1.测试语句
select a.bm,a.gs,a.fpsj,a.lb,b.xm from ydserver.wdtmfw1 a
left join ydserver.ywy b on a.gs=b.gs and a.bm=b.bm
where QSH <= :b1 and ZZH >= :b2 and length(QSH) = 13 and length(ZZH) = 13 order by a.lb
2.测试环境
50,100,300,500,1000用户数并发测试基于物理表和内存表的场景
3.系统监控
通过vmstat 2 检测系统资源消耗情况
4.测试结果概述
传统表在100用户并发的情况下系统等待已经非常严重,负载在130以上,所以停止了后续更多用户的测试
内存表在1000用户并发的情况下仍然性能非常出色,没有出现系统等待
5.具体测试结果 --系统情况
50用户-物理表 --可以看出现在没有等待进程,cpu到达100%
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
50 0 42416 3795180 61372 415532 0 0 0 0 1135 2524 1 41 58 0 0
56 0 42416 706200 61372 415532 0 0 0 0 1057 249 37 63 0 0 0
5 0 42416 3288128 61372 415532 0 0 0 0 1078 252 99 1 0 0 0
100用户-物理表 --可以看出大量进程等待,大量内存交换,大量io read,同时cpu 100%
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
0 101 256272 41388 368 69892 214 87758 6794 87758 2050 1676 2 24 18 56 0
0 102 453264 40804 372 66980 96 98496 1004 98496 1863 1023 0 16 0 84 0
1 100 673460 40776 372 66132 32 110098 1338 110098 2007 1145 0 17 0 83 0
1 100 825076 43780 232 68788 160 75828 1704 75828 1601 723 0 16 0 84 0
100用户-内存表 --可以看出没有进程等待,几乎没有物理读,cpu利用率不大
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
34 0 42416 5617732 61476 415552 0 0 0 0 1073 227 55 0 44 0 0
0 0 42416 5610540 61476 415552 0 0 0 0 1107 499 19 1 80 0 0
0 0 42416 5610540 61484 415544 0 0 0 18 1123 501 0 0 100 0 0
300用户-内存表 --可以看出几乎没有进程等待,几乎没有io read,cpu利用率100%
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
11 0 1321848 6119248 1628 14156 238 0 240 0 1154 2966 69 3 27 2 0
16 0 1321848 5620148 1628 14220 72 0 72 0 1171 7242 86 8 5 1 0
13 0 1321848 4954392 1636 14228 0 0 0 32 1251 1215 90 9 0 0 0
88 0 1321848 4063328 1636 14252 0 0 0 0 1286 748 90 10 0 0 0
500用户-内存表 --可以看到几乎没有进程等待,几乎没有io read,cpu利用率100%
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
240 0 1320204 6036864 1736 13816 434 0 434 0 1301 14330 10 5 80 5 0
211 0 1320204 4990428 1744 14560 70 0 70 48 1232 3097 86 12 1 0 0
140 0 1320204 4621776 1744 14596 6 0 6 0 1290 1103 94 5 0 0 0
89 0 1320204 3840700 1744 14680 0 0 0 0 1248 721 90 10 0 0 0
1000用户-内存表 --可以看到几乎没有进程等待,几乎没有io read,cpu利用率100%
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
34 0 1319492 5974440 1956 15956 14 0 14 70 1319 1315 94 4 2 0 0
132 0 1319492 5667416 1956 15964 0 0 0 0 1293 3159 92 5 3 0 0
69 0 1319492 5056716 1956 15980 0 0 0 0 1296 1242 90 10 1 0 0
6.具体测试结果 --mysql情况
50用户-物理表
Statistics for the Userload:
User Load TPS kBPS Avg. Response Time (sec) Avg. Transaction Time (sec) Total Executions Total Rows Total Errors
50 25.00 1.600 0.955 0.955 250 500 0
100用户-物理表 由于系统负载太高所以停止测试
50用户-内存表 --每秒事务数35.72,平均执行时间0.249秒
Statistics for the Userload:
User Load TPS kBPS Avg. Response Time (sec) Avg. Transaction Time (sec) Total Executions Total Rows Total Errors
50 35.72 2.286 0.249 0.249 250 500 0
100用户-内存表 --每秒事务数71.44,平均执行时间0.245秒
Statistics for the Userload:
User Load TPS kBPS Avg. Response Time (sec) Avg. Transaction Time (sec) Total Executions Total Rows Total Errors
100 71.44 4.572 0.245 0.245 500 1000 0
300用户-内存表 -每秒事务数100.02,平均执行时间1.040秒
Statistics for the Userload:
User Load TPS kBPS Avg. Response Time (sec) Avg. Transaction Time (sec) Total Executions Total Rows Total Errors
300 100.02 7.601 1.040 1.040 1500 3000 0
500用户-内存表 --每秒事务数172.68,平均执行时间1.392秒
Statistics for the Userload:
User Load TPS kBPS Avg. Response Time (sec) Avg. Transaction Time (sec) Total Executions Total Rows Total Errors
500 172.68 11.051 1.392 1.392 2500 5000 0
1000用户-内存表 --每秒事务数227.36,平均执行时间0.963秒
Statistics for the Userload:
User Load TPS kBPS Avg. Response Time (sec) Avg. Transaction Time (sec) Total Executions Total Rows Total Errors
1000 227.36 14.551 0.963 0.963 5000 10000 0
7.测试结果分析
内存表可以相对物理表提高不少性能,主要可以避免磁盘IO,增加反应时间,但是不能减少cpu的消耗,因为数据文件的扫描会耗费cpu,无论数据放在物理磁盘还是内存中
,内存表可以完全消除数据库的buffer pool lru链最近最常用算法的影响,因为本身就已经在内存中,可以实现各个不同session的结果集共享
需要确保内存表和原表的数据同步,可以写过程如
begin
insert into wdtmfw_new select * from wdtmfw a on duplicate key update fpsj=a.fpsj,lrsj=a.lrsj,fpry=a.fpry,ywy=a.ywy,xgbz=a.xgbz;
end;
/
类似于oracle merge into,对和primary key或者unique key不冲突的,插入新值,对于违反约束的,更新原有旧值
阅读(999) | 评论(0) | 转发(0) |