句的和提交事务的时候, 都需要顺序写redo log磁盘文件, 所以此时写一条日志到磁盘文件里去, 到底是延迟1ms, 还是延迟100us, 这就对数据库的SQL语句执行性能是有影响的.

压测的时候要关注的其他性能指标

1. CPU负载: 这个也是一个很重要的指标. 因为假设数据库压测到了3000 QPS, 可能其他指标都还正常, 但是此时CPU负载特别高, 那么也说明你的数据库不能继续往下压测更高的QPS了, 否则CPU是吃不消的.

2. 网络负载: 这个就是看机器带宽情况下, 在压测到一定的QPS和TPS的时候, 每秒钟机器的网卡会输入多少MB数据, 会输出多少MB数据. 因为有可能网络带宽最多每秒传输100MB的数据, 那么可能QPS到1000的时候, 网卡就打满了, 已经每秒传输100MB的数据了, 此时即使其他指标还正常, 也不能继续压测下去了.

3. 内存负载: 这个就是看压测到一定情况下的时候, 机器内存损耗了多少, 如果说机器内存损耗过高了, 说明也不能继续压测下去了.

推荐压测工具

sysbench, 这个工具可以自动帮你在数据库里构建出来大量的数据. 然后也可以模拟几千个线程并发的访问数据库, 模拟各种sql语句, 包括各种书屋提交到数据库里, 甚至可以模拟出几十万的TPS对数据库进行压测.