〇 下载安装

git clone https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql.git
cd tpcc-mysql/src && make

make如果成功后，会在tpcc-mysql目录下生成tpcc_load与tpcc_start两个工具。

make如果报错，一般原因是缺少mysql_config环境，报错形如：

/bin/sh: mysql_config: command not found
load.c:19:19: error: mysql.h: No such file or directory
………………
‘MYSQL_TYPE_LONG’ undeclared
‘MYSQL_TYPE_STRING’ undeclared
………………
并还有一些ERROR

原因是环境变量设置有误，或缺少mysql_config环境。
比如此处，设置一下环境变量：
export PATH=$PATH:/data/mysql57/bin/

〇 使用

① 在待测试的实例中创建一个db，名为tpcc：CREATE DATABASE tpcc;

② 导入一个tpcc-mysql目录下的表结构：mysql -u$user -p$password -h$host < ./tpcc-mysql/create_table.sql

③ load数据：
./tpcc-mysql/tpcc_load -h$host -d tpcc -u$user -p$password -w 1000 > tpcc.load &
当然这样load很慢，工具配套有一个简单的并行load数据的脚本，load.sh：
使用起来也是十分简单的：

脚本并不是很完善，需要自行修改脚本：
将HOST变量为mysql server的host，
将四个-p后加入密码。
使用如下：

bash load.sh $dbname $warehouse_count

第一个为schema的名字，此处为tpcc，
第二个为warehouse的数量，此处为1000。

并行导入是基于四个部分进行的，分别为：
[part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS
通过./tpcc_load --help，结合load.sh就可以理解。

④ 导入数据结束后，最后加一个index和fk：mysql -u -p < ./tpcc-mysql/add_fkey_idx.sql

⑤ 测试
./tpcc_start -h$host -u$user -p$password -d tpcc -w 1000 -c32 -r300 -l7200 > /data/tpcc.report 2>&1 &

详细用法：
Usage: tpcc_start -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user -p mysql_password -w warehouses -c connections -r warmup_time -l running_time -i report_interval -f report_file -t trx_file

-w 仓库数量
-c 并发连接数
-r 开始测试前进行warm up的时间，进行预热后，测试效果更好，老叶建议300秒以上
-l 测试时间
-i 生成报告间隔时长

一般-f和-t无需指定，一般直接重定向拿到报告结果就足够

〇 报告分析

[server]: …………
[port]: 3306
[DBname]: tpcc
[user]: root
[pass]: *******
[warehouse]: 1000
[connection]: 32
[rampup]: 300 (sec.)
[measure]: 7200 (sec.)

RAMP-UP TIME.(300 sec.)

MEASURING START.

10, trx: 1670, 95%: 120.954, 99%: 143.328, max_rt: 291.917, 1675|207.554, 168|164.157, 167|745.408, 168|875.570
20, trx: 1656, 95%: 128.301, 99%: 150.585, max_rt: 229.172, 1650|102.471, 165|121.764, 165|569.108, 163|737.483
30, trx: 1679, 95%: 129.072, 99%: 151.535, max_rt: 197.850, 1682|103.436, 168|80.130, 168|658.822, 170|686.441
40, trx: 1662, 95%: 126.926, 99%: 147.551, max_rt: 182.245, 1656|122.172, 167|97.329, 167|567.806, 164|717.234
50, trx: 1650, 95%: 130.041, 99%: 151.807, max_rt: 201.568, 1657|124.149, 164|145.663, 164|660.545, 167|683.961
60, trx: 1659, 95%: 127.841, 99%: 148.926, max_rt: 189.087, 1653|107.867, 166|90.284, 165|535.922, 168|690.396
……………………………………………………………………………………………………

STOPPING THREADS................................

每隔10秒打印一次报告。
trx：1670：在给定间隔时间内（此处为10秒，下同）新产生的交易订单，越高越好。
95%: 120.954：在给定间隔时间内，95%以上笔订单，新产生的响应时间，越低越好。
99%: 143.328：在给定间隔时间内，99%以上笔订单，新产生的响应时间，越低越好。
max_rt: 291.917：在给定间隔时间内，产生订单最长的响应时间
1675|207.554, 168|164.157, 167|745.408, 168|875.570：其他类型的事务吞吐量和最大响应时间。


[0] sc:5 lt:1169114 rt:0 fl:0 avg_rt: 88.2 (5)
[1] sc:15 lt:1168760 rt:0 fl:0 avg_rt: 35.1 (5)
[2] sc:1597 lt:115317 rt:0 fl:0 avg_rt: 24.3 (5)
[3] sc:0 lt:116913 rt:0 fl:0 avg_rt: 318.2 (80)
[4] sc:0 lt:116914 rt:0 fl:0 avg_rt: 477.7 (20)
in 7200 sec.

-- 0代表新订单，1代表支付订单，2代表订单状态业务，3代表发货，4代表库存
-- sc：success成功，lt：late延迟，rt：retry重试，fl：failure失败，avg_rt：平均响应时间
-- 可以看出此次测试的mysql server几乎完全无法满足虚拟的tpcc业务。

-- 第二次统计结果
[0] sc:5 lt:1169123 rt:0 fl:0
[1] sc:15 lt:1169116 rt:0 fl:0
[2] sc:1597 lt:115317 rt:0 fl:0
[3] sc:0 lt:116913 rt:0 fl:0
[4] sc:0 lt:116914 rt:0 fl:0

(all must be [OK])-- 以下逻辑均需要ok才可通过
[transaction percentage]
Payment: 43.47% (>=43.0%) [OK]-- 支付成功次数
Order-Status: 4.35% (>= 4.0%) [OK]-- 订单
Delivery: 4.35% (>= 4.0%) [OK]-- 发货
Stock-Level: 4.35% (>= 4.0%) [OK]-- 库存
[response time (at least 90% passed)]-- 响应耗时，需要90%+订单通过指标，才会成为OK
New-Order: 0.00% [NG] *
Payment: 0.00% [NG] *
Order-Status: 1.37% [NG] *
Delivery: 0.00% [NG] *
Stock-Level: 0.00% [NG] *
-- 这里再一次显示我测试的mysql server是“不通过”的。


9742.658 TpmC-- 该值为每分钟交易transaction数，为第一次产生的结果数/执行分钟=1169114/120



〇 参考文档
https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql


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