你正在查看已归档的 TiDB 文档，该文档不再更新。查看最新 LTS 版本文档 ↗

如何用 Sysbench 测试 TiDB

本次测试使用的是 TiDB 3.0 Beta 和 Sysbench 1.0.14。建议使用 Sysbench 1.0 或之后的更新版本，可在 Sysbench Release 1.0.14 页面下载。

测试环境

硬件要求
参考 TiDB 部署文档部署 TiDB 集群。在 3 台服务器的条件下，建议每台机器部署 1 个 TiDB，1 个 PD，和 1 个 TiKV 实例。关于磁盘，以 32 张表、每张表 10M 行数据为例，建议 TiKV 的数据目录所在的磁盘空间大于 512 GB。对于单个 TiDB 的并发连接数，建议控制在 500 以内，如需增加整个系统的并发压力，可以增加 TiDB 实例，具体增加的 TiDB 个数视测试压力而定。

IDC 机器：

类别	名称
OS	Linux (CentOS 7.3.1611)
CPU	40 vCPUs, Intel® Xeon® CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz
RAM	128GB
DISK	Intel Optane SSD P4800X 375G * 1
NIC	10Gb Ethernet

测试方案

TiDB 版本信息

组件	GitHash
TiDB	7a240818d19ae96e4165af9ea35df92466f59ce6
TiKV	e26ceadcdfe94fb6ff83b5abb614ea3115394bcd
PD	5e81548c3c1a1adab056d977e7767307a39ecb70

集群拓扑

机器 IP	部署实例
172.16.30.31	3*sysbench
172.16.30.33	1tidb 1pd 1*tikv
172.16.30.34	1tidb 1pd 1*tikv
172.16.30.35	1tidb 1pd 1*tikv

TiDB 配置

升高日志级别，可以减少打印日志数量，对 TiDB 的性能有积极影响。开启 TiDB 配置中的 prepared plan cache，以减少优化执行计划的开销。具体在 TiDB 配置文件中加入：

[log]
level = "error"
[prepared-plan-cache]
enabled = true

TiKV 配置

升高 TiKV 的日志级别同样有利于提高性能表现。

由于 TiKV 是以集群形式部署的，在 Raft 算法的作用下，能保证大多数节点已经写入数据。因此，除了对数据安全极端敏感的场景之外，raftstore 中的 sync-log 选项可以关闭。

TiKV 集群存在两个 Column Family（Default CF 和 Write CF），主要用于存储不同类型的数据。对于 Sysbench 测试，导入数据的 Column Family 在 TiDB 集群中的比例是固定的。这个比例是：

Default CF : Write CF = 4 : 1

在 TiKV 中需要根据机器内存大小配置 RocksDB 的 block cache，以充分利用内存。以 40 GB 内存的虚拟机部署一个 TiKV 为例，其 block cache 建议配置如下:

log-level = "error"
[raftstore]
sync-log = false
[rocksdb.defaultcf]
block-cache-size = "24GB"
[rocksdb.writecf]
block-cache-size = "6GB"

更详细的 TiKV 参数调优请参考 TiKV 性能参数调优。

测试过程

注意

此次测试并没有使用如 HAproxy 等负载均衡工具。在 TiDB 单一节点上进行 Sysbench 测试，并把结果相加。负载均衡工具和不同版本参数也会影响性能表现。

Sysbench 配置

以下为 Sysbench 配置文件样例：

mysql-host={TIDB_HOST}
mysql-port=4000
mysql-user=root
mysql-password=password
mysql-db=sbtest
time=600
threads={8, 16, 32, 64, 128, 256}
report-interval=10
db-driver=mysql

可根据实际需求调整其参数，其中 TIDB_HOST 为 TiDB server 的 IP 地址（配置文件中不能写多个地址），threads 为测试中的并发连接数，可在 “8, 16, 32, 64, 128, 256” 中调整，导入数据时，建议设置 threads = 8 或者 16。调整后，将该文件保存为名为 config 的文件。

配置文件参考示例如下：

mysql-host=172.16.30.33
mysql-port=4000
mysql-user=root
mysql-password=password
mysql-db=sbtest
time=600
threads=16
report-interval=10
db-driver=mysql

数据导入

在数据导入前，需要对 TiDB 进行简单设置。在 MySQL 客户端中执行如下命令：

set global tidb_disable_txn_auto_retry = off;

然后退出客户端。TiDB 使用乐观事务模型，当发现并发冲突时，会回滚事务。将 tidb_disable_txn_auto_retry 设置为 off 会开启事务冲突后的自动重试机制，可以尽可能避免事务冲突报错导致 Sysbench 程序退出的问题。

重新启动 MySQL 客户端执行以下 SQL 语句，创建数据库 sbtest：

create database sbtest;

调整 Sysbench 脚本创建索引的顺序。Sysbench 按照“建表->插入数据->创建索引”的顺序导入数据。对于 TiDB 而言，该方式会花费更多的导入时间。你可以通过调整顺序来加速数据的导入。

假设使用的 Sysbench 版本为 1.0.14，可以通过以下两种方式来修改：

直接下载为 TiDB 修改好的 oltp_common.lua 文件，覆盖 /usr/share/sysbench/oltp_common.lua 文件。
将 /usr/share/sysbench/oltp_common.lua 的第 235 行到第 240 行移动到第 198 行以后。

注意

此操作为可选操作，仅节约了数据导入时间。

命令行输入以下命令，开始导入数据，config 文件为上一步中配置的文件：

sysbench --config-file=config oltp_point_select --tables=32 --table-size=10000000 prepare

数据预热与统计信息收集

数据预热可将磁盘中的数据载入内存的 block cache 中，预热后的数据对系统整体的性能有较大的改善，建议在每次重启集群后进行一次数据预热。

Sysbench 1.0.14 没有提供数据预热的功能，因此需要手动进行数据预热。如果使用更新的 Sysbench 版本，可以使用自带的预热功能。

以 Sysbench 中某张表 sbtest7 为例，执行如下 SQL 语句进行数据预热：

SELECT COUNT(pad) FROM sbtest7 USE INDEX (k_7);

统计信息收集有助于优化器选择更为准确的执行计划，可以通过 analyze 命令来收集表 sbtest 的统计信息，每个表都需要统计。

ANALYZE TABLE sbtest7;

Point select 测试命令

sysbench --config-file=config oltp_point_select --tables=32 --table-size=10000000 run

Update index 测试命令

sysbench --config-file=config oltp_update_index --tables=32 --table-size=10000000 run

Read-only 测试命令

sysbench --config-file=config oltp_read_only --tables=32 --table-size=10000000 run

测试结果

测试了数据 32 表，每表有 10M 数据。

对每个 tidb-server 进行了 Sysbench 测试，将结果相加，得出最终结果：

oltp_point_select

类型	Thread	TPS	QPS	avg.latency(ms)	.95.latency(ms)	max.latency(ms)
point_select	3*8	67502.55	67502.55	0.36	0.42	141.92
point_select	3*16	120141.84	120141.84	0.40	0.52	20.99
point_select	3*32	170142.92	170142.92	0.58	0.99	28.08
point_select	3*64	195218.54	195218.54	0.98	2.14	21.82
point_select	3*128	208189.53	208189.53	1.84	4.33	31.02

oltp_update_index

类型	Thread	TPS	QPS	avg.latency(ms)	.95.latency(ms)	max.latency(ms)
oltp_update_index	3*8	9668.98	9668.98	2.51	3.19	103.88
oltp_update_index	3*16	12834.99	12834.99	3.79	5.47	176.90
oltp_update_index	3*32	15955.77	15955.77	6.07	9.39	4787.14
oltp_update_index	3*64	18697.17	18697.17	10.34	17.63	4539.04
oltp_update_index	3*128	20446.81	20446.81	18.98	40.37	5394.75
oltp_update_index	3*256	23563.03	23563.03	32.86	78.60	5530.69

oltp_read_only

类型	Thread	TPS	QPS	avg.latency(ms)	.95.latency(ms)	max.latency(ms)
oltp_read_only	3*8	2411.00	38575.96	9.92	20.00	92.23
oltp_read_only	3*16	3873.53	61976.50	12.25	16.12	56.94
oltp_read_only	3*32	5066.88	81070.16	19.42	26.20	123.41
oltp_read_only	3*64	5466.36	87461.81	34.65	63.20	231.19
oltp_read_only	3*128	6684.16	106946.59	57.29	97.55	180.85

常见问题

在高并发压力下，TiDB、TiKV 的配置都合理，为什么整体性能还是偏低？

这种情况可能与使用了 proxy 有关。可以尝试直接对单个 TiDB 加压，将求和后的结果与使用 proxy 的情况进行对比。

以 HAproxy 为例。nbproc 参数可以增加其最大启动的进程数，较新版本的 HAproxy 还支持 nbthread 和 cpu-map 等。这些都可以减少对其性能的不利影响。

在高并发压力下，为什么 TiKV 的 CPU 利用率依然很低？

TiKV 虽然整体 CPU 偏低，但部分模块的 CPU 可能已经达到了很高的利用率。

TiKV 的其他模块，如 storage readpool、coprocessor 和 gRPC 的最大并发度限制是可以通过 TiKV 的配置文件进行调整的。

通过 Grafana 的 TiKV Thread CPU 监控面板可以观察到其实际使用率。如出现多线程模块瓶颈，可以通过增加该模块并发度进行调整。

在高并发压力下，TiKV 也未达到 CPU 使用瓶颈，为什么 TiDB 的 CPU 利用率依然很低？

在某些高端设备上，使用的是 NUMA 架构的 CPU，跨 CPU 访问远端内存将极大降低性能。TiDB 默认将使用服务器所有 CPU，goroutine 的调度不可避免地会出现跨 CPU 内存访问。

因此，建议在 NUMA 架构服务器上，部署 n 个 TiDB（n = NUMA CPU 的个数），同时将 TiDB 的 max-procs 变量的值设置为与 NUMA CPU 的核数相同。