前置知识：压力测试的常见指标

为什么要进行压测？

拿到一台MySQL服务器之后，开发业务之前，第一步应该就是对它进行压测，就可以清楚的知道这台机器的性能怎么样，可以支撑多少的TPS，QPS，这台机器的真实性能是怎么样的了。在业务开发完成后进行的压测，可以用来对比，实际的业务性能和机器的性能的差距了，就可以知道有多少可以优化的空间了。

如何进行压测？

基准测试可以使用一款压测工具进行压测：sysbench 。sysbench可以在数据库内构造大量的测试数据，也可以模拟大量的线程，发起大量的SQL去访问数据库。

安装sysbench

在Linux上，执行以下命令即可安装： 

  1. curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh | sudo bash
  3. sudo yum -y install sysbench
  5. #验证是否安装成功
  6. sysbench --version

使用sysbench可以构建任意个表，然后发起任意的请求来进行测试。

使用sysbench进行压测

直接执行sysbench的命令就可以进行压测了，下面展示一个例子：

  1. sysbench --db-driver=mysql --time=300 --threads=10 --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 prepare

分析一下各个部分：
—db-driver=mysql : 指定数据库驱动。 这里我们要测试的是 MySQL 数据库，所以指定的是 mysql 驱动。
—time=300 : 连续访问的时间；这里连续访问300秒
—threads=10 : 使用多少个线程并发访问；这里使用10个线程模拟并发访问
—report-interval=1 ：每隔1秒输出压测的情况
—mysql-host=127.0.0.1 ：目标服务器地址
—mysql-port=3306 ：目标服务器端口
—mysql-user=test_user ：目标服务器用户
—mysql-password=test_user ：目标服务器密码
—mysql-db=test_db ：目标数据库
—tables=20 ：构建的表的数量；这里表示创建20个数据表
—table_size=1000000 ：每张数据表的数据量； 这里表示每张数据表有100万条数据
oltp_read_write ：表示读写模式，测试读写性能，一般就使用这个模式。
另外还有几种模式如下：
oltp_read_only : 测试只读性能
oltp_write_only : 测试写入性能
oltp_delete : 测试删除性能
oltp_insert : 测试插入性能
oltp_update_index : 测试更新索引字段性能
oltp_update_no_index : 测试更新非索引字段性能
—db-ps-mode=disable ：禁止ps模式
prepare : 这里表明当前这行命令是准备数据，不是执行压测。另外还有几种命令
run : 执行压测
clean：清理数据

上面的命令只是执行了数据准备，如果需要执行压测，执行完 prepare 后，然后将上面的命令最后的 prepare 替换成 run 。执行run压测后，每秒会输出压测的情况如下： 

  1. [ 2s ] thds: 10 tps: 530.13 qps: 10616.58 (r/w/o: 7423.80/2132.52/1060.26) lat (ms,95%): 34.33 err/s: 0.00 reconn/s: 0.00

输出日志的各个部分解析：
[ 2s ] ：表示第几秒；这里2表示这个是第2秒输出的日志。
thds: 10 : 表示当前使用的线程数；这里表示当前有10个线程在运行。
tps: 530.13 ：执行的事务数量; 这里表示每秒执行530.13个事务。
qps: 10616.58 (r/w/o: 7423.80/2132.52/1060.26) ：执行的请求数量，括号里面的是具体的请求的类型；这里表示每秒有10616.58个请求在执行，有7423.80个读请求，2132.52个写请求，1060.26个其他请求。
lat (ms,95%): 34.33 ：代表95%的请求都在34.33毫秒以下完成。
err/s: 0.00 ：每秒错误数，当前是0个。
reconn/s: 0.00 ：每秒重新连接数量，当前0个。

测试报告

压测结束后，会输出一个测试报告，报告内容解析如下：

  1. SQL statistics:
  2.     queries performed:
  3.         read:                            193550      #一共执行了19w多的读请求
  4.         write:                           55300      #一共执行了5w多的写请求
  5.         other:                           27650        #一共执行了2w多的其他请求
  6.         total:                           276500        #一共执行了27w多的请求
  7.     transactions:                        13825  (460.18 per sec.)        #一共执行了1w多个事务，每秒执行460.18个事务
  8.     queries:                             276500 (9203.64 per sec.)    #一共执行了27w多个请求，每秒执行9千多个请求
  9.     ignored errors:                      0      (0.00 per sec.)            #一共发生的错误请求数量
  10.     reconnects:                          0      (0.00 per sec.)            #一共发生的重新连接数量
  12. General statistics:
  13.     total time:                          30.0413s    #一共执行了30多秒
  14.     total number of events:              13825        #一共执行了1w多个事务
  16. Latency (ms):
  17.          min:                                    2.99        #请求中延迟最小的是2.99毫秒
  18.          avg:                                   21.71        #请求中平均21.71秒能执行完成
  19.          max:                                   73.47        #请求中延迟最大的是73.47毫秒
  20.          95th percentile:                       39.65        #95%的请求都能在39.65毫秒内执行完成
  21.          sum:                               300169.88        #一共执行了300多秒
  23. Threads fairness:
  24.     events (avg/stddev):           1382.5000/9.68        #平均每个线程能处理完1382个event，标准差为9.68
  25.     execution time (avg/stddev):   30.0170/0.02            #平均每个线程执行了30秒,标准差为0.02