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外观

TDSQL 性能测试报告模板 ​

测试基本信息 ​

项目内容
测试报告编号TDSQL-PERF-2023-001
测试名称TDSQL 5.0 版本性能测试
测试对象TDSQL 5.0.0 版本
测试环境生产环境模拟
测试时间2023-10-01 至 2023-10-05
测试人员数据库运维团队
报告生成时间2023-10-06

测试目的 ​

  1. 验证TDSQL 5.0版本在不同负载下的性能表现
  2. 评估系统在高并发场景下的稳定性
  3. 测试各项性能指标是否满足业务需求
  4. 对比不同配置下的性能差异
  5. 识别系统性能瓶颈

测试环境 ​

硬件配置 ​

组件配置
CPUIntel Xeon Platinum 8375C (32核心64线程)
内存256GB DDR4 3200MHz
存储NVMe SSD 2TB x 4 (RAID 10)
网络10Gbps 以太网
服务器数量3台 (1主2从)

软件配置 ​

项目版本/配置
TDSQL5.0.0
操作系统CentOS 7.9
内核版本3.10.0-1160.el7.x86_64
文件系统XFS
测试工具SysBench 1.0.20

数据库配置 ​

ini
# 核心配置
innodb_buffer_pool_size = 128G
innodb_log_file_size = 2G
innodb_log_files_in_group = 4
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
innodb_flush_method = O_DIRECT

# 连接配置
max_connections = 4096
wait_timeout = 3600
interactive_timeout = 3600

# 性能配置
query_cache_type = 0
query_cache_size = 0
tmp_table_size = 64M
max_heap_table_size = 64M

测试场景设计 ​

1. OLTP 读写混合测试 ​

  • 测试类型：OLTP 读写混合
  • 并发数：16, 32, 64, 128, 256, 512
  • 测试时长：30分钟
  • 读写比例：7:3
  • 表数量：16张
  • 单表数据量：1000万行

2. OLTP 只读测试 ​

  • 测试类型：OLTP 只读
  • 并发数：16, 32, 64, 128, 256, 512
  • 测试时长：30分钟
  • 表数量：16张
  • 单表数据量：1000万行

3. OLTP 只写测试 ​

  • 测试类型：OLTP 只写
  • 并发数：16, 32, 64, 128, 256, 512
  • 测试时长：30分钟
  • 表数量：16张
  • 单表数据量：1000万行

4. 大数据量查询测试 ​

  • 测试类型：大数据量查询
  • 查询类型：全表扫描、大表JOIN、分组聚合
  • 表数据量：1亿行
  • 测试次数：10次

测试结果 ​

1. OLTP 读写混合测试结果 ​

| 并发数 | QPS | TPS | 平均响应时间(ms) | 95%响应时间(ms) | 99%响应时间(ms) | CPU使用率(%) | 内存使用率(%) | |--------|-----|-----|------------------|------------------|------------------|--------------|----------------| | 16 | 12560 | 1256 | 1.27 | 2.1 | 3.5 | 45 | 62 | | 32 | 22340 | 2234 | 1.43 | 2.8 | 4.2 | 68 | 65 | | 64 | 35670 | 3567 | 1.79 | 3.5 | 5.8 | 82 | 68 | | 128 | 48920 | 4892 | 2.62 | 5.2 | 8.9 | 92 | 70 | | 256 | 55310 | 5531 | 4.63 | 9.8 | 15.2 | 95 | 72 | | 512 | 57840 | 5784 | 8.85 | 18.5 | 28.3 | 97 | 75 |

2. OLTP 只读测试结果 ​

| 并发数 | QPS | 平均响应时间(ms) | 95%响应时间(ms) | 99%响应时间(ms) | CPU使用率(%) | 内存使用率(%) | |--------|-----|------------------|------------------|------------------|--------------|----------------| | 16 | 21340 | 0.75 | 1.2 | 1.8 | 38 | 65 | | 32 | 38920 | 0.82 | 1.5 | 2.3 | 56 | 68 | | 64 | 62350 | 1.03 | 2.1 | 3.2 | 72 | 70 | | 128 | 85670 | 1.49 | 3.5 | 5.8 | 88 | 73 | | 256 | 102340 | 2.50 | 6.2 | 10.5 | 94 | 76 | | 512 | 110560 | 4.63 | 12.8 | 22.1 | 96 | 78 |

3. OLTP 只写测试结果 ​

| 并发数 | TPS | 平均响应时间(ms) | 95%响应时间(ms) | 99%响应时间(ms) | CPU使用率(%) | 内存使用率(%) | |--------|-----|------------------|------------------|------------------|--------------|----------------| | 16 | 1890 | 8.46 | 15.2 | 22.8 | 42 | 60 | | 32 | 3240 | 9.87 | 20.5 | 31.2 | 65 | 62 | | 64 | 4870 | 13.14 | 28.3 | 45.6 | 81 | 65 | | 128 | 5980 | 21.40 | 48.7 | 75.2 | 90 | 68 | | 256 | 6530 | 39.20 | 92.5 | 145.8 | 94 | 70 | | 512 | 6780 | 75.50 | 185.3 | 298.6 | 96 | 72 |

4. 大数据量查询测试结果 ​

| 查询类型 | 平均响应时间(ms) | 最小响应时间(ms) | 最大响应时间(ms) | 标准差(ms) | |----------|------------------|------------------|------------------|------------| | 全表扫描(1亿行) | 12560 | 11230 | 14890 | 890 | | 大表JOIN(2表各5000万行) | 8920 | 7850 | 10560 | 670 | | 分组聚合(1亿行) | 6540 | 5890 | 7820 | 450 |

性能分析 ​

1. 吞吐量分析 ​

  • 读写混合场景下，QPS随着并发数增加而提高，在512并发时达到峰值57840 QPS
  • 只读场景下，QPS表现最优，512并发时达到110560 QPS
  • 只写场景下，TPS在512并发时达到6780 TPS，受限于IO性能
  • 大数据量查询场景下，全表扫描耗时最长，平均12.56秒

2. 响应时间分析 ​

  • 所有场景下，随着并发数增加，响应时间逐渐增加
  • 读写混合场景下，99%响应时间在512并发时达到28.3ms，仍在可接受范围内
  • 只读场景下，99%响应时间在512并发时达到22.1ms，表现优秀
  • 只写场景下，99%响应时间增长较快，512并发时达到298.6ms

3. 资源利用率分析 ​

  • CPU使用率在高并发下接近饱和(95-97%)
  • 内存使用率保持在60-78%之间，符合预期
  • 存储IO在只写场景下成为瓶颈

4. 性能瓶颈识别 ​

  • 只写场景下IO带宽成为主要瓶颈
  • 高并发下CPU使用率接近饱和
  • 大数据量查询时内存不足导致频繁IO交换

性能评价与建议 ​

总体性能评价 ​

  • TDSQL 5.0.0版本在测试环境下表现优秀
  • 读写混合场景下QPS可达57840，满足高并发业务需求
  • 只读场景下性能表现突出，QPS超过11万
  • 只写场景下TPS可达6780，适合中等写入负载
  • 大数据量查询性能有待优化

性能优化建议 ​

  • 针对只写场景，建议优化存储IO配置，考虑使用更高性能的存储设备
  • 高并发场景下，建议增加CPU资源或优化查询语句
  • 大数据量查询场景下，建议增加内存资源或优化索引设计
  • 考虑使用读写分离架构，将读请求分流到从库

业务适用性分析 ​

  • 适合高并发OLTP业务场景
  • 适合读多写少的业务模式
  • 对于写入密集型业务，需要优化存储配置
  • 对于大数据量查询业务，建议优化查询设计

测试风险与局限性 ​

1. 测试环境与生产环境差异 ​

  • 测试环境为模拟生产环境，可能与实际生产环境存在差异
  • 测试数据为合成数据，与实际业务数据分布可能不同
  • 测试负载为均匀分布，与实际业务负载模式可能存在差异

2. 测试工具局限性 ​

  • 使用SysBench进行测试，可能无法完全模拟实际业务场景
  • 测试场景设计可能无法覆盖所有实际业务情况

3. 测试时间局限性 ​

  • 测试时长为30分钟，无法评估长期运行稳定性
  • 未测试系统在持续高负载下的性能衰减情况

后续测试建议 ​

  1. 针对识别的性能瓶颈进行专项优化测试
  2. 进行长期稳定性测试，评估系统在7*24小时运行下的表现
  3. 模拟实际业务场景进行测试，使用真实业务数据和查询
  4. 测试不同配置参数组合下的性能表现，寻找最优配置
  5. 测试系统在故障场景下的性能恢复能力

附录 ​

1. 测试工具命令 ​

bash
# OLTP 读写混合测试
sysbench oltp_read_write --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=test --tables=16 --table-size=10000000 --threads=64 --time=1800 run

# OLTP 只读测试
sysbench oltp_read_only --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=test --tables=16 --table-size=10000000 --threads=64 --time=1800 run

# OLTP 只写测试
sysbench oltp_write_only --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=test --tables=16 --table-size=10000000 --threads=64 --time=1800 run

2. 测试数据生成命令 ​

bash
# 生成测试数据
sysbench oltp_read_write --mysql-host=127.0.0.1 --mysql-port=3306 --mysql-user=root --mysql-password=password --mysql-db=test --tables=16 --table-size=10000000 prepare

3. 测试配置文件 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何选择合适的性能测试工具？ ​

A1: 选择性能测试工具时应考虑：

  • 测试工具对TDSQL的支持程度
  • 测试场景的覆盖范围
  • 测试结果的准确性和可靠性
  • 工具的易用性和可扩展性
  • 社区支持和更新频率

Q2: 如何设计合理的性能测试场景？ ​

A2: 设计性能测试场景的建议：

  • 基于实际业务模型设计测试场景
  • 覆盖不同负载类型（读写混合、只读、只写）
  • 测试不同并发级别
  • 考虑大数据量场景
  • 设计边界条件测试

Q3: 如何分析性能测试结果？ ​

A3: 分析性能测试结果的步骤：

  1. 查看吞吐量（QPS/TPS）变化趋势
  2. 分析响应时间分布
  3. 检查资源利用率（CPU、内存、IO）
  4. 识别性能瓶颈
  5. 对比不同场景下的性能差异
  6. 与预期性能目标进行比较

Q4: 如何优化TDSQL性能？ ​

A4: TDSQL性能优化建议：

  • 优化数据库配置参数
  • 优化表结构和索引设计
  • 优化SQL查询语句
  • 合理分配系统资源
  • 考虑使用读写分离架构
  • 针对特定场景进行专项优化

Q5: 性能测试报告应该包含哪些内容？ ​

A5: 性能测试报告应包含：

  • 测试基本信息
  • 测试环境配置
  • 测试场景设计
  • 测试结果数据
  • 性能分析
  • 测试结论和建议
  • 测试风险和局限性
  • 附录（测试工具、脚本、配置等）