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1. 下载与安装2. 创建 Test Plan3. 创建 Thread Group4. 添加 MySQL JDBC Connection 配置4. 添加 JDBC Request Sampler5. 添加 View Results Tree6. 执行测试计划7. 已知错误8. 附录
数据库的压测工具和方法有很多，最简单的方法无非是编写脚本自动执行 INSERT INTO 语句，也有专门的 GUI 工具可以图形化配置测试计划，例如：Data Generator for MySQL 和 EMS Data Generator for MySQL 等，不过，绝大多数的图形化工具都是付费的。
实际上，对数据库的压测，也包括其他类型的压测，最主要的工作是：如何能简单地生成压测数据（Dummy Data），除了要生成与数据类型相符的字面量之外，更多的是要能控制好数据的取值范围，特别地，在数据库的压测中，受外键约束的影响，对于外键列的取值更不能使用随机值。
考虑到写脚本太麻烦，图形化工具收费还不通用，所以，我们还是选择使用老牌的压力测试工具：Apache JMeter，除了它内置了丰富的随机值生成方法外，还因为它是一个统一的压测平台，操作和配置都和其他类型的压测一致。
备注：本文以 Debezium 官方提供的 MySQL Docker镜像 中的 Inventory 数据库为示例介绍和演示压测步骤。
1. 下载与安装
JMeter 官方下载： https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi
提示：在 Windows 下，请运行 ${JMETER_HOME}/bin/jmeterw.cmd （运行 jmeter.bat 会多打开一个 console 窗口）
MySQL JDBC Driver 官方下载：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
解压 zip 包获得里面的 jar 包，将 jar 包放置到 ${JMETER_HOME}/lib 目录下
2. 创建 Test Plan
打开 JMeter 时，默认会自动创建一个空的 Test Plan，我们将其重命名为：Debezium MySQL Example Ddatabase Test Plan
3. 创建 Thread Group
在刚创建的 Test Plan 上单击右键打开菜单，添加一个 Thread Group，其中 Number of Threads (users) 是并行的线程数，Loop Count 是重复执行的次数，假设我们的压测内容是插入一条数据，则执行一次 Thread Group 插入的记录数是两者的乘积。本例中，该测试计划将会插入 2 * 50 = 100 记录。
4. 添加 MySQL JDBC Connection 配置
为使 JMeter 能联通 MySQL 数据库，测试计划的第一步就是创建 JDBC 连接的配置。在刚创建的 Test Group 上单击右键打开菜单，添加一个 JDBC Connection Configrutation，这里有两点需要注意：
JMeter 要求 JDBC 的 URL 必须指定数据库名，否则执行时会报错必须配置 Variable Name for created pool，否则执行时会报错
4. 添加 JDBC Request Sampler
JMeter 负责向数据库发送 SQL 的组件是：JDBC Request Sampler，所以我们要创建一个 JDBC Request Sampler 并填入相应的 SQL 语句，在刚创建的 Test Group 上单击右键打开菜单，添加一个 JDBC Request：
在这里，Query Typle 选择 Upate Statement (这是 JDBC 中的 API)，填入的 SQL 是整个测试计划中最核心的部分，所有的动态变量、取值范围等细节，都通过这条 SQL 实现了，因为我们使用了 JMeter 的函数和变量来生成期望的数值！
INSERT INTO `orders`
(`order_date`, `purchaser`, `quantity`, `product_id`)
VALUES
('${__RandomDate(,2016-01-01,2016-12-31,,)}', ${__Random(1001,1004)}, ${__Random(1,9)}, ${__Random(101,109)})
关于${__RandomDate(,2016-01-01,2016-12-31,,)} 和 ${__Random(1001,1004)} 这些 JMeter 的函数，请移步 JMeter 官方文档：https://jmeter.apache.org/usermanual/functions.html ，这里有细致地解释。
5. 添加 View Results Tree
View Results Tree 是用来查看执行结果的，在配置或执行过程中出错的话，可以在这里看到发送的请求和详细错误，是很有必要配置的一个组件。在刚创建的 Test Group 上单击右键打开菜单，添加一个 View Results Tree 即可，无需特别配置。
6. 执行测试计划
完成上述配置后，就可以执行测试计划了，点击工具栏中的 “绿色开始按钮”，等待测试计划执行完毕，然后打开 View Results Tree 可以看到每次测试的详细情况，包括是否执行成功、发送的请求内容和得到的响应。如果初始尝试没有成功，可以在这里找到详细的错误信息，从而帮助定位问题并解决。
7. 已知错误
1. Name for DataSoure must not be empty in JDBC Connection Configuration
执行测试计划时，JMeter 报错：
java.lang.IllegalArgumentException: Name for DataSoure must not be empty in JDBC Connection Configuration
at org.apache.jmeter.protocol.jdbc.config.DataSourceElement.testStarted(DataSourceElement.java:119) ~[ApacheJMeter_jdbc.jar:5.6.3]
at org.apache.jmeter.engine.StandardJMeterEngine.notifyTestListenersOfStart(StandardJMeterEngine.java:247) [ApacheJMeter_core.jar:5.6.3]
at org.apache.jmeter.engine.StandardJMeterEngine.run(StandardJMeterEngine.java:432) [ApacheJMeter_core.jar:5.6.3]
at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:539) [?:?]
at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264) [?:?]
at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1136) [?:?]
at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:635) [?:?]
at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:833) [?:?]
原因：JDBC Connection Configuration 和 JDBC Request 中没有配置 pool 的变量名，或者配置了，但取名不一样，改为相同的变量名即可：
8. 附录
以下是本文使用的 Debezium 官方提供的 MySQL Docker镜像 中的 Inventory 数据库的 orders 数据表的表结构:
-- Dumping structure for table inventory.orders
DROP TABLE IF EXISTS `orders`;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `orders` (
`order_number` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`order_date` date NOT NULL,
`purchaser` int(11) NOT NULL,
`quantity` int(11) NOT NULL,
`product_id` int(11) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`order_number`),
KEY `order_customer` (`purchaser`),
KEY `ordered_product` (`product_id`),
CONSTRAINT `orders_ibfk_1` FOREIGN KEY (`purchaser`) REFERENCES `customers` (`id`),
CONSTRAINT `orders_ibfk_2` FOREIGN KEY (`product_id`) REFERENCES `products` (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10008 DEFAULT CHARSET=latin1;
-- Dumping data for table inventory.orders: ~5 rows (approximately)
INSERT INTO `orders` (`order_number`, `order_date`, `purchaser`, `quantity`, `product_id`) VALUES
(10001, '2016-01-16', 1002, 5, 104),
(10002, '2016-01-17', 1002, 2, 105),
(10003, '2016-02-25', 1002, 2, 106),
(10006, '2016-02-29', 1002, 2, 106),
(10007, '2016-02-28', 1001, 2, 106);
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