基准测试实践指南

理论知识

基准测试的定义

基准测试是一种测量和评估软件性能指标的活动。其主要目的是为系统在特定时间点建立性能基准。通过基准测试，我们可以了解系统在当前状态下的性能表现，并在系统发生硬件或软件更换时，重新进行测试以评估变化对性能的影响。

基准测试与压力测试的区别

基准测试：直接且简单，易于比较，用于评估服务器的处理能力。
- 不关心业务逻辑，所使用的查询和业务可以与实际环境无关。
- 适用于快速评估系统性能。

压力测试：
- 对真实业务数据进行测试，评估系统在实际负载下的承受能力。
- 需要针对不同应用场景进行测试，使用的数据和查询与实际应用场景相符。

测试步骤

安装Sysbench

1.1 安装依赖工具

apt -y install make automake libtool pkg-config libaio-dev vim-common# 如果需要MySQL支持apt -y install libmysqlclient-dev# 如果需要PostgreSQL支持apt -y install libpq-dev

1.2 编译安装

unzip 0.5.zipcd sysbench-0.5./autogen.sh# 添加支持PostgreSQL./configuremakemake install

测试准备

1. 创建测试环境

创建测试数据库

create database sysbenchtest;

创建测试用户

grant all privileges on sysbenchtest.* to sysbench@'localhost' identified by '4rfv$RFV';flush privileges;

准备测试数据

sysbench --test=./sysbench/tests/db/oltp.lua \--mysql-host=127.0.0.1 \--mysql-db=sysbenchtest \--mysql-user=sysbench \--mysql-password='4rfv$RFV' \--oltp-test-mode=complex \--oltp-tables-count=5 \--oltp-table-size=100000 \--threads=10 \--time=120 \--rand-init=on \--report-interval=10 \--mysql-table-engine=innodb \prepare

参数说明

--oltp-tables-count=5：生成5张表

--oltp-table-size=100000：每张表包含100000条记录

--oltp-test-mode=complex：使用复杂的事务模式

--rand-init=on：随机初始化数据

--report-interval=10：每10秒输出一次测试进度报告

运行基准测试

1. 混合操作测试

sysbench --test=./sysbench/tests/db/oltp.lua \--mysql-table-engine=innodb \--mysql-host=127.0.0.1 \--mysql-db=sysbenchtest \--mysql-user=sysbench \--mysql-password='4rfv$RFV' \--num-threads=8 \--oltp-table-size=100000 \--oltp_tables_count=5 \--oltp-read-only=off \--report-interval=10 \--rand-type=uniform \--max-time=30 \--max-requests=0 \--percentile=99 \run > ./log/sysbench.log

2. 清理测试数据

sysbench --test=./sysbench/tests/db/oltp.lua \--mysql-table-engine=innodb \--mysql-host=127.0.0.1 \--mysql-db=sysbenchtest \--num-threads=8 \--oltp-table-size=100000 \--oltp_tables_count=5 \--oltp-read-only=off \--report-interval=10 \--rand-type=uniform \--max-time=600 \--max-requests=0 \--mysql-user=test \--mysql-password='4rfv$RFV' \cleanup

分析调优效果

参数分析

读写总数：938224次读操作、268064次写操作

总事务数：67016次/秒（平均）

死锁次数：0次

响应时间：平均7.16ms，最长13.80ms（99%百分位）

性能指标解读

总时间：60.0053秒

总事件数：67016次

响应时间统计：min 4.27ms，avg 7.16ms，max 13.80ms

测试分析脚本

#!/usr/bin/env pythonimport reimport oslogFile = open('/root/sysbench-0.5/log/sysbench.log', 'r')analysisFile = open('/root/sysbench-0.5/log/analysis.log', 'a+')def closeFile(file):    file.close()def analysis():    print("开始分析...")    transactions = []    readWrite = []    minTime = []    avgTime = []    maxTime = []    approxTime = []    for line in logFile:        match = re.search(r'transactions:\s*(\d+\.\d*).*', line)        if match:            transactions.append(float(match.group(1)))        match = re.search(r'read/write requests:\s*(\d+\.\d*).*', line)        if match:            readWrite.append(float(match.group(1)))        match = re.search(r'min:\s*(\d+\.?\d*).*', line)        if match:            minTime.append(float(match.group(1)))        match = re.search(r'avg:\s*(\d+\.?\d*).*', line)        if match:            avgTime.append(float(match.group(1)))        match = re.search(r'max:\s*(\d+\.?\d*).*', line)        if match:            maxTime.append(float(match.group(1)))        match = re.search(r'approx.*?(\d+\.\d*).*', line)        if match:            approxTime.append(float(match.group(1)))    if not transactions:        return    sum_transactions = sum(transactions)    avg_transaction = sum_transactions / len(transactions)    analysisFile.write("每秒事务数：%.2f\n" % avg_transaction)    if not readWrite:        return    sum_readWrite = sum(readWrite)    avg_readWrite = sum_readWrite / len(readWrite)    analysisFile.write("每秒读写数：%.2f\n" % avg_readWrite)    if not minTime:        return    sum_minTime = sum(minTime)    avg_minTime = sum_minTime / len(minTime)    analysisFile.write("最小响应时间：%.2fms\n" % avg_minTime)    if not maxTime:        return    sum_maxTime = sum(maxTime)    avg_maxTime = sum_maxTime / len(maxTime)    analysisFile.write("最大响应时间：%.2fms\n" % avg_maxTime)    if not avgTime:        return    sum_avgTime = sum(avgTime)    avg_avgTime = sum_avgTime / len(avgTime)    analysisFile.write("平均响应时间：%.2fms\n" % avg_avgTime)    analysisFile.write("=" * 20 + "\n")    print("分析完成...")    closeFile(analysisFile)def prepare():    print("准备数据...")    os.system("sysbench --test=/root/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/oltp.lua \    --mysql-host=127.0.0.1 \    --mysql-db=sysbenchtest \    --mysql-user=sysbench \    --mysql-password='4rfv$RFV' \    --oltp-test-mode=complex \    --oltp-tables-count=5 \    --oltp-table-size=100000 \    --threads=10 \    --time=120 \    --rand-init=on \    --report-interval=10 \    --mysql-table-engine=innodb \    prepare")def experiment():    print("执行测试...")    os.system("sysbench --test=/root/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/oltp.lua \    --mysql-table-engine=innodb \    --mysql-host=127.0.0.1 \    --mysql-db=sysbenchtest \    --mysql-user=sysbench \    --mysql-password='4rfv$RFV' \    --num-threads=8 \    --oltp-table-size=100000 \    --oltp_tables_count=5 \    --oltp-read-only=off \    --report-interval=10 \    --rand-type=uniform \    --max-time=30 \    --max-requests=0 \    --percentile=99 \    run > /root/sysbench-0.5/log/sysbench.log")def clean():    print("清空测试数据...")    os.system("sysbench --test=/root/sysbench-0.5/sysbench/tests/db/oltp.lua \    --mysql-table-engine=innodb \    --mysql-host=127.0.0.1 \    --mysql-db=sysbenchtest \    --num-threads=8 \    --oltp-table-size=100000 \    --oltp_tables_count=5 \    --oltp-read-only=off \    --report-interval=10 \    --rand-type=uniform \    --max-time=600 \    --max-requests=0 \    --mysql-user=test \    --mysql-password='4rfv$RFV' \    cleanup")if __name__ == '__main__':    for i in range(3):        prepare()        experiment()        clean()    analysis()

最后感谢

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