postgresql压测的简单介绍
如何测试mysql的性能和稳定性
有一些有用的工具可以测试MySQL 和基于MySQL 的系统的性能。这里将演示如何利用这些工具进行测试。
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mysqlslap
mysqlslap可以模拟服务器的负载，并输出计时信息。它包含在MySQL 5.1 的发行包中，应该在MySQL 4.1或者更新的版本中都可以使用。测试时可以执行并发连接数，并指定SQL 语句（可以在命令行上执行，也可以把SQL 语句写入到参数文件中）。如果没有指定SQL 语句，mysqlslap 会自动生成查询schema 的SELECT 语句。
MySQL Benchmark Suite （sql-bench）
在MySQL 的发行包中也提供了一款自己的基准测试套件，可以用于在不同数据库服务器上进行比较测试。它是单线程的，主要用于测试服务器执行查询的速度。结果会显示哪种类型的操作在服务器上执行得更快。
这个测试套件的主要好处是包含了大量预定义的测试，容易使用，所以可以很轻松地用于比较不同存储引擎或者不同配置的性能测试。其也可以用于高层次测试，比较两个服务器的总体性能。当然也可以只执行预定义测试的子集（例如只测试UPDATE 的性能）。这些测试大部分是CPU 密集型的，但也有些短时间的测试需要大量的磁盘I/O 操作。
这个套件的最大缺点主要有：它是单用户模式的，测试的数据集很小且用户无法使用指定的数据，并且同一个测试多次运行的结果可能会相差很大。因为是单线程且串行执行的，所以无法测试多CPU 的能力，只能用于比较单CPU 服务器的性能差别。使用这个套件测试数据库服务器还需要Perl 和BDB 的支持，相关文档请参考.
Super Smack
Super Smack是一款用于MySQL 和PostgreSQL的基准测试工具，可以提供压力测试和负载生成。这是一个复杂而强大的工具，可以模拟多用户访问，可以加载测试数据到数据库，并支持使用随机数据填充测试表。测试定义在"smack"文件中，smack 文件使用一种简单的语法定义测试的客户端、表、查询等测试要素。
Database Test Suite
Database Test Suite 是由开源软件开发实验室（OSDL,Open Source DevelopmentLabs）设计的，发布在SourceForge 网站上，这是一款类似某些工业标准测试的测试工具集，例如由事务处理性能委员会（TPC,Transaction Processing Performance Council）制定的各种标准。特别值得一提的是，其中的dbt2 就是一款免费的TPC-C OLTP 测试工具（未认证）。之前本书作者经常使用该工具，不过现在已经使用自己研发的专用于MySQL 的测试工具替代了。
Percona's TPCC-MySQL Tool
我们开发了一个类似TPC-C 的基准测试工具集，其中有部分是专门为MySQL 测试开发的。在评估大压力下MySQL 的一些行为时，我们经常会利用这个工具进行测试（简单的测试，一般会采用sysbench 替代），在源码库中有一个简单的文档说明。
sysbench
sysbench是一款多线程系统压测工具。它可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如，可以用来测试文件I/O、操作系统调度器、内存分配和传输速度、POSIX 线程，以及数据库服务器等。sysbench 支持Lua 脚本语言，Lua 对于各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench 是我们非常喜欢的一种全能测试工具，支持MySQL、操作系统和硬件的硬件测试。（节选自《高性能MySQL》）
技术文档 - PostgreSQL 性能优化之 fsync 参数
目 录
总 结
PostgreSQL 通过调用系统 fsync() 或者其他使得事务内容写入到物理磁盘，这样可以保证操作系统或者数据库出现宕机后，仍然可以恢复到某一个一致性的状态。理论上讲 PostgreSQL 的 fsync 功能关闭，可以实现性能的提升，但是带来的影响就是需要承担数据的丢失，因为出现系统宕机或者数据库崩溃的时候有一些数据是没有落盘的。
本文将验证 fsync 参数的性能影响，以及参数关闭时数据库宕机后的影响。
数据量：1000W
fsync 参数：on
初始化表：user_info
pgbench 压测
pgbench 结果
pgbench 压测
pgbench 结果
数据量：1000W
fsync 参数：off
初始化表：user_info
pgbench 压测
pgbench 结果
pgbench 压测
pgbench 结果
通过对比发现，将 fsync 改为 off，对于读 TPS，参数 fsync 的影响不大，对于写 TPS，性能有一定提升。
现在验证参数关闭时数据库宕机后的影响
首先，使用将数据库性能跑起来
然后，模拟服务器断电
之后，启动数据库
提示信息：比致命错误还过分的错误。
结果：数据库无法启动，原因就是因为无法找到一个有效的 checkpoint 记录，这就是因为 fsync 设置为 off，由于数据库异常宕机导致。可以通过使用 pg_resetxlog 恢复数据库，但是会造成部分数据无法找回，数据丢失；也可以通过备份恢复，同样也会丢失部分数据。
fsync 参数对于读 TPS 的性能影响不大，对于写 TPS 的性能有一些影响，设置为 off，写 TPS 性能有一定提升，但是存在数据库宕机后无法正常启动，即使恢复后启动数据库，也会有数据丢失的很大风险。因此生产环境非必要时，不要将此参数设置为 off，还是使用默认的 on 比较稳妥。
PostgreSQL 中 sequence 的用法
sequence 是 pg 自带的高效的自增id工具（也叫序列）。sequence 使用了轻量级锁的方式来做到高效自增id的，所以会比 UPDATE 行锁快。sequence 的返回数据类型默认是64位的整数，pg 10 可以自定 smallint, integer 或者是 bigint。
sequence 是可以保证自增数据不重复的，也就是说每次自增后都会持久化保存，那么为了继续提高性能，可以加上 CACHE 参数（默认为1），每个进程（连接）可以缓存一个子序列在当前进程内存里面，当子序列用完了才会去原序列取新的子序列。
这个用个例子简单说一下，创建 sequence temp_seq3 时用了 CACHE 10，A session 可以获取到的值是 1...10，B session 可以获取到的值是 11...20，那么获取顺序可能是 (A, A, B, A)，返回值是 (1, 2, 11, 3)，这个不是严格自增的序列，但可以保证回次返回都是唯一的，用了 CYCLE 参数的除外。
根据文档和源码( link 第80行)，缓存在内存里面的最大值(cached)是每个进程都不一样的，所以如果要求严格自增的服务不能用 CACHE。
这里写三种用 pg 做自增id的方式
测试命令，在 MacOS 上用 docker 开一个 pg 在里面运行一下 pgbench 脚本，其中 sql.sql 的内容替换成对应的压测脚本。
TPS: 986
TPS: 7332
TPS: 7451
看看微信的分布式id生成器，原理都差不多，"实际应用中每次提升的步长为10000" = "CACHE 10000"。 link
以上优化已经是用在友好速搭电商系统的订单号和优惠券号生成服务中，为商家提供更快更可靠的服务。
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