概述

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。其源码放在launchpad上，用bazaar管理。

一、 安装tpcc-mysql

1、下载源码包

官方：https://code.launchpad.net/~percona-dev/perconatools/tpcc-mysql

官方github：https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql

wget https://codeload.github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql/zip/master

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

2、编译安装
编译非常简单，只需要一个 make 即可。

unzip tpcc-mysql-master.zip -d /usr/local/
cd /usr/local/tpcc-mysql-master/src
make

如果 make 没有报错，就会在/usr/local/tpcc-mysql-master下生成 tpcc 二进制命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start

3、配置环境变量

echo "export PATH=$PATH:/usr/local/tpcc-mysql-master" >> /etc/profile
source /etc/profile

二、TPCC测试前准备

1、创建测试数据库

set global validate_password_policy=0;
create database tpcc; 
grant all privileges on tpcc.* to tpcc@'%' identified by 'tpcc@1234';
flush privileges;

2、初始化测试库环境

#创建表
mysql -uroot -p -h 172.26.151.78 -D tpcc < /usr/local/tpcc-mysql-master/create_table.sql 
#创建FK和索引
mysql -uroot -p -h 172.26.151.78 -D tpcc < /usr/local/tpcc-mysql-master/add_fkey_idx.sql

3、加载测试数据

tpcc_load用法如下：

tpcc_load [server] [DB] [user] [pass] [warehouse] 
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：

tpcc_load -h 172.26.151.78 -P 3306 -d tpcc -u tpcc -p tpcc@1234 -w 5

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。

ps:tpcc并行加载脚本项目链接 tpcc_load_parallel.sh，加载效率至少提升10倍以上。

三、TPCC压测
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

实例：

tpcc_start -h 172.26.151.78 -P 3306 -d tpcc -u tpcc -p tpcc@1234 \
 -w 5 -c 16 -r 120 -l 60 -f tpcc_mysql.log >> tpcc_run_result.log 2>&1

说明：模拟5个仓库规模，并发 16个线程进行测试，热身时间为 120秒, 压测时间为 60秒。

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。

四、TPCC测试结果解读

测试结果输出如下：

***************************************
*** ###easy### TPC-C Load Generator ***
***************************************
option h with value '172.26.151.78' --主机
option P with value '3306' --端口
option d with value 'tpcc' --数据库
option u with value 'tpcc' --用户
option p with value 'tpcc@1234' --密码
option w with value '5' --仓库
option c with value '16' --并发数
option r with value '120' --数据预热时长
option l with value '60' --压测时长
option f with value 'tpcc_mysql.log' --输出报告日志文件
<Parameters>
 [server]: 172.26.151.78
 [port]: 3306
 [DBname]: tpcc
 [user]: tpcc
 [pass]: tpcc@1234
 [warehouse]: 5
 [connection]: 16
 [rampup]: 120 (sec.)
 [measure]: 60 (sec.)

RAMP-UP TIME.(120 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, trx: 2743, 95%: 47.649, 99%: 60.724, max_rt: 111.180, 2744|114.260, 275|12.523, 274|110.302, 276|183.083
 20, trx: 2736, 95%: 46.494, 99%: 59.893, max_rt: 84.122, 2735|91.317, 273|10.343, 273|108.566, 272|202.762
 30, trx: 2806, 95%: 46.051, 99%: 57.195, max_rt: 73.239, 2804|75.634, 281|7.229, 281|88.217, 280|146.604
 40, trx: 2662, 95%: 45.748, 99%: 55.111, max_rt: 77.804, 2660|111.316, 266|6.176, 266|99.176, 267|152.443
 50, trx: 2729, 95%: 47.678, 99%: 61.602, max_rt: 101.055, 2736|72.949, 273|9.053, 274|101.752, 273|149.860
 60, trx: 2803, 95%: 44.546, 99%: 57.694, max_rt: 75.418, 2796|92.569, 280|6.037, 279|106.101, 280|142.249

-- 第一列，第N次10秒
-- trx: 2803 - 给定间隔的New Order 的 transaction 数量
-- 95%: 44.546 - 给定间隔95%的New Order transactions的reponse time
-- max_rt: 75.418 - 最大New Order transactions的reponse time
-- 剩余的都是别的transactions的trx和最大response time

--压测结束
STOPPING THREADS................

<Raw Results>
 [0] sc:0 lt:16480 rt:0 fl:0 avg_rt: 85.4 (5) -- 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:457 lt:16018 rt:0 fl:0 avg_rt: 38.9 (5) -- Payment，支付业务统计
 [2] sc:1619 lt:29 rt:0 fl:0 avg_rt: 7.6 (5) -- Order-Status，订单状态业务统计
 [3] sc:1546 lt:101 rt:0 fl:0 avg_rt: 194.9 (80) -- Delivery，发货业务统计
 [4] sc:0 lt:1648 rt:0 fl:0 avg_rt: 301.9 (20) -- Stock-Level，库存业务统计
 in 60 sec.
# sc:成功数量 lt:延迟数量 fl:失败数量 avg_rt:平均response time
<Raw Results2(sum ver.)>
 [0] sc:0 lt:16480 rt:0 fl:0 
 [1] sc:457 lt:16019 rt:0 fl:0 
 [2] sc:1619 lt:29 rt:0 fl:0 
 [3] sc:1546 lt:101 rt:0 fl:0 
 [4] sc:0 lt:1648 rt:0 fl:0 

<Constraint Check> (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: 0.00% [NG] * -- 下面几个响应耗时指标部分没通过
 Payment: 2.77% [NG] *
 Order-Status: 98.24% [OK]
 Delivery: 93.87% [OK]
 Stock-Level: 0.00% [NG] *
# 和标准比较 [OK] 合格 [NG] 不合格

<TpmC>
 16480.000 TpmC
#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）

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