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🗣 Wd提问: MySQL源码压测脚本

🤖 Ai回答:
MySQL源码压测脚本的设计和实现需要结合具体测试目标（如读写性能、并发能力、资源占用等）和环境配置。以下是一个通用的压测框架和示例，适用于基于源码编译的MySQL环境：

一、压测目标
1、读写性能测试：模拟高并发读/写操作。
2、资源占用分析：监控CPU、内存、磁盘IO等指标。
3、锁竞争测试：验证行锁、表锁的性能表现。
4、混合负载测试：结合读写、查询、更新等操作。

二、环境准备
1、MySQL源码编译：
bash
安装依赖（Ubuntu为例）
sudo apt-get install -y cmake build-essential libmYSQLclient-dev

编译MySQL
cmake 、-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/mysql \
-DMYSQL_DATADIR=/usr/local/mysql/data \
-DDEFAULT_CHARSET=utf8mb4 \
-DDEFAULT_COLLATION=utf8mb4_unicode_ci
make && make install

2、测试环境：
硬件：多核CPU、大内存、SSD存储。
数据库配置：`my.cnf` 调整 `innodb_buffer_pool_size`、`thread_cache_size` 等参数。

三、压测工具选择
1、Sysbench（推荐）：
支持多线程、多客户端并发测试。
示例命令：
bash
读取测试
sysbench test=oltp num-threads=64 max-requests=10000 time=60 run

写入测试
sysbench test=oltp num-threads=64 max-requests=10000 time=60 oltp-dist-type=uniform oltp-read-only=0 run

2、自定义脚本（Python/Go）：
使用 `pymysql` 或 `go-mysql` 连接MySQL，模拟并发请求。
示例（Python）：
python
import threading
import pymysql

def test_query():
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute(SELECT * FROM test_table)
cursor.close()
conn.close()

threads = [threading.Thread(target=test_query) for _ in range(100)]
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()

3、TPC-C/TPCH：
模拟复杂业务场景，适合OLAP测试。

四、压测脚本设计
1、基础压测脚本（Sysbench）
bash
!/bin/bash
测试参数
THREADS=64
TIME=60
DB_NAME=testdb
TABLE_NAME=test_table

创建测试表
mysql -u root -p -e CREATE DATABASE $DB_NAME; USE $DB_NAME; CREATE TABLE $TABLE_NAME (id INT PRIMARY KEY, data TEXT); INSERT INTO $TABLE_NAME VALUES (1, 'test');

执行压测
sysbench test=oltp num-threads=$THREADS max-requests=10000 time=$TIME \
oltp-table-size=100000 oltp-read-only=0 oltp-dist-type=uniform \
db-driver=mysql mysql-user=root mysql-password=your_password \
mysql-db=$DB_NAME mysql-host=127.0.0.1 mysql-port=3306 run

2、自定义并发脚本（Python）
python
import threading
import time
import random
import pymysql

def concurrent_test():
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', db='test')
cursor = conn.cursor()
while True:
sql = fINSERT INTO test_table (data) VALUES ('{random.choice(['a', 'b', 'c'])}')
cursor.execute(sql)
conn.commit()
time.sleep(0.01) 控制请求频率

启动多个线程
threads = []
for _ in range(100):
t = threading.Thread(target=concurrent_test)
threads.append(t)
t.start()

for t in threads:
t.join()

3、资源监控脚本（Prometheus + Grafana）
bash
安装Prometheus MySQL Exporter
配置MySQL监控指标
使用Grafana可视化CPU、内存、连接数等

四、压测结果分析
1、关键指标：
TPS/QPS：每秒事务/查询数。
延迟：平均响应时间（如 `avg_latency`）。
资源占用：CPU利用率、内存使用率、磁盘IO。
锁等待：`SHOW ENGINE INNODB STATUS` 中的锁等待信息。

2、调优建议：
如果TPS低，增加 `innodb_thread_concurrency` 或优化索引。
如果出现锁竞争，调整事务隔离级别或拆分表。

五、注意事项
1、测试数据隔离：使用临时数据库或清空数据后测试。
2、避免干扰生产环境：使用独立测试服务器或虚拟机。
3、安全防护：压测时禁用敏感操作（如删除、修改数据）。
4、日志记录：启用慢查询日志（`slow_query_log`）分析性能瓶颈。

六、扩展方向
1、压力递增测试：逐步增加并发数，观察性能曲线。
2、网络延迟模拟：使用 `tc` 工具模拟网络拥塞。
3、多实例测试：横向扩展MySQL集群（如主从复制、Sharding）。

通过以上脚本和方法，可以系统化地对MySQL源码进行性能压测，帮助定位瓶颈并优化配置。

Ai作答

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