回城传送–》《32天SQL筑基》

文章目录

零、前言
一、背景
二、performance_schema配置配置表启用等待事件的采集与记录
三、sysbench基准测试工具
- 3.1 安装和使用sysbench
- - 3.1.1 yum安装
  - 3.1.2 查看版本信息
  - 3.1.3 sysbench 使用说明
- 3.2 sysbench 测试服务器cpu性能
- 3.3 sysbench测试硬盘的IOPS
- - 3.3.1 准备测试数据
  - 3.3.2 开始测试
  - 3.3.3 清除测试数据
- 3.4 实战：使用sysbench测试mysql数据库
- - 3.4.1 准备测试数据
  - 3.4.2 开始测试
  - 3.4.3 清理测试数据
四、sysbench对mysql数据库执行加压
- 4.1 准备测试数据：
- 4.2 开始测试
五、总结
六、参考

零、前言

今天是学习 SQL 打卡的第 24 天，每天我会提供一篇文章供群成员阅读（ 不需要订阅付钱 ）。

希望大家先自己思考，如果实在没有想法，再看下面的解题思路，自己再实现一遍。在小虚竹JAVA社区中对应的【打卡贴】打卡，今天的任务就算完成了，养成每天学习打卡的好习惯。

虚竹哥会组织大家一起学习同一篇文章，所以有什么问题都可以在群里问，群里的小伙伴可以迅速地帮到你，一个人可以走得很快，一群人可以走得很远，有一起学习交流的战友，是多么幸运的事情。

我的学习策略很简单，题海策略+ 费曼学习法。如果能把这些题都认认真真自己实现一遍，那意味着 SQL 已经筑基成功了。后面的进阶学习，可以继续跟着我，一起走向架构师之路。

今天的学习内容是：SQL进阶-查询优化- performance_schema系列实战一：利用等待事件排查MySQL性能问题

一、背景

在生产上线之前，对数据库进行增删改查的基准测试，收集基准数据，为了后续做扩容和架构升级做准备。
MySQL数据库基准测试通常选择sysbench、tpcc-mysql、workbench。

以下我们以sysbench基准测试工具压测MySQL数据库为例，介绍如何使用performance_schema的等待事件来排查数据库性能瓶颈所在。

二、performance_schema配置配置表启用等待事件的采集与记录

使用performance_schema配置表启用等待事件的采集与记录。

 use performance_schema;

在这里插入图片描述
修改setup_instruments 表的enabled和timed字段为yes，表示启用对应的instruments

update setup_instruments set enabled='yes',timed='yes' where name like 'wait/%';

在这里插入图片描述
查看修改结果，enabled和timed字段为YES即表示当前instruments已经启用（但此时采集器并不会立即采集事件数据，需要保存这些等待事件的表–consumers，启用之后才会开始采集）

select * from setup_instruments where name like 'wait/%';

在这里插入图片描述

启用等待事件的consumers

update setup_consumers set enabled='yes' where name like '%wait%';

在这里插入图片描述
查询结果：

select * from setup_consumers where name like '%wait%';

在这里插入图片描述

三、sysbench基准测试工具

mysql 基准测试可以理解为对mysql数据库运行时的一种压力测试。关键指标有3个方面：
TPS/QPS：衡量吞吐量。
响应时间：包括平均响应时间，最小响应时间，最大响应时间和时间百分比竺。
并发量：同时处理查询请求的数量。
sysbench支持多线程工作，并且能够跨平台安装部署。

3.1 安装和使用sysbench

3.1.1 yum安装

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh | sudo bash

在这里插入图片描述

sudo yum -y install sysbench

如图为安装成功。
在这里插入图片描述

3.1.2 查看版本信息

sysbench --version

在这里插入图片描述

3.1.3 sysbench 使用说明

 sysbench --help

以下中括号中的值表示默认值

option类型	参数名称	参数含义
通用选项	threads	指定线程数[1]
通用选项	events	限制最大请求数，0表示不限制[0]
通用选项	time	限制最长执行时间，0表示不限制[10] ，单位秒
通用选项	forced-shutdown	达到最长执行时间后还需等待多久关闭sysbench off表示禁用该功能[off]
通用选项	thread-stack-size	每个线程使用的栈空间大小[64K]
通用选项	rate	平均事务处理速率，0表示不限制[0]
通用选项	report-interval	每隔几秒报告一次结果，0表示禁用间隔报告[0]
通用选项	config-file	从文件中读取命令行选项
mysql专用选项	mysql-host	mysql主机名，[localhost]
mysql专用选项	mysql-port	mysql端口，[3306]
mysql专用选项	mysql-socket	指定 socket 文件来连接
mysql专用选项	mysql-user	登录mysql的用户名，默认值：[sbtest]
mysql专用选项	mysql-password	登录mysql的密码
mysql专用选项	mysql-db	指定数据库名称，默认值：[sbtest]
mysql专用选项	mysql-ssl	使用ssl连接
mysql专用选项	mysql-ssl-cipher	使用ssl连接时的密码
mysql专用选项	mysql-compression	使用压缩算法
mysql专用选项	mysql-debug	跟踪所有的客户端使用，[off]
mysql专用选项	mysql-ignore-errors	忽略指定的错误代码或者使用all忽略所有的错误，[1213,1020,1205]

testname :指定要进行测试的名称。
command : 代表sysbench 要执行的命令，包含prepare,run和cleanup三个命令。
- prepare :为测试提前准备数据。
- run : 执行正式的测试。
- cleanup: 在测试完成后对数据库进行清理。

3.2 sysbench 测试服务器cpu性能

sysbench cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=2 run

对cpu的测试，是进行素数的加法运算测试，其中：
–cpu-max-prime：生成素数的数量上限。
–threads：启动进行素数计算的线程数。

在这里插入图片描述
说明：

Running the test with following options:
#指定线程个数
Number of threads: 2
Initializing random number generator from current time

#每个线程产生的素数上限为2万个。
Prime numbers limit: 20000

Initializing worker threads...

Threads started!

CPU speed:
#所有线程每秒完成了839.89次event
    events per second:   839.89

General statistics:
    total time:                          10.0022s 
    total number of events:              8402	#在10.0022s秒内共完成了8402次event
    

Latency (ms):
         min:                                    2.29
         avg:                                    2.38
         max:                                   10.31
         95th percentile:                        2.61  #95%的events都在2.61毫秒内完成。
         sum:                                19997.47

Threads fairness:
# 平均每完成4201.0000次event,标准差是2
    events (avg/stddev):           4201.0000/2.00
    # 每个线程平均耗时9.9987秒。
    execution time (avg/stddev):   9.9987/0.00

3.3 sysbench测试硬盘的IOPS

3.3.1 准备测试数据

sysbench fileio --file-total-size=1G --file-test-mode=rndrw --time=30 --max-requests=0 prepare

在这里插入图片描述

3.3.2 开始测试

 sysbench fileio --file-total-size=1G --file-test-mode=rndrw --time=30 --max-requests=0 run

执行效果：
在这里插入图片描述

IOPS的计算公式如下：

IOPS=（Throughput read +Throughput written）*1024/16KB
Throughput read :每秒的输入量
Throughput written:每秒的输出量。

从图上的测试数据可以计算出当前硬盘的IOPS为：

IOPS=（ 12.31+8.21）*1024/16=1313.28

3.3.3 清除测试数据

 sysbench fileio --file-total-size=1G --file-test-mode=rndrw --time=30 --max-requests=0 cleanup

在这里插入图片描述

3.4 实战：使用sysbench测试mysql数据库

sysbench提供了对数据库性能测试的lua脚本。这些脚本放在： /usr/share/sysbench/目录下。
为了以树形查看结构，先安装tree命令。

sudo yum install -y tree

在这里插入图片描述

列出lua脚本。

tree /usr/share/sysbench/ -P *.lua

在这里插入图片描述
下面实战演示使用lua脚本测试mysql数据库。

3.4.1 准备测试数据

创建测试数据库sysbenchdemo

create database sysbenchdemo;

在这里插入图片描述
准备测试数据：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_insert.lua \
--mysql-host=localhost \
--mysql-port=3306 \
--mysql-socket=/tmp/mysql.sock \
--mysql-user=root \
--mysql-password=xiaoxuzhu \
--mysql-db=sysbenchdemo \
--db-driver=mysql \
--tables=5 \
--table-size=100000 \
--time=180 prepare

在这里插入图片描述

说明：

使用/usr/share/sysbench/oltp_insert.lua脚本，创建了5张表，往每张表插入100000条数据。

3.4.2 开始测试

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_insert.lua \
--mysql-host=localhost \
--mysql-port=3306 \
--mysql-socket=/tmp/mysql.sock \
--mysql-user=root \
--mysql-password=xiaoxuzhu \
--mysql-db=sysbenchdemo \
--db-driver=mysql \
--tables=5 \
--table-size=100000 \
--time=180 run

sysbench 1.0.20 (using bundled LuaJIT 2.1.0-beta2)

Running the test with following options:
Number of threads: 1
Initializing random number generator from current time


Initializing worker threads...

Threads started!

SQL statistics:
    queries performed:
        read:                            0
        # 总的写次数
        write:                           29970
        other:                           0
        total:                           29970
        # 总的事务数和每秒事务数
    transactions:                        29970  (166.50 per sec.)
    queries:                             29970  (166.50 per sec.)
    ignored errors:                      0      (0.00 per sec.)
    reconnects:                          0      (0.00 per sec.)

General statistics:
# 总的执行时间和事件数。
    total time:                          180.0018s
    total number of events:              29970
# 延时统计信息
Latency (ms):
         min:                                    3.16
         avg:                                    6.00
         max:                                  237.40
         95th percentile:                       11.24
         sum:                               179912.58

Threads fairness:
    events (avg/stddev):           29970.0000/0.00
    execution time (avg/stddev):   179.9126/0.00

3.4.3 清理测试数据

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_insert.lua \
--mysql-host=localhost \
--mysql-port=3306 \
--mysql-socket=/tmp/mysql.sock \
--mysql-user=root \
--mysql-password=xiaoxuzhu \
--mysql-db=sysbenchdemo \
--db-driver=mysql \
--tables=5 \
--table-size=100000 \
--time=180 cleanup

在这里插入图片描述

四、sysbench对mysql数据库执行加压

逐渐增加并发线程数，直到tps、qps不再随着线程数的增加而增加为止

4.1 准备测试数据：

sysbench /usr/share/sysbench/oltp_insert.lua \
--mysql-host=localhost \
--mysql-port=3306 \
--mysql-socket=/tmp/mysql.sock \
--mysql-user=root \
--mysql-password=xiaoxuzhu \
--mysql-db=sysbenchdemo \
--db-driver=mysql \
--tables=8 \
--table-size=100000 \
--time=180 prepare

在这里插入图片描述

4.2 开始测试

sysbench /usr/share/sysbench/tests/include/oltp_legacy/oltp.lua \
--mysql-host=localhost \
--mysql-port=3306 \
--mysql-socket=/tmp/mysql.sock \
--mysql-user=root \
--mysql-password=xiaoxuzhu \
--mysql-db=sysbenchdemo \
--db-driver=mysql \
--oltp-table-size=5000000 \
--oltp-tables-count=8 \
--num-threads=16 \
--max-time=1800 \
--max-requests=0 \
--report-interval=1 run

从sysbench的输出结果中，我们可以看到在16个并发线程oltp压力下，tps可以跑到600～900，qps:15000左右，且延迟在1000ms+
在这里插入图片描述
为什么延迟这么高，使用top看下，可以看出mysql 的cpu占用率高。

为了方便查询等待事件统计，我们可以先创建一个视图，用于实时统计当前等待事件（非历史数据）

 use performance_schema;

在这里插入图片描述

create view sys.test_waits as select sum(TIMER_WAIT) as TIMER_WAIT,sum(NUMBER_OF_BYTES) as NUMBER_OF_BYTES, EVENT_NAME,OPERATION from events_waits_current where EVENT_NAME!='idle' group by EVENT_NAME,OPERATION;

在这里插入图片描述

select sys.format_time(TIMER_WAIT),sys.format_bytes(NUMBER_OF_BYTES),EVENT_NAME,OPERATION from sys.test_waits where sys.format_time(TIMER_WAIT) not regexp 'ns|us' order by TIMER_WAIT desc;

在这里插入图片描述
也可以直接查询events_waits_current表

select THREAD_ID,EVENT_NAME,sys.format_time(TIMER_WAIT),INDEX_NAME,NESTING_EVENT_TYPE,OPERATION,NUMBER_OF_BYTES 
from events_waits_current 
where EVENT_NAME!='idle' order by TIMER_WAIT desc;