1:开始测试

tpcc_start -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user \
-p mysql_password -w warehouses -c connections -r warmup_time \
-l running_time -i report_interval -f report_file

  

-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

  

tpcc_start -hlocalhost -d tpcc1000 -u tpcc_user -p "tpcc_password" \
-w 1000 -c 32 -r 120 -l 3600 \
-f tpcc_mysql_20140921.log >> tpcc_caseX_20140921.log 2>&1 模拟 1000个仓库规模,并发 16个线程进行测试,热身时间为 60秒, 压测时间为 1小时。 真实测试场景中,建议预热时间不小于5分钟,持续压测时长不小于30分钟,否则测试数据可能不具参考意义。

  

2:tpcc测试结果:

发起测试:

./tpcc_start -h 1.2.3.4 -P 3306 -d tpcc10 -u tpcc -p tpcc \
-w 10 -c 64 -r 30 -l 120 \
-f tpcclog_201409211538_64_THREADS.log >> tpcc_noaid_2_20140921_64.log 2>&1
测试结果输出如下: -- 本轮tpcc压测的一些基本信息
***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '1.2.3.4' -- 主机
option P with value '3306' -- 端口
option d with value 'tpcc10' -- 数据库
option u with value 'tpcc' -- 账号
option p with value 'tpcc' -- 密码
option w with value '10' -- 仓库数
option c with value '64' -- 并发线程数
option r with value '30' -- 数据预热时长
option l with value '120' -- 压测时长
option f with value 'tpcclog_20140921_64_THREADS.res' -- 输出报告日志文件 [server]: 1.2.3.4
[port]: 3306
[DBname]: tpcc10
[user]: tpcc
[pass]: tpcc
[warehouse]: 10
[connection]: 64
[rampup]: 30 (sec.)
[measure]: 120 (sec.) RAMP-UP TIME.(30 sec.) -- 预热结束,开始进行压测
MEASURING START. -- 每10秒钟输出一次压测数据
10, 8376(0):2.744|3.211, 8374(0):0.523|1.626, 838(0):0.250|0.305, 837(0):3.241|3.518, 839(0):9.086|10.676
20, 8294(0):2.175|2.327, 8292(0):0.420|0.495, 829(0):0.206|0.243, 827(0):2.489|2.593, 827(0):7.214|7.646

110, 8800(0):2.149|2.458, 8792(0):0.424|0.710, 879(0):0.207|0.244, 878(0):2.461|2.556, 878(0):7.042|7.341
120, 8819(0):2.147|2.327, 8820(0):0.424|0.568, 882(0):0.208|0.237, 881(0):2.483|2.561, 883(0):7.025|7.405
-- 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 -- 压测结束
STOPPING THREADS................................................................ -- 第一次结果统计
[0] sc:100589 lt:0 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:100552 lt:0 rt:0 fl:0 -- Payment,支付业务统计,其他同上
[2] sc:10059 lt:0 rt:0 fl:0 -- Order-Status,订单状态业务统计,其他同上
[3] sc:10057 lt:0 rt:0 fl:0 -- Delivery,发货业务统计,其他同上
[4] sc:10058 lt:0 rt:0 fl:0 -- Stock-Level,库存业务统计,其他同上
in 120 sec. -- 第二次统计结果,其他同上
[0] sc:100590 lt:0 rt:0 fl:0
[1] sc:100582 lt:0 rt:0 fl:0
[2] sc:10059 lt:0 rt:0 fl:0
[3] sc:10057 lt:0 rt:0 fl:0
[4] sc:10059 lt:0 rt:0 fl:0 (all must be [OK]) -- 下面所有业务逻辑结果都必须为 OK 才行
[transaction percentage]
Payment: 43.47% (>=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: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 订单状态,其他同上
Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK] -- 发货,其他同上
Stock-Level: 4.35% (>= 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: 100.00% [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] 50294.500 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:100589/2 = 50294.500)

  

由于测试时间较长。该篇博客参考叶金荣老师的。

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