基于 sysbench + tsar 的 MySQL 性能压测和监控解决方案，支持自动化测试和完整的性能报告生成。
- ✅ 完整性能测试: 支持点查询、只读、读写混合、只写四种场景
- ✅ 系统监控: 集成 tsar 监控，实时采集 CPU/IO 数据
- ✅ 时间精确匹配: 监控数据与测试时间段精确对应
- ✅ 多格式报告: 自动生成 HTML 和 Markdown 格式报告
- ✅ 灵活配置: 支持自定义测试参数和场景
- 操作系统: Linux (CentOS/RHEL/AlmaLinux)
- 工具: sysbench 1.0+, Python 3.6+
- 网络: 到 MySQL 服务器的网络连接
- 监控工具: tsar (用于 CPU/IO 监控)
- 权限: SSH 免密登录访问
- MySQL: 5.7+ 或 8.0+
在压测客户端安装 sysbench:
# CentOS/RHEL
yum install -y sysbench python3
# Ubuntu/Debian
apt-get install -y sysbench python3在 MySQL 服务器安装 tsar:
# 安装 tsar
yum install -y tsar
# 或从源码编译安装编辑 benchmark_config.conf:
# 数据库配置
MYSQL_HOST=YOUR_MYSQL_HOST # MySQL服务器IP
MYSQL_PORT=3316 # MySQL端口
MYSQL_USER=ren # MySQL用户名
MYSQL_PASSWORD=your_password # MySQL密码
MYSQL_DB=sbtest # 测试数据库名
# 测试配置
TABLES=16 # 测试表数量
TABLE_SIZE=100000 # 每表行数
TEST_TIME=10 # 每场景测试时间(秒)
NEED_PREPARE=true # 是否重新准备数据
# 压测场景 (空格分隔)
SCENARIOS="oltp_point_select oltp_write_only"
# 可选: oltp_point_select oltp_read_only oltp_read_write oltp_write_only
# 并发线程数 (空格分隔)
THREADS="1 128"
# 可选: 1 8 16 32 64 128重要：在 MySQL 服务器上启动 tsar 监控
# SSH 到 MySQL 服务器
ssh root@YOUR_MYSQL_HOST
# 启动 tsar 监控 (替换 nvme1n1 为实际磁盘设备)
tsar --cpu --io -I nvme1n1 -l -i1 >/tmp/tsar.log 2>&1 &
# 确认 tsar 正在运行
ps aux | grep tsar
tail -f /tmp/tsar.log # Ctrl+C 退出查看检查磁盘设备名称:
lsblk | grep -E '(nvme|sda|vda)' # 找到数据盘设备名# 运行完整测试
./mysql_benchmark.sh benchmark_config.conf
# 自定义测试时间
./mysql_benchmark.sh benchmark_config.conf 30
# 使用现有数据(不重新准备)
./mysql_benchmark.sh benchmark_config.conf 10 false测试完成后自动生成报告，也可手动生成:
# 生成 HTML 报告
python3 generate_report.py mysql_benchmark_YYYYMMDD_HHMMSS
# 生成 Markdown 报告
python3 generate_markdown_report.py mysql_benchmark_YYYYMMDD_HHMMSS使用 merge_reports.py 脚本可以将多个环境的测试报告合并成一个综合报告:
# 合并多个环境的报告
python3 merge_reports.py idc,idc.trx1,huawei,aliyun,aliyun.trx1
# 或者合并任意环境组合
python3 merge_reports.py env1,env2,env3脚本功能:
- 自动读取各环境目录下的
performance_report.md文件 - 生成性能对比摘要和结论分析
- 提取并转换 innodb_buffer_pool_size 为 GB 单位
- 创建统一的性能汇总表格(移除监控样本数列，添加环境标识)
- 按章节组织各环境的详细报告
- 在文档末尾统一放置监控数据说明和分析
输出文件: mysql_sysbench.md - 包含所有环境的综合性能测试报告
| 场景 | 描述 | 主要指标 |
|---|---|---|
oltp_point_select |
主键点查询 | QPS, 延迟 |
oltp_read_only |
只读事务 | TPS, QPS |
oltp_read_write |
读写混合事务 | TPS, 延迟 |
oltp_write_only |
只写事务 | TPS, IO利用率 |
生成的报告包含:
- 性能指标: QPS, TPS, 延迟分布
- 系统监控: CPU利用率, IO利用率, 监控样本数
- 配置信息: MySQL参数, 服务器配置, 测试参数
- 时间匹配: 精确的测试时间段和监控数据对应
1. tsar 监控数据为空
# 检查 tsar 是否运行
ssh root@MYSQL_HOST "ps aux | grep tsar"
# 检查日志文件
ssh root@MYSQL_HOST "ls -la /tmp/tsar.log"
# 重启 tsar
ssh root@MYSQL_HOST "pkill tsar; tsar --cpu --io -I nvme1n1 -l -i1 >/tmp/tsar.log 2>&1 &"2. MySQL 连接失败
# 测试连接
mysql -h MYSQL_HOST -P MYSQL_PORT -u MYSQL_USER -p
# 检查防火墙
telnet MYSQL_HOST MYSQL_PORT3. sysbench 命令不存在
# 安装 sysbench
yum install -y sysbench
# 或
apt-get install -y sysbench4. 磁盘设备名错误
# 查看所有磁盘设备
lsblk
df -h
# 更新配置中的设备名
# tsar --cpu --io -I 正确的设备名 -l -i1MySQL 配置优化:
-- 查看关键参数
SHOW VARIABLES WHERE Variable_name IN (
'innodb_buffer_pool_size',
'innodb_flush_log_at_trx_commit',
'max_connections'
);
-- 建议配置
SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = '16G'; -- 70%内存
SET GLOBAL innodb_flush_log_at_trx_commit = 2; -- 性能优化系统优化:
# 检查 CPU 和内存
lscpu
free -h
# 检查磁盘 IO
iostat -x 1sysbench_report/
├── README.md # 项目文档
├── benchmark_config.conf # 测试配置文件
├── mysql_benchmark.sh # 主测试脚本
├── generate_report.py # HTML报告生成器
├── generate_markdown_report.py # Markdown报告生成器
├── merge_reports.py # 多环境报告合并脚本
└── final_mysql_benchmark_report/ # 示例测试结果
├── performance_report.html # HTML格式报告
├── performance_report.md # Markdown格式报告
├── tsar.log # 监控数据
└── *.log # 测试日志
基于 Intel Xeon 6982P-C (8核) + 30GB内存 + MySQL 5.7 的测试结果:
| 测试场景 | 1线程 | 128线程 | 性能提升 | CPU利用率 | IO利用率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 点查询 | 17,109 QPS | 321,410 QPS | 18.9倍 | 12.9% | 0.1% |
| 只写 | 12,740 QPS | 139,564 QPS | 10.9倍 | 6.4% | 52.3% |
- 测试前必须启动 tsar: 在 MySQL 服务器上手动启动 tsar 监控
- 磁盘设备名: 根据实际环境修改 tsar 命令中的磁盘设备名
- 网络延迟: 压测客户端与 MySQL 服务器网络延迟会影响结果
- 数据准备: 首次测试设置
NEED_PREPARE=true，后续可设为false - 权限要求: 需要 MySQL 服务器的 SSH root 权限用于监控数据采集
MIT License