[转自叶大师博文] tpcc-mysql安装、使用、结果解读
背景
很多的MySQL测试都是拿sysbench做的，甚至很多人认为数据库的测试都应该用sysbench来做。但实际上并非如此。
sysbench的test case偏简单，也没有建立什么测试标准，它是一个个人软件，由于MySQL的风靡使得很多人认识了sysbench。
事实上sysbench并不是数据库行业公认的测试软件。
数据库行业公认的评测组织
可以参考这篇文档
那么你想不想用公认的数据库行业评测组织的测试模型，测试一下mysql的性能呢？
mysql tpcc测试
原文地址
http://imysql.com/2014/10/10/tpcc-mysql-full-user-manual.shtml
作者
叶金荣
专注MySQL技术，最靠谱的MySQL培训知数堂联合创始人
正文
TPC-C是专门针对联机交易处理系统（OLTP系统）的规范，一般情况下我们也把这类系统称为业务处理系统。
tpcc-mysql是percona基于TPC-C(下面简写成TPCC)衍生出来的产品，专用于MySQL基准测试。
(不知道是否支持完全的TPCC标准，比如FK约束)
项目地址：
https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql
一、 下载源码包
安装epel包后以便安装bzr客户端：
rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/5/i386/epel-release-5-4.noarch.rpm
然后就可以开始安装bzr客户端了：
yum install bzr
之后，就可以开始用bzr客户端下载tpcc-mysql源码了。
cd /tmp
bzr branch lp:~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql
MySQL中文网便捷下载地址：
http://imysql.com/wp-content/uploads/2014/09/tpcc-mysql-src.tgz
下载到本地后，先执行 gunzip 解压缩文件，再执行 tar xf 解包，直接 tar zxf 可能会报告异常。
tpcc-mysql的业务逻辑及其相关的几个表作用如下：
New-Order：新订单，一次完整的订单事务，几乎涉及到全部表
Payment：支付，主要对应 orders、history 表
Order-Status：订单状态，主要对应 orders、order_line 表
Delivery：发货，主要对应 order_line 表
Stock-Level：库存，主要对应 stock 表
其他相关表：
客户：主要对应 customer 表
地区：主要对应 district 表
商品：主要对应 item 表
仓库：主要对应 warehouse 表
二、编译安装
编译非常简单，只需要一个 make 即可。
cd /tmp/tpcc-mysql/src
make
如果 make 没有报错，就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 二进制命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start
三、TPCC测试前准备
初始化测试库环境
cd /tmp/tpcc-mysql
mysqladmin create tpcc1000
mysql -f tpcc1000 < create_table.sql
初始化完毕后，就可以开始加载测试数据了
tpcc_load用法如下：
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]
或者
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]
选项 warehouse 意为指定测试库下的仓库数量。
真实测试场景中，仓库数一般不建议少于100个，视服务器硬件配置而定，如果是配备了SSD或者PCIE SSD这种高IOPS设备的话，建议最少不低于1000个。
执行下面的命令，开始灌入测试数据：
cd /tmp/tpcc-mysql
./tpcc_load localhost tpcc1000 tpcc_user "tpcc_password" 1000
在这里，需要注意的是 tpcc 默认会读取 /var/lib/mysql/mysql.sock 这个socket 文件。
因此，如果你的 socket 文件不在相应路径的话，可以做个软连接，或者通过TCP/IP的方式连接测试服务器，例如：
cd /tmp/tpcc-mysql
./tpcc_load 1.2.3.4:3306 tpcc1000 tpcc_user "tpcc_password" 1000
加载测试数据时长视仓库数量而定，若过程比较久需要稍加耐心等待。
2015.07.22更新：
tpcc_load其实是可以并行加载的，一方面是可以区分 ITEMS、WAREHOUSE、CUSTOMER、ORDERS 四个维度的数据并行加载。
另外，比如最终想加载1000个 warehouse的话，也可以分开成1000个并发并行加载的。看下 tpcc_load 工具的参数就知道了：
usage: tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse]
OR
tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] [part] [min_wh] [max_wh]
* [part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS
本来想自己写个并行加载脚本的，后来发现万能的github上已经有人做好了，我就直接拿来用了，这是项目链接 tpcc_load_parallel.sh，加载效率至少提升10倍以上。
四、进行TPCC测试
tpcc_start 工具用于tpcc压测，其用法如下：
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
几个选项稍微解释下
-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
现在我们来开启一个测试案例：
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
即：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。
五、TPCC测试结果解读：
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）
script目录下的一些脚本主要是一些性能数据采集以及分析的，可以自行摸索下怎么用。
其他推荐：
TPCC-MySQL使用手册
http://imysql.com/2012/08/04/tpcc-for-mysql-manual.html
搜狐视频：MySQL DBA成长之路 – tpcc-mysql安装、使用、结果解读
http://my.tv.sohu.com/us/2743676/74406856.shtml
或者百度云盘：http://pan.baidu.com/s/1mgE84HE