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安装
下载安装epel：
wget http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm
rpm -ivh epel-release-6-8.noarch.rpm
安装bzr客户端：
yum install -y bzr
下载tpcc-mysql-master.zip软件：
https://github.com/Percona-Lab/tpcc-mysql
unzip tpcc-mysql-master.zip
cd tpcc-mysql-master/src/
make
如果 make 编译没有报错，就会在 /tmp/tpcc-mysql 下生成 tpcc 二进制命令行工具 tpcc_load 、 tpcc_start；
Tpcc工具结构介绍
create_table.sql：创建所需的数据库表，共9个表
add_fkey_idx.sql：创建索引和外键
drop_cons.sql：删除约束
这9个表的关系：
customer district history item new_orders order_line orders stock warehouse
tpcc-mysql的业务逻辑及其相关的几个表作用如下：
New-Order：新订单，一次完整的订单事务，几乎涉及到全部表
Payment：支付，主要对应 orders、history 表
Order-Status：订单状态，主要对应 orders、order_line 表
Delivery：发货，主要对应 order_line 表
Stock-Level：库存，主要对应 stock 表
其他相关表：
客户：主要对应 customer 表
地区：主要对应 district 表
商品：主要对应 item 表
仓库：主要对应warehouse 表
测试步骤
（1）建库建表
mysqladmin -uroot -p147258 create tpccdb;
mysql -uroot -p147258 tpccdb < /tmp/tpcc-mysql-master/create_table.sql
mysql -uroot -p147258 tpccdb < /tmp/tpcc-mysql-master/add_fkey_idx.sql --这一步也可以在加载数据之后做；
（2）填充数据
如：向tpccdb库压测100个仓库数量：
./tpcc_load -hlocalhost -dtpccdb -uroot -p147258 -w100
【NOTE】选项 warehouse为测试库下的仓库数量，真实测试场景中，仓库数一般不建议少于100个，视云服务器硬件配置而定，如果是配备了SSD或者PCie SSD这种高IOPS设备的话，建议最少不低于1000个。
补充tpcc_load的参数：
tpcc_load -h server_host -P port -d database_name -u mysql_user -p mysql_password -w warehouses -l part -m min_wh -n max_wh
-h 指定主机名
-P 指定mysql端口
-d 指定库名
-u 指定用户
-p 指定密码
-w 指定仓库数
-l 指定* [part]: 1=ITEMS 2=WAREHOUSE 3=CUSTOMER 4=ORDERS
-m 指定最小warehouse
-n 指定最大warehouse
（3）开始测试
如：指定仓库1000，并发数32，预热120s，测试持续1h；
tpcc_start -hlocalhost -d tpccdb -u root -p "147258" -w 1000 -c 32 -r 120 -l 3600 -f tpcc_mysql_20140921.log >>tpcc_caseX_20140921.log 2>&1
【NOTE】真实测试场景中，建议预热时间不小于5分钟，持续压测时长不小于30分钟，否则测试数据可能不具参考意义。
补充tpcc_start的用法：
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 指定仓库数量；
-c 指定并发连接数，默认是1；
-r 指定开始测试前进行warmup的时间，单位s；
-l 指定测试持续时间，单位s；
-i 指定生成报告间隔时长
-f 指定生成的报告文件名
TPCC结果解读
output注释：
10, trx: 12920, 95%: 9.483, 99%: 18.738, max_rt: 213.169, 12919|98.778, 1292|101.096, 1293|443.955, 1293|670.842
20, trx: 12666, 95%: 7.074, 99%: 15.578, max_rt: 53.733, 12668|50.420, 1267|35.846, 1266|58.292, 1267|37.421
30, trx: 13269, 95%: 6.806, 99%: 13.126, max_rt: 41.425, 13267|27.968, 1327|32.242, 1327|40.529, 1327|29.580
40, trx: 12721, 95%: 7.265, 99%: 15.223, max_rt: 60.368, 12721|42.837, 1271|34.567, 1272|64.284, 1272|22.947
50, trx: 12573, 95%: 7.185, 99%: 14.624, max_rt: 48.607, 12573|45.345, 1258|41.104, 1258|54.022, 1257|26.626
--10 - the seconds from the start of the benchmark
（每隔10s统计 ）
--trx: 12920 - New Order transactions executed during the gived interval (in this case, for the previous 10 sec). Basically this is the --throughput per interval. The more the better
（在10s内新订单事物数，该值越大说明性能越好）
--95%: 9.483: - The 95% Response time of New Order transactions per given interval. In this case it is 9.483 sec
（每个给定区间的新订单事务的95%响应时间）
--99%: 18.738: - The 99% Response time of New Order transactions per given interval. In this case it is 18.738 sec
（每个给定区间的新订单事务的99%响应时间）
--max_rt: 213.169: - The Max Response time of New Order transactions per given interval. In this case it is 213.169 sec
（新订单事物最大响应的时间 ）
--the rest: 12919|98.778, 1292|101.096, 1293|443.955, 1293|670.842 is throughput and max response time for the other kind of transactions and can be ignored
（其他事物数和最大响应时间）