如何做SQL Server性能测试

对于DBA来讲，我们都会做新服务器的性能测试。我会从TPC的基准测试入手，使用HammerDB做整体性能评估（前身是HammerOra），跟厂商数据对比。再使用DiskSpd针对性的测试磁盘IO性能指标（前身是SQLIO），再到SQLIOSIM测试存储的完整性，再到ostress并发压力测试，对于数据库服务器迁移，我们还会收集和回放Profiler Trace，并收集期间关键性能计数器做对比。

下面我着重谈谈使用HammerDB的TPC-C来做SQL Server基准测试。

自己写负载测试代码很困难

为了模拟数据库的负载，你想要有多个应用程序用户和混合数据读写的语句。你不想总是对单一行更新相同的值，或者只是重复插入假的值。

自己动手使用Powershell、C#等语言写负载测试脚本也不是不可能，只是太消耗时间，你需要创建或者恢复数据库，并做对应的测试。

免费而简单的压测SQL Server：使用HammerDB模拟OLTP数据库负载

HammerDB是一个免费、开源的工具，允许你针对SQL Server、Oracle、MySQL和PostgreSQL等运行TPC-C和TPC-H基准测试。你可以使用HammerDB来针对一个数据库生成脚本并导入测试。HammerDB也允许你配置一个测试运行的长度，定义暖机阶段，对于每个运行的虚拟用户的数量。

首先，HammerDB有一个自动化队列，让你将多个运行在不同级别的虚拟用户整合到一个队列--你可以以此获得在什么级别下虚拟用户性能平稳的结果曲线。你也可以用它来模拟用于示范或研究目的的不同负载。

用于SQL Server上的HammerDB的优缺点

HammerDB是一个免费工具，它也极易访问和快速的启动基准测试和模拟负载的方法。它的自动程序特性也是的运行工作负载相当自动。

主要缺点是它有一个学习曲线。用户界面不是很直观，需要花费时间去习惯。再你使用这个工具一段时间之后，将会更加容易。

HammerDB也不是运行每一个基准测试。它不运行TPC-E基准，例如，SQL Server更热衷于当前更具发展的OLTP基准TPC-E。如果你用HammerDB运行一个TPC-C基准，你应该理解它不能直接与供应商提供的TPC-C基准结果相比较。但是，它是免费的、快速的、易用的。

基准测试使用案例

基准测试负载不能精确模拟你的应用程序的特点。每个负载是唯一的，在不同的系统有不同的瓶颈。对于很多使用案例，使用预定义的基准测试仍然是非常有效的,包括以下性能的比较：

多个环境（例如：旧的物理服务器，新的虚拟环境）

使用各种因素的不同及时点（例如：使用共享存储和共享主机资源的虚拟机的性能）

在配置改变前后的点

当然，对一个数据库服务器运行基准测试可以影响其他SQL Server数据库或者相同主机上其他虚拟机的性能，在生产环境你确保有完善的测试计划。

对于自学和研究来说，有预配置的负载非常棒。

开始使用基准测试

你可以从阅读HammerDB官方文档的“SQL Server OLTP Load Testing Guide”开始。

由于项目中需要用到dpdk，当时在服务器平台选型上有如下2种不同配置可供选择，为了理解老的Xeon处理器和Xeon金牌处理器对DPDK转发性能的影响，需要在两台服务器上分别进行DPDK l3fwd性能转发测试。

采用如下拓扑进行测试，测试仪的4个10GE端口连接X710-DA4的4个接口，测试时测试仪的4个端口同时打流，经过服务器DPDK转发后分别从X710-DA4网卡的不同接口送出，在测试仪的4个端口查看是否有丢包。在无丢包的情况下测试仪端口打流的最大速率即为服务器端DPDK能够提供的最大转发能力，以MPPS为单位。

(1) 在服务器上运行dpdk

/examples/l3fwd/x86_64-native-linux-gcc/l3fwd -l 4,6,8,10 -n 4 -w 0000:04:000 -w 0000:04:001 -w 0000:04:002 -w 0000:04:003 -- -p 0xf --config="(0,0,2),(1,0,4),(2,0,6),(3,0,8)"

运行l3fwd前有一些准备工作：

上述是DPDK官方的性能测试报告中建议的BIOS配置，在实际测试用我没有修改CPU C-state和P-state，并关闭了超线程的功能。

也可以通过 cat /sys/class/net/p6p1/device/numa_node 查看

在上述操作完成后便可以知道dpdk运行时应该设置参数。

(2)测试仪打流

在l3fwd运行起来后，会添加1921800/24、1921810/24、1921820/24、1921830/24四个网段的路由，因此在测试仪端4个端口设置流的时候需要将流的目的IP地址分别设置为上述4个网段的地址，流的目的MAC地址设置为对应接口的MAC地址。

上述的DUT2对应Server01，DUT3对应Server02，DUT1的性能数据和配置是从DPDK的性能测试报告中拿到的。DUT1、DUT2和DUT3的配置对比如下。

从测试结果可以看出，DUT3上运行DPDK就能够实现64字节数据包的线速转发。对比DUT2和DUT3的转发性能可以看出，基于 Xeon Gold 5118处理器的平台相比老的Xeon处理器平台，转发性能是有一定提升的。

当然，从我个人的理解来看，现在的转发测试只是测4条路由表的情况，路由表均能够存放到处理器的一级cache中，没有大规模内存访问的压力。如果有大规模的路由表或者服务器上多个网卡同时收发数据，并且涉及到跨网卡之间的数据包转发，当前的服务器能否实现性能的线性扩展还需要后面进一步测试。

提到服务器性能测试，不得不提到很多术语。为了让大家更容易理解，举个生活中的例子：

你中午去“海底捞”吃饭。

我们可以把“海底捞”这个酒楼看成一个被测系统。

你去吃饭，就是对这个被测系统发起请求，对这个系统造成了一定的负载。你带去的人越多，那么这个餐馆就越繁忙，可以说餐馆承受的负载就越大。

你开始点菜。这个时候你隔壁桌的人也开始点菜。那么你们两个对这个系统产生了并发的请求。同时，其他桌有的在吃菜，有的在等菜，这些都是并发进行的事务。一个完整的吃饭事务可以定义成包括：点菜，下单，上菜，买单四个步骤。对于一个C/S的系统来说，可以对应于：建立连接，发送请求，接受应答，断开连接。

影响一个餐馆生意好坏的一个重要原因是上菜速度。上菜速度体现在两个方面：

很多因素会影响上菜速度，比如服务员的个数、厨师的个数。对于一个C/S的系统，服务员相当于是接入层，厨师相当于是后台服务。假如服务员太少，下单很慢，后面的厨师都闲着，那么上菜速度也快不了；假如服务员够多，下单足够快，但是厨师太少，下的单来不及做，同样上菜速度也很慢；如果服务员很多，厨师也很多，但是来的客人很少，那么大部分的服务员和厨师都闲着，资源全部浪费掉了。因此，接入层和后台服务进程个数、以及资源配比，都是需要根据实际情况进行调优的。

来多少顾客，这是酒楼自己无法控制的，但是酒楼的上菜速度、餐位多少都会制约客流量。一定有一个峰值客流量，当来的客人超过了这个峰值，那么这些客人就会等位，或者是上菜速度超慢让客人无法容忍。容量测试就是通过工具模拟足够多的顾客来吃饭的事务，希望找到这样一个客流量对酒楼产生一定的负载，这个时候酒楼既能接待最多的客户同时也能保证最短的等待时间。更多的，还可以对这个酒楼人员配置和餐位设置等进行调优，以期达到一个最理想的资源利用率和效率。

客流量跟进来的客人多少有关，也跟餐馆的接待能力有关。单方面增加来就餐的顾客，遭到投诉的可能性就越大，上错菜的可能性也越大。

1一个顾客请求的处理耗时，从下单到上菜中间等待的时间，我们称之为响应时间。

2这个餐馆同时为多名顾客上菜的频率，我们称之为吞吐量。