db压测方案

一、环境方案

方案一：同库压测

方案二：单实例压测

方案一：同库压测
定义	直接在目标数据库上执行压测； 与生产应用共享数据库实例	在单独的数据库实例上进行压测，该实例与生产数据 库实例相互独立，但可能具有相同的数据库结构和数据 （通过备份恢复等方式）。
实施步骤	1、选择业务低峰期进行 2、使用JMeter配置适当的线程数和循环次数 3、监控数据库关键指标：CPU、内存、IOPS、连接数等 4、逐步增加负载，观察性能拐点	1、数据库克隆工具 腾讯云数据库的"克隆实例"功能 2、实施步骤 从生产库导出完整结构和数据 在独立环境部署克隆实例 使用JMeter进行压测，配置JDBC连接 监控克隆实例的各项指标 3、数据同步考虑 如果测试需要最新数据，可设置定期同步任务 对于大型数据库，考虑增量同步方案
优点	环境简单，无需额外资源	完全隔离，不影响生产；可模拟真实数据规模
环境复杂度	低	高
资源需求	无额外需求	需要独立数据库实例
数据真实性	使用生产数据	使用生产数据副本
对生产影响	可能影响	无影响
实施难度	简单	中等
成本	低	中高

 

 

二、db压测方案

1、目标

Ps: 生产环境，高峰并发量每秒多少个请求？

• 负载测试 (评估数据库最大吞吐量,验证长期运行的稳定性)

　　　　1）对被测系统持续加压(并发用户)到性能指标超过预期或其某项资源使用达到饱和状态(即加压到系统崩溃)

　　　　2）确定数据库的容量极限(如最大连接数、CPU/内存/磁盘I/O瓶)颈)

　　　　3）验证数据库在长期运行中是否稳定(如内存泄漏、连接池耗尽)

　　　　4）监控指标:查询延迟、吞吐量、CPU使用率、锁等待时间、缓冲区命中率等。

　　　　5）典型问题:数据库连接池不足、磁盘I/0饱和、带宽不足、慢查询导致堆积。

• 并发测试 (检查事务隔离级别,检测死锁或锁竞争)
     1）模拟多用户瞬时并发访问同一个应用、模块或者数据记录时可能发生的性能问题(如内存泄漏、线程锁和资

  源占用方面的问题)

             高压下可能出现大量锁等待或长事务，如果长事务长时间不结束，它占用的内存就会一直被持有，导致内存使用率居高不下；

  　2）模拟多个事务同时读写同一条记录或竞争同一资源

  　　　　同一个事务，访问顺序（insert）

  　　      同一个事务，访问顺序不同（update）

  　3）典型问题:线程死锁、事务隔离级别失效、缓存数据不一致、计数器错误等

  二、环境

  2.1 被测系统硬件环境

  环境	配置
  服务器	CPU: 2核, 内存:4096Mi, OS:Debian GNU/Linux 11 (bullseye)
  数据库	MySQL 8.0, 16GB RAM, 500GB SSD
  中间件	Nginx, Redis, Tomcat
  网络	内网千兆带宽
  jdk	1.8.0_342

  2.2 测试工具软件环境

   

  工具	版本	用途
  JMeter	5.6.3	模拟并发请求
  Grafana + Prometheus	-	监控服务器资源

  2.3 测试环境

  环境	配置
  服务器	CPU: 8核, 内存: 16GB, OS: CentOS 7
  数据库	MySQL 8.0, 16GB RAM, 500GB SSD
  中间件	Nginx, Redis, Tomcat
  网络	内网千兆带宽

  三、测试场景设计

  3.1 测试数据准备

  测试SELECT性能：

  1）单表查询

  2）多表查询

  测试写入性能

  1）单表写入

  2）多表写入

  综合性能评估

  1）混合负载场景，覆盖70%的查询，30%的写入

  3.2 测试用例

   

   

  测试场景	并发线程数	持续时间	测试模式	预期目标
  只读测试	64,128,256	30分钟	oltp_read_only	测试SELECT性能
  只写测试	64,128,256	30分钟	oltp_write_only	测试写入性能
  混合负载	128,256,512	60分钟	oltp_read_write	综合性能评估
  并发测试	1024	15分钟	oltp_read_write	极限压力测试

  四、测试执行流程

    使用no-gui模式单机压测执行测试

  五、数据收集与分析

  5.1 关键指标收集

  指标类别	采集方法
  数据库QPS/TPS	jmeter输出结果
  系统资源	Prometheus+Grafana监控
  MySQL状态	PERFORMANCE_SCHEMA+慢查询日志

  5.2 性能分析维度

    吞吐量分析：

      不同并发下的QPS/TPS变化曲线

      吞吐量拐点识别

    响应时间分析：

      平均响应时间

      P95/P99响应时间

      长尾请求分析

    资源利用率分析：

      CPU使用率（用户态/系统态）

      内存使用（缓冲池命中率）

      磁盘IOPS和吞吐量

      网络带宽使用

  六、测试报告模板

  6.1 性能摘要

  测试场景：OLTP读写混合 最大TPS：12,358 trans/sec (256线程时) P99延迟：23.4ms (512线程时) CPU利用率峰值：78% 内存使用峰值：72GB

  6.2 详细结果表格

  并发数	平均TPS	平均延迟(ms)	CPU使用率	内存使用	磁盘IOPS
  16	2,345	6.8	32%	24GB	1,200
  32	4,128	7.7	45%	32GB	2,100
  ...	...	...	...	...	...
  1024	9,876	103.2	92%	68GB	8,700

  6.3 瓶颈分析与建议

  发现的问题：

    当并发超过512时，响应时间显著上升

    在1024并发时出现连接等待

  优化建议：

    调整innodb_thread_concurrency=64

    增加innodb_buffer_pool_size至96GB

    优化长事务处理机制

  风险控制

  熔断机制：

    当系统负载持续5分钟>90%时自动停止测试

    设置测试超时时间（最长2小时）

  应急方案：

  紧急停止所有测试连接 mysql -uroot -p -e "SELECT CONCAT('KILL ',id,';') FROM information_schema.processlist WHERE user='test' INTO OUTFILE '/tmp/kill.sql'" mysql -uroot -p < /tmp/kill.sql

  数据备份：

  测试前全量备份 mysqldump -uroot -p --all-databases --single-transaction > full_backup.sql

  测试周期安排

   

  阶段	时间安排	负责人
  环境准备	Day 1	DBA团队
  基准测试	Day 2上午	测试团队
  负载测试	Day 2下午	测试团队
  极限测试	Day 3上午	测试+DBA
  分析报告	Day 3下午	本方案可根据实际测试结果进行迭代优化，每轮测试后召开复盘会议，根据发现的问题调整测试参数和优化方向。

  本方案可根据实际测试结果进行迭代优化，每轮测试后召开复盘会议，根据发现的问题调整测试参数和优化方向。