阿里云 2C4G mysql压测？

2025-10-01 17:30:00 分类：云计算

在阿里云上对 2核4G（2C4G） 的 MySQL 实例进行压测，是为了评估该配置下的数据库性能表现（如 QPS、TPS、响应时间、连接数等），为线上部署或容量规划提供参考。以下是完整的压测方案和建议：

一、环境准备

1. 阿里云资源配置

  • 实例类型：RDS MySQL 或 ECS 自建 MySQL
    • 推荐使用 RDS MySQL（如 mysql8.0），便于监控与管理。
    • 若使用 ECS，推荐选择通用型实例（如 ecs.c6.large 或 ecs.g6.large）。
  • 配置：2核 CPU、4GB 内存
  • 存储：
    • RDS：建议使用 SSD 云盘，至少 40GB 起。
    • ECS：挂载 ESSD 或高效云盘。
  • 网络：同地域内使用内网连接，避免公网延迟影响。

2. 数据库配置优化（my.cnf）

针对 2C4G 进行基础调优：

[mysqld]
# 基础设置
innodb_buffer_pool_size = 2G          # 物理内存的 50%~70%
innodb_log_file_size = 256M
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2    # 提高性能，牺牲一点持久性
sync_binlog = 0
max_connections = 300
table_open_cache = 2000
query_cache_type = 0                  # MySQL 8.0 已移除，若用 5.7 可关闭
tmp_table_size = 64M
max_heap_table_size = 64M

# 日志
slow_query_log = 1
long_query_time = 1

修改后需重启 MySQL 生效。

二、压测工具选择

常用压测工具：

工具 说明
sysbench 开源、轻量、支持 OLTP 模拟，适合基准测试
mysqlslap MySQL 自带，简单易用
HammerDB 图形化，支持 TPC-C 模型，适合企业级测试
JMeter + JDBC 灵活，可自定义 SQL 和场景

推荐使用 sysbench，标准化程度高。

三、使用 sysbench 进行 OLTP 压测

1. 安装 sysbench（ECS 上执行）

# CentOS/Alibaba Cloud Linux
yum install -y epel-release
yum install -y sysbench

# Ubuntu/Debian
apt-get update
apt-get install -y sysbench

2. 准备测试数据

sysbench oltp_read_write 
  --mysql-host=your-rds-endpoint.mysql.rds.aliyuncs.com 
  --mysql-port=3306 
  --mysql-user=your_user 
  --mysql-password=your_password 
  --mysql-db=sbtest 
  --tables=10 
  --table-size=100000 
  prepare

创建 10 张表，每张 10 万行数据，约占用几百 MB。

3. 执行压测（模拟并发）

sysbench oltp_read_write 
  --mysql-host=your-rds-endpoint.mysql.rds.aliyuncs.com 
  --mysql-port=3306 
  --mysql-user=your_user 
  --mysql-password=your_password 
  --mysql-db=sbtest 
  --tables=10 
  --table-size=100000 
  --threads=16            # 并发线程数（可测试 4,8,16,32）
  --time=300              # 持续 5 分钟
  --report-interval=10    # 每 10 秒输出一次统计
  run

四、关注核心指标

压测过程中观察以下指标：

指标 期望值（2C4G） 监控方式
QPS（Queries Per Second） 2000 ~ 5000+ sysbench 输出
TPS（Transactions Per Second） 200 ~ 800+ sysbench 输出
响应时间（avg/95% latency） < 20ms（低并发时） sysbench 输出
CPU 使用率 < 80% 阿里云监控 / top
内存使用 buffer pool 命中率 > 95% SHOW ENGINE INNODB STATUS
IOPS < 云盘上限（如 3000 IOPS） 阿里云监控

五、常见问题与调优建议

  1. CPU 打满？

    • 降低并发线程数。
    • 检查是否有慢查询（开启 slow log）。
    • 避免全表扫描，建立合适索引。

  2. 内存不足？

    • 调整 innodb_buffer_pool_size 不超过 3G。
    • 减少 max_connections。

  3. I/O 瓶颈？

    • 升级到更高性能云盘（如 ESSD PL1/PL2）。
    • 启用只读实例分流读请求。

  4. 连接数过多？

    • 使用连接池（如 HikariCP）。
    • 避免短连接频繁创建。

六、压测报告示例（摘要）

Threads: 16
Duration: 300s

TPS: 650.34
QPS: 13006.8
Latency (avg): 24.5ms
Latency (95%): 48ms
CPU Usage: 75%
Memory Usage: 3.6G

结论：2C4G 可支撑中等负载 Web 应用（日活 < 10万），高并发需读写分离或升级配置。

七、扩展建议

  • 使用 阿里云 DAS（数据库自治服务） 进行智能压测与性能分析。
  • 结合 Prometheus + Grafana 做长期监控。
  • 生产环境建议使用 4C8G 起步，2C4G 仅适合测试或低负载场景。

如需，我可以提供完整的 shell 脚本或 HammerDB 测试方案。是否需要？

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