这里我使用了一个原始的Go语言版本的 FunTester 测试框架,现在只有一个基本的方法,实在是因为Go语言特性太强了。框架设计的主要思路之一就是利用Go语言的闭包和方法参数特性,将一个 func() 当做性能测试的主题,通过不断运行这个 func() 来实现性能测试。当然还有另外一个思路就是运行一个多线程任务类,类似 Java 版本的 com.funtester.base.constaint.ThreadBase 抽象类,这样可以设置一些类的属性,绑定一些测试资源,适配更多的测试场景。
下面演示select的性能测试,这里我用了随机ID查询的场景。
这里我使用从35开始递增的ID进行删除。
这里使用了select的用例部分,随机ID,然后更新name字段,随机10个长度的字符串。
这里用到了 FunTester 字段都是随机生成。
到这里可以看出,性能测试框架用到的都是gorm框架的基础API使用,这里MySQL连接池的管理工作完全交给了gorm框架完成,看资料说非常牛逼,我们只需要设置几个参数。这个使用体现很像 HttpClient 设置 HTTP 连接池类似,这里我们也可以看出这些优秀的框架使用起来都是非常简单的。
PS:关于gorm的基础使用的请参考上一期的文章Go语言gorm框架MySQL实践。
go-mysql-server是一个SQL引擎,能解析标准SQL(基于MySQL语法)并优化查询。它提供了简单的接口,允许自定义表格数据源实现。提供与MySQL协议兼容的服务器实现。这意味着它与MySQLODBC,JDBC或默认的MySQL客户端shell接口兼容。如果写压力进一步扩大,并且数据量急剧快速增长,DB写节点即主库就会成为整个系统的瓶颈。在MySQL的日常运营中,如果DB中表和表之间的数据很多是没有关系的,或者根本不需要表关联Join *** 作,我们可以考虑按照业务把不同的数据放到不同的服务器中,即垂直分库或叫垂直切分。
不过需要注意的是,垂直分库无法解决单表数据量过大的问题,由于单一业务的数据信息仍然落盘在单表中,如果单表数据量太大,就会极大地影响SQL执行的性能。由此,在MySQL应用领域,水平分表也是互联网场景应对高并发、单表数据量过大的解决方案之一。分表在本质上可以概括为业务表在逻辑上公用一个路由结构,物理上分散存储。这就是常说的Sharding分片或者分区。
用的这个 github.com/go-sql-driver/mysql 我用 select * from tablename,查询出来, Scan 函数呢,还需要自己定义所查询的变量,然后存储结果集,另外一种方法,还需要自己定义中转//循环输出结果集
//for rows.Next() {
// var id int
// var username string
// err = rows.Scan(&id, &username) //Scan 此函数真的很不爽
// checkErr(err)
// fmt.Println(id)
// fmt.Println(username)
// 推荐你去后盾人上面看看里面有很多关于这类php之类的教学讲解视频,你可以去学学看
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)