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测试TPCC性能

  1. 下载TPCC标准测试工具BenchmarkSQL5.0
  2. 将目录lib/postgresql下面的*.jar 替换为openGauss适配的jar包。

    $ pwd 
    /your path/benchmarksql-5.0/lib/postgres 
    $ ls 
    postgresql.jar #openGauss jdbc驱动。 
    postgresql-9.3-1102.jdbc41.jar.bak    # 自带jar备份。
    

    openGauss适配的JDBC版本包获取路径为openGauss-1.0.1-JDBC .tar.gz

  3. 进入benchmarksql-5.0根目录, 输入ant命令进行编译。

    $ cd /your path/benchmarksql-5.0/ 
    $ ant
    

    编译成功后会生成build和dist两个目录。

  4. 创建benchmarkSQL配置文件,使用benchmarkSQL前需要配置数据库相关的信息, 包括数据库账号、密码、端口、数据库名称.。

    $ cd /your path/benchmarksql-5.0/run 
    $ cp props.pg props.opengauss.1000w 
    $ vim props.opengauss.1000w
    

    从props.pg拷贝一份配置文件并按如下修改,斜体处请根据真实情况进行修改。

    db=postgres 
    driver=org.postgresql.Driver 
    // 修改连接字符串, 包含IP、端口号、数据库,其中8.92.4.238为数据库服务端的千兆网卡IP。
    conn=jdbc:postgresql://8.92.4.238:21579/tpcc1000?prepareThreshold=1&batchMode=on&fetchsize=10 
    // 设置数据库登录用户和密码。
    user=bot 
    password=Gaussdba@Mpp 
          
    warehouses=1000 
    loadWorkers=200 
          
    // 设置最大并发数量, 跟服务端最大work数对应。 
    terminals=812 
    //要为每个终端运行指定事务--runMins必须等于零
    runTxnsPerTerminal=0 
    //要运行指定的分钟 - runTxnsPerTerminal必须等于零
    runMins=5 
    //每分钟总事务数
    limitTxnsPerMin=0 
          
         
    //在4.x兼容模式下运行时,设置为True。
    //设置为false以均匀使用整个配置的数据库。
    terminalWarehouseFixed=false 
          
    //以下五个值相加之和为100。
    //45、43、4、4和4的默认百分比与TPC-C规范匹配。
    newOrderWeight=45 
    paymentWeight=43 
    orderStatusWeight=4 
    deliveryWeight=4 
    stockLevelWeight=4 
          
    //创建文件夹以收集详细结果数据。
    //通过注释取消此内容。
    resultDirectory=my_result_%tY-%tm-%td_%tH%tM%tS 
    osCollectorScript=./misc/os_collector_linux.py 
    osCollectorInterval=1 
    //收集OS负载信息。
    osCollectorSSHAddr=osuer@10.44.133.78    
    osCollectorDevices=net_enp3s0 blk_nvme0n1 blk_nvme1n1 blk_nvme2n1 blk_nvme3n1
    
  5. TPCC导入数据前准备。

    使用如下文件替换benchmarkSQL中的文件,路径为benchmarksql-5.0/run/sql.common/。该文件主要增加了两个表空间和一些附加数据属性。

    CREATE TABLESPACE example2 relative location 'tablespace2';
    CREATE TABLESPACE example3 relative location 'tablespace3';
        
    create table bmsql_config (
      cfg_name    varchar(30),
      cfg_value   varchar(50)
    );
        
    create table bmsql_warehouse (
      w_id        integer   not null,
      w_ytd       decimal(12,2),
      w_tax       decimal(4,4),
      w_name      varchar(10),
      w_street_1  varchar(20),
      w_street_2  varchar(20),
      w_city      varchar(20),
      w_state     char(2),
      w_zip       char(9)
    ) WITH (FILLFACTOR=80);
        
    create table bmsql_district (
      d_w_id       integer       not null,
      d_id         integer       not null,
      d_ytd        decimal(12,2),
      d_tax        decimal(4,4),
      d_next_o_id  integer,
      d_name       varchar(10),
      d_street_1   varchar(20),
      d_street_2   varchar(20),
      d_city       varchar(20),
      d_state      char(2),
      d_zip        char(9)
     ) WITH (FILLFACTOR=80);
        
    create table bmsql_customer (
      c_w_id         integer        not null,
      c_d_id         integer        not null,
      c_id           integer        not null,
      c_discount     decimal(4,4),
      c_credit       char(2),
      c_last         varchar(16),
      c_first        varchar(16),
      c_credit_lim   decimal(12,2),
      c_balance      decimal(12,2),
      c_ytd_payment  decimal(12,2),
      c_payment_cnt  integer,
      c_delivery_cnt integer,
      c_street_1     varchar(20),
      c_street_2     varchar(20),
      c_city         varchar(20),
      c_state        char(2),
      c_zip          char(9),
      c_phone        char(16),
      c_since        timestamp,
      c_middle       char(2),
      c_data         varchar(500)
    ) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example2;
        
    create sequence bmsql_hist_id_seq;
        
    create table bmsql_history (
      hist_id  integer,
      h_c_id   integer,
      h_c_d_id integer,
      h_c_w_id integer,
      h_d_id   integer,
      h_w_id   integer,
      h_date   timestamp,
      h_amount decimal(6,2),
      h_data   varchar(24)
    ) WITH (FILLFACTOR=80);
        
    create table bmsql_new_order (
      no_w_id  integer   not null,
      no_d_id  integer   not null,
      no_o_id  integer   not null
    ) WITH (FILLFACTOR=80);
        
    create table bmsql_oorder (
      o_w_id       integer      not null,
      o_d_id       integer      not null,
      o_id         integer      not null,
      o_c_id       integer,
      o_carrier_id integer,
      o_ol_cnt     integer,
      o_all_local  integer,
      o_entry_d    timestamp
    ) WITH (FILLFACTOR=80);
        
    create table bmsql_order_line (
      ol_w_id         integer   not null,
      ol_d_id         integer   not null,
      ol_o_id         integer   not null,
      ol_number       integer   not null,
      ol_i_id         integer   not null,
      ol_delivery_d   timestamp,
      ol_amount       decimal(6,2),
      ol_supply_w_id  integer,
      ol_quantity     integer,
      ol_dist_info    char(24)
    ) WITH (FILLFACTOR=80);
        
    create table bmsql_item (
      i_id     integer      not null,
      i_name   varchar(24),
      i_price  decimal(5,2),
      i_data   varchar(50),
      i_im_id  integer
    );
        
    create table bmsql_stock (
      s_w_id       integer       not null,
      s_i_id       integer       not null,
      s_quantity   integer,
      s_ytd        integer,
      s_order_cnt  integer,
      s_remote_cnt integer,
      s_data       varchar(50),
      s_dist_01    char(24),
      s_dist_02    char(24),
      s_dist_03    char(24),
      s_dist_04    char(24),
      s_dist_05    char(24),
      s_dist_06    char(24),
      s_dist_07    char(24),
      s_dist_08    char(24),
      s_dist_09    char(24),
      s_dist_10    char(24)
    ) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example3;
    
  6. 导入数据。

    1. 创建数据库用户。

      create user bot identified by 'Gaussdba@Mpp' profile default; 
      alter user bot sysadmin; 
      create database tpcc1000 encoding 'UTF8' template=template0 owner tpcc5q;
      
    2. 执行如下命令导入数据。

      ./runDatabaseBuild.sh props.opengauss.1000w
      
  7. 备份数据。

    为了方便多次测试, 减少导入数据的时间,可以通过停止数据库,将整个数据目录执行一次拷贝对数据库进行备份。

  8. 对数据进行分盘。

    在性能测试过程中,为了增加IO的吞吐量,需要将数据分散到不同的存储介质上。由于机器上有4块NVME盘,可以将数据分散到不同的盘上。 将pg_xlog、tablespace2、tablespace3这三个目录放置在其他3个NVME盘上,并在原有的位置给出指向真实位置的软连接。pg_xlog位于数据库目录下,tablespace2、tablespace3分别位于数据库目录pg_location下。对tablespace2分盘的命令如下:

    mv $DATA_DIR/pg_location/tablespace2 $TABSPACE2_DIR/tablespace2 
    cd $DATA_DIR/pg_location/ 
    ln -svf $TABSPACE2_DIR/tablespace2 ./
    

    创建完成后的效果如下图:

  9. 运行TPCC程序。

    numactl –C 0-19,32-51,64-83,96-115 ./runBenchmark.sh props.opengauss.1000w
    

    运行后的结果如下图,tpmC部分即为测试结果。

  10. 验证数据测试过程正确性。

    使用htop监控数据库服务端和tpcc客户端CPU利用情况,最佳性能测试情况下,各个业务CPU的占用率都非常高(> 90%)。如果有CPU占用率没有达标,可能是绑核方式不对或其他问题,需要定位找到根因进行调整。

    下图是最佳性能测试情况下所有CPU的使用情况,其中黄线框中的是处理网络中断的CPU。

  11. 如果为了避免数据的干扰,需要进行重新测试,可以通过步骤7备份的数据通过拷贝的方式恢复数据。重复步骤8~步骤10可以重新进行测试。

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