软件下载:

wget http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz
安装依赖:
yum install -y mysql-devel
解压安装:
tar xf tpcc-mysql-src.tar
make

测试前准备:
[root tpcc-mysql]$mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock -e "create database tpcctest"
[root tpcc-mysql]$ mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock tpcctest <./create_table.sql
注:如果出现导入错误请在create_table.sql里面加入语句sql(use tpcctest;)
[root tpcc-mysql]$ mysql -uroot -p123456 -S /data/mysql-5.5/mysql.sock -e "show tables from tpcctest"
加载数据:

初始化完毕后,就可以开始加载测试数据了

tpcc_load用法如下:

[root tpcc-mysql]$ ./tpcc_load 127.0.0.1:3308 tpcctest root 123456 10

进行数据库压测:
./tpcc_start
-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
[root tpcc-mysql]$ ./tpcc_start -h127.0.0.1 -P3308 -d tpcctest -u root -p 123456 -w 10 -c 10 -r 120 -l 120 
结果显示:
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '127.0.0.1'
option P with value '3308'
option d with value 'tpcctest'
option u with value 'root'
option p with value '123456'
option w with value '10'
option c with value '10'
option r with value '120'
option l with value '120'
<Parameters>
[server]: 127.0.0.1 -- 主机
[port]: 3308 -- 端口
[DBname]: tpcctest -- 压测的数据库
[user]: root -- 账号
[pass]: 123456 -- 密码
[warehouse]: 10 -- 仓库数
[connection]: 10 -- 并发线程数
[rampup]: 120 (sec.) -- 数据预热时长
[measure]: 120 (sec.) -- 压测时长 RAMP-UP TIME.(120 sec.) --预热结束 MEASURING START. --开始压测 10, 27(0):3.829|7.321, 26(0):1.854|4.399, 3(0):1.503|1.670, 3(0):4.467|5.559, 3(0):14.525|20.229 --每10秒输出一次压测数据
20, 31(0):3.153|3.247, 29(0):0.861|1.202, 3(0):0.400|0.475, 3(0):4.471|4.980, 0(0):0.000|0.000
30, 28(0):3.559|3.943, 27(0):0.807|0.838, 2(0):0.285|0.379, 2(0):3.273|3.628, 3(0):13.534|13.577
40, 26(0):3.643|4.040, 32(0):0.676|0.686, 4(0):0.337|0.393, 4(0):4.397|5.081, 6(0):13.890|16.757
50, 32(1):4.377|5.695, 30(0):0.749|0.813, 2(0):0.254|0.309, 3(0):3.418|4.066, 2(0):11.356|12.581
60, 32(0):3.561|3.602, 33(0):1.024|1.645, 4(0):0.318|0.413, 3(0):3.446|3.542, 5(0):11.772|12.417
70, 41(0):3.228|3.415, 39(0):0.956|1.296, 4(0):0.394|0.396, 5(0):3.671|3.925, 1(0):0.000|13.920
80, 35(1):4.096|6.454, 35(0):0.727|0.877, 3(0):0.344|0.410, 3(0):3.100|3.961, 4(0):11.251|11.489
90, 27(0):2.787|3.505, 25(0):0.945|1.093, 2(0):0.394|0.423, 2(0):2.804|5.293, 3(0):11.637|12.463
100, 31(2):5.050|5.467, 31(0):0.835|0.884, 4(0):0.334|0.363, 4(0):3.094|3.738, 2(0):11.853|11.885
110, 32(0):3.101|3.968, 33(0):0.606|1.503, 3(0):0.255|0.347, 3(0):3.007|3.427, 5(0):11.685|12.653
120, 34(0):3.359|3.713, 33(0):0.730|0.844, 3(0):0.319|0.504, 3(0):3.092|3.502, 2(0):8.187|10.347 -- 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 STOPPING THREADS.......... -- 结束压测 <Raw Results> -- 第一次统计结果
[0] sc:372 lt:4 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:373 lt:0 rt:0 fl:0 -- Payment,支付业务统计,其他同上
[2] sc:37 lt:0 rt:0 fl:0 -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上
[3] sc:38 lt:0 rt:0 fl:0 -- Delivery,发货业务统计,其他同上
[4] sc:36 lt:0 rt:0 fl:0 -- Stock-Level,库存业务统计,其他同上
in 120 sec. <Raw Results2(sum ver.)> -- 第二次统计结果,其他同上
[0] sc:372 lt:4 rt:0 fl:0
[1] sc:373 lt:0 rt:0 fl:0
[2] sc:37 lt:0 rt:0 fl:0
[3] sc:38 lt:0 rt:0 fl:0
[4] sc:36 lt:0 rt:0 fl:0 <Constraint Check> (all must be [OK]) -- 下面所有业务逻辑结果都必须为 OK 才行
[transaction percentage]
Payment: 43.37% (>=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: 4.30% (>= 4.0%) [OK] --订单状态,其他同上
Delivery: 4.42% (>= 4.0%) [OK] -- 发货,其他同上
Stock-Level: 4.19% (>= 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: 98.94% [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] <TpmC>
188.000 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:372/2=186)

  

 

关于mysql性能压测之tpcc的更多相关文章

  1. MySQL mysqlslap压测

    200 ? "200px" : this.width)!important;} --> 介绍 mysqlslap是mysql自带的一个性能压测工具:mysqlslap用于和其 ...

  2. 性能压测诡异的Requests/second 响应刺尖问题

    最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数 ...

  3. 软件性能测试分析与调优实践之路-JMeter对RPC服务的性能压测分析与调优-手稿节选

    一.JMeter 如何通过自定义Sample来压测RPC服务 RPC(Remote Procedure Call)俗称远程过程调用,是常用的一种高效的服务调用方式,也是性能压测时经常遇到的一种服务调用 ...

  4. jmeter系列-如何实现像loadrunner一样,多个并发用户先通过登录初始化,然后做并发的接口性能压测

    自动转开发后,就很少关注性能测试方面的东西,最近在帮朋友做一个性能压测,由于朋友那边的公司比较小,环境比较简单,而且是对http服务进行的压测,所以最终 选用了jmeter来实现这个压测. 如下就是我 ...

  5. 性能压测,SQL查询异常

    早上测试对性能压测,发现取sequence服务大量超时报错,查询线上的监控SQL: 大量这个查询,我在DeviceID和Isdelete上建有复合索引,应该很快,而且我测试了一下,取值,执行效率很高, ...

  6. jmeter性能压测瓶颈排查-网络带宽

    问题: 有一台机器做性能压测的时候,无论开多少个线程,QPS一直压不上去,而服务器和数据库的性能指标(主要是CPU和内存)一直维持在很低的水平. 希望帮忙排查一下原因. 过去看了下进行压测的接口代码, ...

  7. 性能压测中的SLA,你知道吗?

    本文是<Performance Test Together>(简称PTT)系列专题分享的第6期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全 ...

  8. 并发模式与 RPS 模式之争,性能压测领域的星球大战

    本文是<如何做好性能压测>系列专题分享的第四期,该专题将从性能压测的设计.实现.执行.监控.问题定位和分析.应用场景等多个纬度对性能压测的全过程进行拆解,以帮助大家构建完整的性能压测的理论 ...

  9. [SCF+wetest+jmeter]简单云性能压测工具使用方案

    前言 压测太难?局域网压力无法判断服务器网络指标?无法产生非常大的并发量?云性能太贵? 也许我们可以把各种简单的工具拼起来进行压力测试! 准备 https://cloud.tencent.com/pr ...

随机推荐

  1. 上传文件,不依赖 Jquery flash 插件,用到HTML5 input 新属性实现过滤文件格式、同时上传多个文件

    1.样式 2.js 3.后台处理 4.效果图 一.样式 <style> .divUpload { position: relative; } .divUploadFirst { width ...

  2. ubuntu打开windows下txt文档乱码问题的解决

    昨天晚上安装了Ubuntu11.10,打开TXT文件的时候发现中文乱码问题,在网上查了一下,一些网友提供了下面的方法: “按Alt+F2,打开“运行应用程序”对话框,输入“gconf-editor”, ...

  3. 查看Orcale数据里的表是否有变化

    由于我们公司一个数据库两个应用在使用,导致一个应用修改了数据库,另一个应用用的缓存而不知道有更新还是原来的结果.原来的处理方式是采用session缓存的方式,用户登出了就清空缓存,这样只需要重新登录一 ...

  4. 读《Top benefits of continuous integration》有感

    看到一片文章<Top benefits of continuous integration>,这张图画的很棒.将整个CI流程各阶段,列举出来了. 作者在文章里面介绍了CI和TDD,以及采用 ...

  5. JaxbUtil转json转XML工具类

    json转换为XML工具类 package com.cxf.value; import org.springframework.util.StringUtils; import javax.xml.b ...

  6. Luogu2336 SCOI2012 喵星球上的点名 SA、莫队

    传送门 一道很套路的题目 先将所有串拼在一起,两个不同的串之间放一个没有出现在任何串中的字符做分隔,然后SA 那么对于所有点名串能够点到的名字串在SA中对应一段区间 把这些区间拿出来然后莫队统计每一个 ...

  7. javascript中forEach()和jquery中each()的区别

    forEach是ES5中操作数组的一种方法,主要功能是遍历数组 1.forEach方法中的function回调有三个参数:第一个参数是遍历的数组内容,第二个参数是对应的数组索引,第三个参数是数组本身 ...

  8. 锁、C#中Monitor和Lock以及区别

    1.Monitor.Enter(object)方法是获取锁,Monitor.Exit(object)方法是释放锁,这就是Monitor最常用的两个方法,当然在使用过程中为了避免获取锁之后因为异常,致锁 ...

  9. Android开发——ListView使用技巧总结(一)

    )还有一点就是要控制异步任务的执行频率,因为当用户频繁的上下滑动,会瞬间产生上百个异步任务,会带来无意义的大量的UI更新操作,因此可以考虑在列表滑动时停止进行异步任务,直到列表停下来. //判断列表的 ...

  10. fft的实现

    private static Complex[] FFT1(Complex[] f) { int N=f.length; int power= (int) (Math.log10(N)/Math.lo ...