Estressando o MySQL com o mysqlslap

Não é de hoje que é necessário efetuar vários testes antes de colocar um servidor em produção e para isso, as vezes os testes que a turma de desenvolvimento elabora não são os melhores na visão do administrador de bancos de dados. Na verdade, os dois times precisam estar juntos e alinhados para a realização de tal tarefa para que nada escape aos olhos e ao entendimento de ambos os pontos de vista, tanto da aplicação quanto do banco de dados, sendo que, testes de estresse ou ainda, os benchmarks, são um fator determinante para que um produto para ser eleito como solução ou não.

Nessa semana tivemos um interação interessante com um cliente no Brasil que precisou ter certeza de que um servidor de bancos de dados MySQL poderia entrar em produção para atender a uma grande demanda e por isso, nos chamou, para rever toda a configuração, além de corrigir métricas de performance, revisar discos, memória e poder de processamento. É isso, após o trabalho utilizamos o “mysqlslap” que é uma suite de benchmark nativa do MySQL, disponibilizada juntamente com vários programas clientes e não clientes no momento da instalação do servidor de bancos de dados mais popular do mundo. Várias são as opções que podem ser utilizadas com o mysqlslap que ao ser utilizado a primeira vez, cria uma base de dados para administrar os seus próprios metadados.

O que quero mostrar aqui é que, após executar uma auditoria e um bom tuning na instância de MySQL do cliente, que roda em Red Hat 6, rodamos alguns scripts personalizados, criados pela WBConsultinga para otimizar dados em páginas de dados e atualizar estatísticas de objetos, iniciamos os testes com o mysqlslap, primeiro para verificar se teríamos problemas com o número de conexão simultâneas de usuários de 3000 que o cliente requisitou para o sistema.

Executamos então o primeiro teste com 3000 clientes disparando 1000 consultas em conexão simultânea…

[root@mysqlsrv101 ~]# mysqlslap --user=root --password=XXX --auto-generate-sql --concurrency=3000 --number-of-queries=1000
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 33.098 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 33.098 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 33.098 seconds
Number of clients running queries: 3000
Average number of queries per client: 0

O tempo de uma iteração único poderá ser alto se imaginarmos que temos consultas ad hoc. Mas, para isso, o mysqlslap tem uma opção que permite controlar quantas vezes você deseja repetir aquela mesma iteração (-i ou –itereations). Executamos  -i 5 e assim, notamos que os ajustes de caches e buffers estão trabalhando bem…

[root@mysqlsrv101 ~]# mysqlslap --user=root --password=XXX --auto-generate-sql --concurrency=3000 --auto-generate-sql-write-number=100 -i 5
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 19.387 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 17.967 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 22.998 seconds
Number of clients running queries: 3000
Average number of queries per client: 0

Tivemos então os tempos médio (average) mínimo (minimum) mais baixos que executando consultas ad hoc. Consultando as variáveis de status do MySQL, percebemos que muita informação foi agregada às estruturas de memória, tanto para o InnoDB Buffer Pool quanto para o MyISAM Key Buffer.

mysql> show status like 'Innodb_buffer_pool%';
+---------------------------------------+-----------+
| Variable_name                         | Value     |
+---------------------------------------+-----------+
| Innodb_buffer_pool_pages_data         | 5638      |
| Innodb_buffer_pool_pages_dirty        | 0         |
| Innodb_buffer_pool_pages_flushed      | 13895     |
| Innodb_buffer_pool_pages_free         | 518648    |
| Innodb_buffer_pool_pages_misc         | 1         |
| Innodb_buffer_pool_pages_total        | 524287    |
| Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd     | 0         |
| Innodb_buffer_pool_read_ahead         | 0         |
| Innodb_buffer_pool_read_ahead_evicted | 0         |
| Innodb_buffer_pool_read_requests      | 764868549 |
| Innodb_buffer_pool_reads              | 1865      |
| Innodb_buffer_pool_wait_free          | 0         |
| Innodb_buffer_pool_write_requests     | 665820    |
+---------------------------------------+-----------+
13 rows in set (0.01 sec)

mysql> show status like 'Key_%';
+------------------------+---------+
| Variable_name          | Value   |
+------------------------+---------+
| Key_blocks_not_flushed | 1023    |
| Key_blocks_unused      | 17      |
| Key_blocks_used        | 2514736 |
| Key_read_requests      | 0       |
| Key_reads              | 2876589 |
| Key_write_requests     | 4566867 |
| Key_writes             | 4567890 |
+------------------------+---------+
7 rows in set (0.00 sec)

Finalmente, um teste de evolução de conexões simultâneas, inciando em 500, indo a 1000, 1500 e finalmente para 3000:

[root@mysqlsrv101 ~]# mysqlslap --user=root --password=XXX --auto-generate-sql --concurrency=500,1000,1500,3000 --number-of-queries=100
Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 3.084 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 3.084 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 3.084 seconds
Number of clients running queries: 500
Average number of queries per client: 0

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 4.054 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 4.054 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 4.054 seconds
Number of clients running queries: 1000
Average number of queries per client: 0

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 6.993 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 6.993 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 6.993 seconds
Number of clients running queries: 1500
Average number of queries per client: 0

Benchmark
Average number of seconds to run all queries: 16.021 seconds
Minimum number of seconds to run all queries: 37.092 seconds
Maximum number of seconds to run all queries: 22.008 seconds
Number of clients running queries: 3000
Average number of queries per client: 0

O resumo da utilização de recursos foi:

Máxima de CPU ao final dos testes: 49%
Máxima de Taxa de IO: 42%
Máxima de utilização de Memória: 70%
Máxima de Swap: 0%

Conseguimos acertar o número de conexões simultâneas que o cliente precisava ajustando as variáveis @@max_connections e @@max_user_connections de acordo com o que é necessário. O mysqlslap nos auxiliou para colocar o MySQL nos limites que o projeto requisitou e comprovar que o servidor de bancos de dados estava pronto para entrar em produção.


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2 Responses to “Estressando o MySQL com o mysqlslap”

  1. Obrigado pelas dicas Wagner! Encontrei hoje seu blog no Google e estou copiando diversas dicas para poder trabalhar melhor com o banco mysql.

    Continue postando estas dicas incríveis para ajudar outros DBA’s também!

  2. Olá Wagner, trabalho com redes/infra-estrutura e não temos nenhum DBA na empresa. Habitualmente efetuo a instalação do MySQL de forma básica sem nenhum ajuste posterior.
    Estou querendo mudar essa metodologia, e fazer um tuning bem feito no servidor MySQL para poder suportar uma escalabilidade grande do ERP, website e demais serviços que estão usando o banco de dados.
    Estou aguardando abrir turma de curso online na Escola Linux, porém ainda não têm previsão. Até lá, você teria como recomendar algum artigo ou manual/tutorial/documento com alguns parâmetros que são comumente ajustados pós-instalação do MySQL ?
    Obrigado!

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