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文档简介
测试环境:Node(MySQL)Cpu: Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 2.40GHzCpu Core: 16OS-Version: RedHat6.3Memory: 94.47 GBDisk: Raid10 (4块1w转磁盘)Server(MyCat)Cpu: Intel(R) Xeon(R) CPU E5606 2.13GHzCpu Core: 8OS-Version: RedHat6.3Memory: 47.12 GBMyCat Version: 1.3.0.3MySQL Version: 5.5.31Tool:Sysbench测试目的:对比单机MySQL与通过MyCat分表后的对比情况,并验证MyCAT比较适合的业务场景。测试方法:简单分表测试,16张表分别放在单台MySQL对比两台机器四个实例每个实例4张表的MySQL(使用mycat作为中间件),3600秒的时间分别在16、32、64、128的并发情况下的QPS、TPS的表现。测试数据如下:第一组线程数MyCat QPSMyCat TPSMySQL QPSMySQL TPS1612625.54591.0917331.56302.353212373.64499.49273289937.346434076.21239136449.31325312846335.31684830180.310948.5第二组线程数MyCat QPSMyCat TPSMySQL QPSMySQL TPS1612610.14585.517323.36299.363212633.64594.0127310.39930.916434750.312636.236716.213350.112844386.716139.429687.710769.5结论:从两组测试中可以发现单机mysql发生资源耗尽的情况,但是通过中间件拆分后的mysql依然可以得到比较高的性能表现。mycat 在高并发简单sql纯oltp环境下可以发挥很大的作用,来帮助提高mysql的吞吐量。附录:表结构CREATE TABLE sbtestX ( id int(10) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, k int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT 0, c char(120) NOT NULL DEFAULT , pad char(60) NOT NULL DEFAULT , PRIMARY KEY (id), KEY k_1 (k) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;Sysbench 测试用Perl pathtest = string.match(test, (.*/) or dofile(pathtest . common.lua)function thread_init(thread_id) set_vars() if (db_driver = mysql and mysql_table_engine = myisam) then begin_query = LOCK TABLES sbtest WRITE commit_query = UNLOCK TABLES -else -begin_query = BEGIN -commit_query = COMMIT endendfunction event(thread_id) local rs local i local table_name local range_start local c_val local pad_val local query table_name = sbtest. sb_rand_uniform(1, oltp_tables_count) if not oltp_skip_trx then db_query(begin_query) end for i=1, oltp_point_selects do rs = db_query(SELECT c FROM . table_name . WHERE id= . sb_rand(1, oltp_table_size) end for i=1, oltp_simple_ranges do range_start = sb_rand(1, oltp_table_size) rs = db_query(SELECT c FROM . table_name . WHERE id BETWEEN . range_start . AND . range_start . + . oltp_range_size - 1) end if not oltp_read_only then for i=1, oltp_index_updates do rs = db_query(UPDATE . table_name . SET k=k+1 WHERE id= . sb_rand(1, oltp_table_size) end for i=1, oltp_non_index_updates do c_val = sb_rand_str(#-#-#-#-#-#-#-#-#-#) query = UPDATE . table_name . SET c= . c_val . WHERE id= . sb_rand(1, oltp_table_size) rs = db_query(query) if rs then print(query) end end i = sb_rand(1, oltp_table_size) rs = db_query(DELETE FROM . table_name . WHERE id= . i) c_val = sb_rand_str(#-#-#-#-#-#-#-#-#-#) pad_val = sb_rand_str(#-#-#-#-#) rs = db_query(INSERT ignore INTO . table_name . (id, k, c, pad) VALUES . string.format(%d, %d, %s, %s),i, sb_rand(1, oltp_table_size)
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