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数据库压测是评估数据库性能的重要环节，能够帮助我们了解数据库在高并发场景下的表现。本文将从多个方面深入探讨数据库压测的关键点，包括压测工具、指标分析以及压测过程中的注意事项。

1. Java应用系统的QPS

普通的Java应用系统部署在4核8GB的虚拟机上时，每秒可以处理500左右的请求。然而，这个QPS值还取决于每个请求的处理时间。如果每个请求仅需100毫秒处理时间，一台机器每秒可以处理100个请求；如果每个请求仅需10毫秒处理时间，则可以处理1000个请求。因此，系统性能不仅受限于硬件配置，还与业务逻辑的优化密切相关。

2. 高并发数据库的硬件选择

在高并发场景下，数据库所在的物理机器配置至关重要。通常选择8核16GB的配置作为起点，而高负载场景下则升级至16核32GB。使用SSD存储而非机械硬盘是关键，因为SSD的读写延迟更低，性能更优。

3. 数据库压测前的准备工作

在部署数据库后，必须立即进行压测。通过模拟大量并发请求（如1000次/秒），观察数据库的CPU、磁盘IO、网络IO和内存使用情况。例如，使用sysbench工具在10个线程下执行压测，持续5分钟，监控其表现。

4. QPS与TPS的区别

QPS（Queries Per Second，秒查询次数）衡量的是每秒处理的SQL语句数量，而TPS（Transactions Per Second，秒事务次数）衡量的是每秒提交的事务数。TPS通常包括多个SQL语句，所有操作要么成功要么回滚。因此，TPS通常低于QPS。

5. IO相关的压测指标

• IOPS（每秒随机IO操作次数）：衡量磁盘的并发IO处理能力，200次/秒是常见的目标。
• 吞吐量（每秒读写数据量）：通常为数百MB/秒，普通机械硬盘可达200MB/秒。
• latency（延迟）：影响数据库性能的关键指标，低延迟有助于提高QPS。

6. 压测中的其他性能指标

• CPU负载：通过top命令观察，负载平均值越高，说明CPU越忙碌。
• 网络负载：使用dstat -n监控网卡流量，千兆网卡每秒传输约100MB数据。
• 内存负载：top命令下的Mem部分显示内存使用情况，80%以内为正常。

7. 一台机器的并发能力

影响因素包括线程数、CPU、内存、磁盘IO和网络带宽。4核8GB的机器每秒可以处理数千个请求，但需综合考虑硬件资源的限制。

8. sysbench压测工具

sysbench是一款强大的数据库压测工具，支持多种SQL模式和高并发测试。安装方法为：

curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/akopytov/sysbench/script.rpm.sh | sudo bashsudo yum -y install sysbenchsysbench --version

通过创建测试表和数据，执行压测并分析结果，sysbench提供详细的性能报告。

9. 压测中的硬件监控

在增加sysbench线程数量时，密切关注硬件负载。例如，当CPU负载接近满载（load average接近4）或内存使用率过高时，应停止压测。

10. 观察CPU负载

使用top命令查看负载平均值，判断CPU使用情况。负载值越高，说明CPU越忙碌。

11. 观察内存负载

top命令下的Mem部分显示内存使用情况，80%以内为正常。

12. 观察磁盘IO

使用dstat -d查看磁盘IO吞吐量，dstat -r查看IOPS。IOPS越高，磁盘操作越高效。

13. 观察网卡流量

dstat -n显示网卡流量，千兆网卡每秒传输约100MB数据，避免网卡成为瓶颈。

14. sysbench压测总结

压测的目标是找到数据库的最大QPS值。在硬件负载允许的范围内，不断提高sysbench线程数量，直到硬件接近极限。压测结束后，使用sysbench --time=300 --db-ps-mode=disable cleanup清理数据。

通过以上方法，可以全面评估数据库性能，为实际应用提供可靠的压测数据。

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