SysBench是一个非常强大的开源性能测试工具，广泛应用于数据库系统（特别是MySQL）的性能测试。它基于LuaJIT，这使得它不仅拥有Lua的灵活性，还具有出色的执行性能。由于LuaJIT的即时编译能力，SysBench能够将Lua脚本直接编译为机器码，从而实现高效的执行，这对于性能测试工具来说尤为重要。

• 多线程支持:SysBench可以通过多线程模拟并发操作，这对测试数据库在高并发情况下的性能表现至关重要。

• 高度可定制:通过Lua脚本，用户可以编写自定义测试用例，测试不同的数据库操作场景，如插入、更新、删除、选择等。

• 跨平台:Sysbench支持多种操作系统，包括Linux、Windows、macOS等，适用于各种开发和测试环境。

• 广泛应用:虽然它常用于MySQL，但SysBench也支持其他数据库系统（如PostgreSQL），以及非数据库的基准测试，如CPU、内存、文件系统等。

• 数据库性能测试:评估数据库在各种操作下（插入、选择、更新、删除等）的性能，包括单线程和多线程的表现。

• 硬件性能评估:测试CPU、内存和I/O性能，评估硬件在处理高负载任务时的能力。

• 系统稳定性测试:通过长时间的高负载测试，检测系统在长时间运行下的稳定性。

LuaJIT是Lua的即时编译器，与传统解释型语言相比，它能将代码直接编译为机器码，显著提升代码执行速度。这对于SysBench这样一个基准测试工具来说非常重要，因为高效的脚本执行能够确保测试本身不会成为系统性能的瓶颈。

在使用SysBench进行测试时，用户可以根据需求编写或调整Lua脚本，从而模拟出更贴近实际应用场景的负载。LuaJIT的高效性保证了这些脚本在执行过程中尽可能减少对测试结果的影响，使得测试更加准确。

• CPU运算性能测试：通过质数计算或圆周率计算来评估CPU性能。

• 磁盘IO性能测试：测试系统的磁盘读写速度。

• 调度程序性能测试：评估操作系统的调度程序性能。

• 内存分配及传输速度测试：测试系统的内存性能。

• POSIX线程性能测试：评估系统的线程处理能力。

• 数据库性能测试（OLTP基准测试）：通过模拟数据库操作来评估数据库性能。

• 二进制安装：对于RHEL/CentOS，可以使用curl和yum命令安装。

• 源码安装：对于其他Linux发行版，可以从GitHub下载源码包进行编译安装。

• QPS（QueriesPerSecond）：每秒的查询数。

• TPS（TransactionsPerSecond）：每秒的事务数。

• 并发数：系统同时处理的请求数（事务数）。

• 响应时间：一般取平均响应时间。

基于CentOS系统上从源码安装Sysbench的步骤

这一步安装了编译Sysbench所需的依赖包，包括make、automake、libtool、pkgconfig、libaio-devel、openssl-devel和mysql-devel。

cd /usr/src/

这一步切换到/usr/src/目录，这是存放源码包的常用目录。

wget https://github.com/akopytov/sysbench/archive/refs/tags/1.0.20.tar.gz

这一步使用wget命令从GitHub下载Sysbench的源码包。这里下载的是版本1.0.20。

tar xvf 1.0.20.tar.gz

这一步使用tar命令解压下载的源码包。

cd sysbench-1.0.20/

这一步切换到解压后的Sysbench源码目录。

./autogen.sh

这一步运行autogen.sh脚本，该脚本用于生成配置脚本所需的文件。

./configure

这一步运行configure脚本，该脚本用于检查系统环境并生成Makefile文件。

make -j

这一步使用make命令编译源码。-j选项表示使用多个线程进行编译，加快编译速度。

make install

这一步使用make命令安装编译好的Sysbench。

完成以上步骤后，Sysbench将被安装在系统的默认路径下。可以通过运行sysbench--version命令来检查安装是否成功。

安装完成后，压测脚本默认会安装在 /usr/local/share/sysbench 目录下。

我们看看该目录的内容。

以下是列出的文件和文件夹的简要说明：

sysbench 命令语法如下：

sysbench [options]... [testname] [command]

• 命令中的 testname 是配置项名称。sysbench支持的测试项包括：

    oltp_*.lua 一系列OLTP类的数据库压测

    fileio 文件系统层对压测

    cpu 简单的CPU压测

    memory 内存访问压测

    threads 基于线程的调度器压测

    mutex 一个POSIXmutex压测

• command 是sysbench要执行的命令，支持的选项有：prepare，prewarm，run，    cleanup，help。注意，不是所有的测试项都支持这些选项。

• options 是配置项。sysbench中的配置项主要包括以下两部分：

一些常见的通用配置项：

• --threads=N：指定使用的线程数。

• --time=N：指定测试持续时间（秒）。

• --report-interval=N：指定报告间隔（秒），即每隔多少秒输出一次测试结果。

• --percentile=N：指定输出结果的百分位数，默认为95。

• --mysql-host=HOST：指定MySQL服务器的主机名或IP地址。

• --mysql-port=N：指定MySQL服务器的端口号，默认为3306。

• --mysql-user=USER：指定连接MySQL服务器的用户名。

• --mysql-password=PASSWORD：指定连接MySQL服务器的密码。

• --mysql-db=DB：指定要测试的MySQL数据库名称。

测试项相关的配置项。各个测试项支持的配置项可通过 sysbench testname help 查看。例如

sysbench memory help

以 oltp_read_write 为例的四个标准步骤如下：

创建测试数据库和表，并填充测试数据。

sysbench --test=oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=localhost --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=root --mysql-db=testdb --tables=10 --table-size=100000 prepare

解释

• --test=oltp_read_write：指定测试类型为OLTP读写测试。

• --db-driver=mysql：指定数据库驱动为MySQL。

• --mysql-host=localhost：指定MySQL服务器的主机名或IP地址。

• --mysql-port=3306：指定MySQL服务器的端口号。

• --mysql-user=root：指定连接MySQL服务器的用户名。

• --mysql-password=root：指定连接MySQL服务器的密码。

• --mysql-db=testdb：指定要测试的MySQL数据库名称。

• --tables=10：指定要创建的表的数量。

• --table-size=100000：指定每个表的数据行数。

预热数据库缓存和磁盘I/O。

sysbench --test=oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=localhost --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=root --mysql-db=testdb --tables=10 --table-size=100000 prewarm

执行OLTP基准测试。

sysbench --test=oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=localhost --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=root --mysql-db=testdb --tables=10 --table-size=100000 run

清理测试过程中创建的测试数据库和表。

sysbench --test=oltp_read_write --db-driver=mysql --mysql-host=localhost --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=root --mysql-db=testdb --tables=10 --table-size=10000 cleanup

通过以上四个步骤，可以使用Sysbench对MySQL数据库进行全面的OLTP基准测试，并根据测试结果进行针对性的优化。

分析下 oltp_read_write 场景下的压测结果

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

Initializing worker threads...
Threads started!
SQL statistics:    queries performed:        read:                            1330 # 读操作的数量        write:                           380 # 写操作的数量        other:                           190 # 其它操作的数量        total:                           1900 # 总的操作数量，total = read + write + other    transactions:                        95     (9.40 per sec.) # 总的事务数（每秒事务数）    queries:                             1900   (187.94 per sec.) # 总的操作数（每秒操作数）    ignored errors:                      0      (0.00 per sec.) # 忽略的错误数（每秒忽略的错误数）    reconnects:                          0      (0.00 per sec.) # 重试次数（每秒重试的次数）
General statistics:    total time:                          10.1077s # 总的执行时间    total number of events:              95 # 执行的 event 的数量
Latency (ms):         min:                                  102.29 # 最小耗时         avg:                                  106.38 # 平均耗时         max:                                  131.12 # 最大耗时         95th percentile:                      112.67 # 95% event 的执行耗时         sum:                                10106.20 # 总耗时
Threads fairness:    events (avg/stddev):           95.0000/0.00 # 平均每个线程执行 event 的数量    # stddev 是标准差，值越小，代表结果越稳定。    execution time (avg/stddev):   10.1062/0.00 # 平均每个线程的执行时间

输出中，重点关注三个指标：

• 每秒事务数，即我们常说的TPS（TransactionsPerSecond）。

• 每秒操作数，即我们常说的QPS（QueriesPerSecond）。

• 95%event的执行耗时。

**TPS和QPS反映了系统的吞吐量，越大越好。执行耗时代表了事务的执行时长，越小越好。**在一定范围内，并发线程数指定得越大，TPS和Q入房QPS（QueriesPerSecond）和TPS（TransactionsPerSecond）是衡量系统性能的两个重要指标，它们分别表示每秒处理的请求数量和每秒处理的事务数量。

1. QPS（QueriesPerSecond）：每秒查询率，是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。对应fetches/sec，即每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。

2. TPS（TransactionsPerSecond）：每秒事务数，是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。客户机在发送请求时开始计时，收到服务器响应后结束计时，以此来计算使用的时间和完成的事务个数。

关系：

• 在某些情况下，QPS和TPS可以是等价的，比如在某些简单的请求响应场景中，每个请求就是一个事务。

• 但在复杂的系统中，一个事务可能包含多个请求，因此TPS通常会小于QPS。例如，在一个电商网站中，一个事务可能包括浏览商品、添加购物车、下单、支付等多个步骤，每个步骤都可能产生多个请求。

  
  

注意事项：

• 在评估系统性能时，除了关注TPS和QPS外，还需要考虑其他因素，如响应时间、错误率、资源利用率等。

• 95%event的执行耗时是一个重要的性能指标，它表示95%的事件都在这个时间内完成。这个指标有助于了解系统在高负载下的性能表现，并帮助识别潜在的性能瓶颈。

SysBench测试数据库性能