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MySQL实战

写作目的 最近看到一句话是MySQL的TPS是4000,这句话是不严谨的,因为没有说服务器的配置。所以自己买了个服务器做了一个。希望自己对数据有一个概念。...-6-20220702 -d -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7 MySQL实践 工具的安装sysbench 执行 下载命令...哪个数据库进行,需要手动创建库 –tables=20 数据库创建多少张表 –table_size=1000000 数据库每张表插入多少数据 oltp_read_write 执行oltp数据库的读写测试...11438次的读请求     write: 3268// 这是说在期间执行了3268次的写请求     other: 1634// 这是说在期间执行了1634次的其他请求     total...参考 linux 安装 sysbench 和 使用 ☆☆☆☆☆sysbench-多线程性能测试工具(MySQL

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    sysbenchMyCAT的shell脚本

    测试的场景,我是这样来规划的,首先在3个物理机上面部署了MySQL服务,每个服务器是一个sharding节点,然后有另外一台服务器部署了MyCAT,这样就是一个简单的分布式sharding环境。...要基本的性能情况,有几种测试的方法,假设测试的表为:sharding_table,存在的数据库为db1,db2,db3,db4 测试的场景就会很丰富. 场景1: ?...所以就在下班前写了个脚本,让它慢慢跑吧,明天上班收数。 我前期做了快速迭代,把每个场景都大体跑了下,得到了一个基本的数据分布,然后细化到每个场景一个小时来收到相对完整的数据情况。...脚本如下,我配置了10个sbtest[N]的表,如果是做分片,3个服务器节点切分成12个sharding分片,那就是120个表。测试的场景我是分为不同的sharding分片,不同的线程数。...--mysql_storage_engine=innodb --mysql-user=mycat_user --mysql-password=xxxx --mysql-port=8066 --mysql-host

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    MySQL写入几种方式

    席间大家也都说了几种写入方式,其中有一个非的方式在可查阅的资料中是最厉害的,据悉是程序写入的20倍以上性能,就是load data。...这种开挂的方式暂时不列入本次实验范围了,主要无法使用方式控制压力大小,不太适合做写入的性能测试。 下面我列举几种常见的 MySQL 写入方式,并简单测试写入性能。...脚本如下: package com.funtest.mysql import com.funtester.db.mysql.FunMySql import com.funtester.frame.SourceCode...对于服务器实际处理MySQL操作,并没有很大提升。 多行插入 这里的批量插入指的是一条MySQL语句包含N行MySQL数据,这与批处理不一样。...下面是测试脚本: package com.funtest.mysql import com.funtester.db.mysql.FunMySql import com.funtester.frame.SourceCode

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    如何更高效的实现脚本

    在保障项目过程中,如何能更高效的实现脚本脚本的实现通常分为2个场景。...第一种是提供接口文档编写脚本: 研发给出接口设计文档,用postman验证接口是否调通,然后转换为jmeter脚本。...更改测试环境AppID的方式: 1)更改/utils/config.js 文件,把其他测试环境的配置注释掉,打开环境的配置,获取到AppID [Q3tF4x2LhY7rb_Hrv78BAA?...w=660&h=937] 步骤2、脚本录制: 1)打开要访问的地址,点击开始录制,给脚本命名:TEST,点击开始 [KguiwDaNNzeBXF4vPhMZWw?...w=682&h=948] 下载根证书后,各系统导入步骤不太相同,详细参考:官方文档 步骤2、抓包过程打开浏览器输入访问地址,打开插件,找到要url LeKg9HoFeRY2LuJ16bdmaw.png

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    jmetermysql产生随机参数

    在对系统进行测时有时要进行局部,比如对数据库的读写性能,使用过数据库以及搜索引擎的小伙伴相信对缓存这个东西一定不会陌生,如果我们在对数据库或者es之类的搜索引擎进行测时一定要采用随机的参数,...否则意义就不大了,因为从缓存返回数据跟从io读取数据后返回是两码事,这两种情况在性能上相差太大,当然是用一定固定值进行也不符合实际生产过程中使用场景,本文主要介绍一种使用jmetermysql...数据库时的一种随机参数生成方式,当然这也不符合实际应用场景,尤其是一些涉及多个关联查询的情况,如果一个查询查不到可能直接返回了,这样也不够真实,更真实一些的方式应该是将系统中已有的数据放在jmeter中进行...,本文先简单介绍下jmeter随机参数mysql的方法: 1、首先确保已经安装了jmeter工具,https://jmeter.apache.org/ 2、把mysql对应版本驱动拷贝到jmeter...的lib目录下 3、创建测试计划,然后创建线程组 主要配置为线程数(模拟的是并发用户数),循环次数(模拟用户点击页面次数) 4、创建jdbc请求 简单的需要用到的就是上面两个地方,一个是连接池名字

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    Elasticsearch之Esrally标准

    工具部署:Elasticsearch工具esrally部署指南 - 云+社区 本文另有延伸:大数据生态关于压力测试的内容 - 云+社区 背景 在大数据时代的今天,业务量越来越大,每天动辄都会产生上百...track: 即赛道的意思,这里指压用到的样本数据和策略,使用 esrally list tracks 列出。...,可以通过 esrally list pipeline 查看,其中有一个 benchmark-only 的流程,就是将 es 的管理交给用户来操作,rally 只用来做,如果你想针对已有的 es 进行...,则使用该模式; track-params:对默认的参数进行覆盖; user-tag:本次的 tag 标记; client-options:指定一些客户端连接选项,比如用户名和密码。...标准 在的过程中,需要了解到各个指标的含义。但是网络上没有完整的文档,所以这里做一个详细的总结。

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    实际案例:MySQL主键性能!!

    大家好,我是冰河~~ 今天是中秋节放假前的最后一天,今天给大家带来假期前的最后一篇技术文,这也是我对MySQL使用UUID做主键与int数字做主键做的性能。...今天,我们就一起基于MySQL 5.7做一个实际的主键性能。让大家切实感受下使用UUID做MySQL的主键和int数字做MySQL的主键,性能到底有多少差异。...InnoDB情况 信息 数据库:MySQL 5.7 表类型:InnoDB 数据量:100W条 主键采用uuid 32位 运行查询语句1: SELECT COUNT(id) FROM test_varchar...MyISAM情况 信息 数据库:MySQL 5.7 表类型:MyISAM 数据量:100W条 注意:此处测试所使用的表和SQL语句同上,此处只记录消耗时间。...我测试电脑是笔记本,如果是专业的服务器,估计100W条,mysql MyISAM 的这些测试,根本都不出来时间差吧。

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    场景设计和方案制定

    本章内容根据《分布式服务架构》整理 1.业务模型分析 2.执行 3.工具 4.小结 业务模型分析 对业务模型进行分析,选择日常请求量大且路径覆盖范围广的典型交易,建立测试业务模型,确定各接口请求量的对比...测试类型 1.基准测试 基准测试指单线程下对单接口的测试,主要调试测试脚本的正确性以及每个接口无压力情况下每个请求的响应时间,//这个基本本地调试调用接口就可以测试,在于测试人员对接的时候能够调试不同环境下的响应时间...加压方式 1.瞬间加压:通过测试工具模拟大量并发请求 2.逐渐加压:一定周期内为抛物线的趋势 3.梯度加压:逐渐增加用户并发量 4.确定延时方式 执行 观察系统的资源占用情况 /系统层面:CPU,...打开的文件句柄,线程切换,和打开的Socket数量 /接口的吞吐量,响应时间,超时情况等 /数据库的慢 SQL,SQL行读,锁等待,死锁,缓冲区命中,索引命中等 /消息队列的吞吐变化,响应时间,超时情况 /过程中记录记录.../分析是否满足既定压目标 /指出系统存在的瓶颈点 工具:ab,jmeter,mysqlslap.sysbench,dd,LoadRunner,Hprof 我记得我整理了ab,jmeter的文章,

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    怎么做服务关注什么?

    背景 在业务新上线,或者业务做活动,成为必不可少的一步。...但是很多开发对如何做好服务并没有特别系统的了解,这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务的目的、做法、误区,帮助大家更好地达成的目的 的目的是什么?...我们并不总是对自己的服务这么自信,能够帮我们了解清楚在高压情况下的表现,发现隐藏的问题。...后续的内容我们将按照三个目标逐一讲述,中可能存在的误区 性能瓶颈分析 在分析服务性能瓶颈的时候,一般使用perf工具来生成服务在测时的火焰图 y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。...流量预估:通过历史数据(或者结合业务和时间)预估业务流量会有多大的系统调用量 容量评估:根据预估结果,计算服务需要分配多少机器 场景:针对重点业务场景,进行全局性的,根据结果再次调整。

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