openGauss基于4路鲲鹏服务器的性能调优
1、概述本文主要形貌了在4路鲲鹏服务器上，通过软硬件协同优化设置达到openGauss数据库的极致性能的方法。
主要包括软硬件要求、BIOS设置、网卡设置、磁盘设置、服务器参数设置、数据库参数设置、绑核以及TPCC模型脚本优化等内容。
1.1 硬件规格
[*]服务器： TaiShan 200(Model 2480)
[*]CPU： Kunpeng-920 ARM aarch64(4 Sockets * 64 Cores)
[*]内存： 1TB
[*]网卡： 万兆网卡Hi1822 Family(4*25GE)，时延 < 0.1ms
[*]磁盘： NVME * 4，Model Number：HWE56P433T2M005N（V5 NVME卡）、HWE36P43016M000N（V3 NVME卡），其中V5 NVME卡 1MB顺序写带宽达到2600MB以上
1.2 软件规格
[*]操纵体系： openEuler 20.03 (LTS)
[*]数据库软件： openGauss 5.0.0 或其他更高Release版
[*]压测软件： BenchmarkSQL-5.0
2、服务器优化设置
2.1 BIOS设置
登录服务器管理体系，进入BIOS，举行以下设置，保存后重启：
设置项保举值菜单路径阐明Support SmmuDisabledAdvanced > MISC Config > Support SmmuSystem Memory Management UnitCPU Prefetching ConfigurationDisabledAdvanced > MISC Config > CPU Prefetching ConfigurationCPU预取，保举关闭Die InterleavingDisabledAdvanced > Memory Config > Die Interleaving控制是否使用DIE交织，保举关闭Max Payload Size512BAdvanced > PCIe Config > CPU X PCIe - Port X > Max Payload Size每次传输数据的最大单位，值越大带宽使用率越高。
其中X为具体的CPU编号 2.2 磁盘设置
本次调优中，需要用到4个 NVME 存储卡。分别用于存放 datanode 本身、xlog、2个比力大的表空间。其中用于存放 xlog 的为V5的NVME存储卡，容量3TB以上，其余为V3的NVME存储卡，容量1TB以上。
在4p单机环境下，CPU更多，并发更大，单位时间内产生的数据量更大，IO很容易成为制约性能的瓶颈，以是在条件答应的环境下，应只管使用V5的存储卡，V5的存储卡优先用于存放xlog文件。
df -h | grep nvme
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d7e679269aad17f89db1b80ff4fe5593.png
2.2.1 格式化文件体系
查看 nvme 的文件体系类型，确认块大小是否为8KB（bsize=8192）。
# 如查看挂载在 /data4 路径下硬盘信息
xfs_info /data4
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/cdd868b5d1101942580769fd6fb02ae0.png
假如不是，则将其格式化为8KB（格式化前注意数据备份）。
umount /data4
mkfs.xfs -b size=8192 /dev/nvme3n1 -f
mount /dev/nvme3n1 /data4
操纵完成后再次用 xfs_info 确认是否实行成功。
2.2.2 设置磁盘IO队列调治机制
echo none > /sys/block/nvme0n1/queue/scheduler
echo none > /sys/block/nvme1n1/queue/scheduler
echo none > /sys/block/nvme2n1/queue/scheduler
echo none > /sys/block/nvme3n1/queue/scheduler
2.3 网络设置
进入华为官网 ，选择对应的版本及补丁号，如 IN500 solution 5.1.0.SPC401 ，下载 IN500_solution_5.1.0.SPC401.zip
安装hinicadm工具。
以管理员身份实行以下命令：
mkdir IN500_solution_5.1.0
export IN500_HOME=$(pwd)/IN500_solution_5.1.0
unzip IN500_solution_5.1.0.SPC401.zip -d IN500_solution_5.1.0
cd $IN500_HOME/tools/linux_arm/nic/
rpm -ivh hinicadm-2.4.1.0-1.aarch64.rpm
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/85bc8f6352ea5bf798dab2e1295ac97e.png
通过 ifconfig
命令查看使用的网络接口卡。
ifconfig
根据设置的ip确认网络接口卡名：enp71s0
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/a31a81affdd35b945c7df46686e441cb.png
查看Hi1822设备信息：
hinicadm info
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/448d445213199ee6df4752a366f48a68.png
可以看到小网口 enp71s0 对应的物理网卡设备名为 hinic0。
设置环境参数，以方便后续使用：
export CARD_NAME=enp71s0
export HARD_DEV=hinic0
2.3.1 更换网卡固件
[*] 查看固件版本。
ethtool -i $CARD_NAME
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7eabad3838acb7c92ee127df12a83cc8.png
firmware-version 为 2.4.1.0，则无需修改。否则假如是2.5.0.0，发起更换为2.4.1.0。
[*]更换固件步调：
[*] （2）更换固件。
# 命令格式为：
hinicadm updatefw -i <物理网卡设备名> -f <固件文件路径>
# 例如：
hinicadm updatefw -i $HARD_DEV -f $IN500_HOME/firmware/update_bin/cfg_data_nic_prd_1h_4x25G/Hi1822_nic_prd_1h_4x25G.bin
[*] （3）重启服务器，确认firmware-version 是否为 2.4.1.0。
2.3.2 设置停止队列
[*] （1）查看当前网卡的停止队列设置
IN500_solution_5.1.0支持设置最大停止数为16或64，在4P单机调优场景下，我们需要将停止数设置为24，以是需要将最大停止数设置为64。
通过以下命令查看当前的设置：
ethtool -l $CARD_NAME
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9aa2253e95d4e81fa16a181da4b7e590.png
上图中第一个Combined值为网卡支持的最大停止数，第二个Combined值为当前网卡设置的停止数24。
若设置已准确，则无需实行下列步调，否则实行下列步调举行修改。
[*] （2）修改最大设置
# 命令格式：
$IN500_HOME/tools/linux_arm/nic/config/hinicconfig <物理网卡设备名> -f <多中断队列配置文件>
# 例如：
cd $IN500_HOME/tools/linux_arm/nic/config/
./hinicconfig $HARD_DEV -f ./std_sh_4x25ge_dpdk_cfg_template0.ini # 64中断，本文场景下执行此命令
# ./hinicconfig $HARD_DEV -f ./std_sh_4x25ge_dpdk_cfg_template0.ini # 16中断
[*] （3）修改当前设置
ethtool -L $CARD_NAME combined 24
[*] （4）再次实行步调（1）举行设置确认。
2.3.3 网络停止绑核
在4路鲲鹏服务器中，共有8个NUMA节点、256核。将每个节点的末了3个核，共24个核用作网络停止，会有比力好的优化结果。
使用以下命令查看CPU与node环境：
numactl -H
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5e226a3505d333118b72f608048cc8d0.png
停止绑核脚本如下：
export CARD_NAME=enp71s0
irq_list=`cat /proc/interrupts | grep $CARD_NAME | awk {'print $1'} | tr -d ":"`
irq_array_net=($irq_list)
cpu_array_irq=(29 30 31 61 62 63 93 94 95 125 126 127 157 158 159 189 190 191 221 222 223 253 254 255)
for (( i=0;i<24;i++ ))
do
echo "${cpu_array_irq[$i]}" > /proc/irq/${irq_array_net[$i]}/smp_affinity_list
done
for j in ${irq_array_net[@]}
do
cat /proc/irq/$j/smp_affinity_list
done
将CARD_NAME改为实际值，保存为sh脚本bind_irq.sh 并实行完成停止绑定。
sh bind_irq.sh
2.3.4 修改网卡参数
ifconfig
$CARD_NAME mtu 1500# 设置读写缓冲区ethtool -G $CARD_NAME rx 1024 tx 1024# 将网络分片offloading到网卡上ethtool –K $CARD_NAME tso onethtool –K $CARD_NAME lro onethtool –K $CARD_NAME gro onethtool –K $CARD_NAME gso on 2.4 其他操纵体系设置
[*] 关闭不必要的服务
service sysmonitor stop
service irqbalance stop
service rsyslog stop
service firewalld stop
[*] 关闭透明大页
echo 'never' > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
echo 'never' > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
[*] 取消CPU平衡
echo 0 > /proc/sys/kernel/numa_balancing
[*] 调解内存脏页回收战略
echo 3000 > /proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs
echo 500 > /proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs
echo 60 > /proc/sys/vm/dirty_ratio
echo 5 > /proc/sys/vm/dirty_background_ratio
3、openGauss数据库设置
3.1 数据库安装与环境变量设置
（1）切换到数据库运行用户下（非root用户）。
（2）创建文件：
vim ~/env.txt
设置如下环境变量（env.txt）：
export GAUSSHOME=/home/my_user/package# openGauss 的安装目录
export LD_LIBRARY_PATH=$GAUSSHOME/lib
export PATH=$GAUSSHOME/bin:$PATH
export DATA_NODE=/xxx/data # 数据库节点路径
export XLOG=xxx/pg_xlog # 存放xlog的路径
export TABLESPACE2=xxx/tablespace2 # 表空间路径2
export TABLESPACE3=xxx/tablespace3 # 表空间路径3
export DATA_BACK=xxx/data_back # 数据备份路径
实行命令使环境变量生效
source ~/env.txt
注意：
[*]DATA_NODE、XLOG、TABLESPACE2、TABLESPACE3 分别放到4个差异的 nvme 盘。
[*]XLOG发起放到最好的 nvme 盘。
[*]以上路径不要同时存放其他数据，避免后续恢复数据时被删除。
（3）安装数据库
从 openGauss官网 下载安装包，按官网文档举行安装到 $GAUSSHOME 路径。
安装好后，初始化数据库节点到 $DATA_NODE 路径下。
3.1 修改pg_hpa.conf
在文件末尾增加以下内容，
host tpcc1000 tpcc_bot xxx.xxx.xxx.xxx/32 sha256
其中，
[*]tpcc1000 为后面创建的数据库名。
[*]tpcc_bot 为后面创建的数据库用户名。
[*]xxx.xxx.xxx.xxx 改为benchmark压测服务器的IP。
3.2 修改postgersql.conf
本节列举openGauss的主要GUC参数设置。主要注意事项如下：
[*] 在极限性能场景下，关闭用于调试等的无关功能。
[*] 打开 synchronous_commit、fsync参数保障数据安全落盘。
[*] 开启线程池，使用绑核设置。绑核编号中除去用于网络停止的核以及用于处理xlog的核。
enable_thread_pool = on thread_pool_attr = '696,8,(cpubind:1-28,32-60,64-92,96-124,128-156,160-188,192-220,224-252)'
[*] xlog落盘压力较大，干系线程单独绑核。
[*] xlog天生速率非常大，调解回收干系参数加快回收速率。
[*] 打开autovacuum。
[*] listen_addresses、port需要根据实际环境举行修改。
[*] wal_file_init_num 在天生数据阶段使用30，在跑TPCC阶段改为60000。
参考设置如下，参数具体含义可以在openGauss官网查阅：
max_connections = 4096
allow_concurrent_tuple_update = true
audit_enabled = off
cstore_buffers =16MB
enable_alarm = off
enable_codegen = false
enable_data_replicate = off
full_page_writes= off
max_files_per_process = 100000
max_prepared_transactions = 2048
use_workload_manager = off
wal_buffers = 1GB
work_mem = 1MB
transaction_isolation = 'read committed'
default_transaction_isolation = 'read committed'
synchronous_commit = on
fsync= on
maintenance_work_mem = 2GB
autovacuum = on
autovacuum_mode = vacuum
autovacuum_vacuum_cost_delay =10
update_lockwait_timeout =20min
enable_mergejoin = off
enable_nestloop = off
enable_hashjoin = off
enable_bitmapscan = on
enable_material = off
wal_log_hints = off
log_duration = off
checkpoint_timeout = 15min
autovacuum_vacuum_scale_factor = 0.1
autovacuum_analyze_scale_factor = 0.02
enable_save_datachanged_timestamp =FALSE
log_timezone = 'PRC'
timezone = 'PRC'
lc_messages = 'C'
lc_monetary = 'C'
lc_numeric = 'C'
lc_time = 'C'
enable_double_write = on
enable_incremental_checkpoint = on
enable_opfusion = on
numa_distribute_mode = 'all'
track_activities = off
enable_instr_track_wait = off
enable_instr_rt_percentile = off
track_sql_count = off
enable_instr_cpu_timer = off
plog_merge_age = 0
session_timeout = 0
enable_instance_metric_persistent = off
enable_logical_io_statistics = off
enable_user_metric_persistent =off
enable_xlog_prune = off
enable_resource_track = off
enable_thread_pool = on
thread_pool_attr = '696,8,(cpubind:1-28,32-60,64-92,96-124,128-156,160-188,192-220,224-252)'
enable_partition_opfusion=on
dirty_page_percent_max = 0.1
candidate_buf_percent_target = 0.7
checkpoint_segments =10240
advance_xlog_file_num = 100
autovacuum_max_workers = 20
autovacuum_naptime = 5s
bgwriter_flush_after = 256kB
data_replicate_buffer_size = 16MB
enable_stmt_track = off
remote_read_mode=non_authentication
wal_level = archive
hot_standby = off
hot_standby_feedback = off
client_min_messages = ERROR
log_min_messages = FATAL
enable_asp = off
enable_bbox_dump = off
enable_ffic_log = off
wal_keep_segments = 1025
wal_writer_delay = 100
local_syscache_threshold = 40MB
sql_beta_feature = 'partition_opfusion'
pagewriter_thread_num = 2
max_redo_log_size=400GB
walwriter_cpu_bind = 0
undo_zone_count=0
gs_clean_timeout =0
pagewriter_sleep = 30
incremental_checkpoint_timeout=5min
xloginsert_locks=8
walwriter_sleep_threshold = 50000
log_hostname = off
vacuum_cost_limit = 10000
instr_unique_sql_count=0
track_counts = on
bgwriter_flush_after = 32
enable_seqscan = off
enable_beta_opfusion=on
enable_global_syscache=off
enable_ustore = off
enable_cachedplan_mgr=off
shared_buffers = 450GB
enable_page_lsn_check = off
max_io_capacity = 4GB
light_comm = on
enable_indexscan_optimization = on
time_record_level = 1
listen_addresses = '?'
port = ?
bgwriter_delay = 1s
checkpoint_segments=10000
# 在生成数据阶段使用30，在跑TPCC阶段改为60000
wal_file_init_num = 30
# wal_file_init_num = 60000
3.3 创建压测数据库
（1）用绑核方式启动
-C参数指定绑核列表，参数与openGauss的线程池绑定参数一致。
numactl -C 1-28,32-60,64-92,96-124,128-156,160-188,192-220,224-252 gs_ctl start -D $datadir-Z single_node
（2）创建数据库
登录数据库，创建用于压测的用户及数据库。
注意与前面在pg_hba.conf设置的参数保持一致。
create user tpcc_bot with sysadmin identified by 'my_password@123';
create database tpcc1000 encoding='UTF-8' owner=tpcc_bot;
完成后退出登录。
4、Benchmark设置
4.1 Benchmark 运行环境
用于运行Benchmark压测的服务器不需要很高的设置，只要包管不会成为瓶颈点即可。
本文所使用的客户端服务器设置为2Taishan 200服务器，CPU为Kunpeng-920 ARM aarch64（2socket*64core），内存765GB。
体系设置部分可以参考第二节《服务器优化设置》举行设置，其中停止设置保举为：最大停止数设置为64，使用停止数设置为48。
Benchmark-sql-5.0软件的安装可以参考 此文 ，本文不再赘述。
4.2 修改数据天生脚本
安装好Benchmark-sql-5.0后，进入运行路径 benchmarksql-5.0/run。
[*] （1）修改 sql.common/tableCreates.sql，组要修改如下：
[*] 增加2个表空间，bmsql_customer分配到 example2，bmsql_stock分配到 example3。
[*] 删除无用序列 bmsql_hist_id_seq。
[*] 修改表创建语句，给主要的表增加 FACTOR属性。
[*] 增加分区设置。
具体如下：
CREATE TABLESPACE example2 relative location 'tablespace2';
CREATE TABLESPACE example3 relative location 'tablespace3';
create table bmsql_config (
cfg_name varchar(30),
cfg_value varchar(50)
);
create table bmsql_warehouse (
w_id integer not null,
w_ytd decimal(20,2),
w_tax decimal(4,4),
w_name varchar(10),
w_street_1varchar(20),
w_street_2varchar(20),
w_city varchar(20),
w_state char(2),
w_zip char(9)
) WITH (FILLFACTOR=80);
create table bmsql_district (
d_w_id integer not null,
d_id integer not null,
d_ytd decimal(20,2),
d_tax decimal(4,4),
d_next_o_idinteger,
d_name varchar(10),
d_street_1 varchar(20),
d_street_2 varchar(20),
d_city varchar(20),
d_state char(2),
d_zip char(9)
) WITH (FILLFACTOR=80);
create table bmsql_customer (
c_w_id integer not null,
c_d_id integer not null,
c_id integer not null,
c_discount decimal(4,4),
c_credit char(2),
c_last varchar(16),
c_first varchar(16),
c_credit_lim decimal(12,2),
c_balance decimal(12,2),
c_ytd_paymentdecimal(12,2),
c_payment_cntinteger,
c_delivery_cnt integer,
c_street_1 varchar(20),
c_street_2 varchar(20),
c_city varchar(20),
c_state char(2),
c_zip char(9),
c_phone char(16),
c_since timestamp,
c_middle char(2),
c_data varchar(500)
) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example2;
-- create sequence bmsql_hist_id_seq;
create table bmsql_history (
hist_idinteger,
h_c_id integer,
h_c_d_id integer,
h_c_w_id integer,
h_d_id integer,
h_w_id integer,
h_date timestamp,
h_amount decimal(6,2),
h_data varchar(24)
) WITH (FILLFACTOR=80);
create table bmsql_new_order (
no_w_idinteger not null,
no_d_idinteger not null,
no_o_idinteger not null
) WITH (FILLFACTOR=80);
create table bmsql_oorder (
o_w_id integer not null,
o_d_id integer not null,
o_id integer not null,
o_c_id integer,
o_carrier_id integer,
o_ol_cnt integer,
o_all_localinteger,
o_entry_d timestamp
) WITH (FILLFACTOR=80);
create table bmsql_order_line (
ol_w_id integer not null,
ol_d_id integer not null,
ol_o_id integer not null,
ol_number integer not null,
ol_i_id integer not null,
ol_delivery_d timestamp,
ol_amount decimal(6,2),
ol_supply_w_idinteger,
ol_quantity integer,
ol_dist_info char(24)
) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example2
partition by RANGE(ol_w_id)
(
partition bmsql_order_line_p1 values less than (126),
partition bmsql_order_line_p2 values less than (251),
partition bmsql_order_line_p3 values less than (376),
partition bmsql_order_line_p4 values less than (501),
partition bmsql_order_line_p5 values less than (626),
partition bmsql_order_line_p6 values less than (751),
partition bmsql_order_line_p7 values less than (876),
partition bmsql_order_line_p8 values less than (1001)
);
create table bmsql_item (
i_id integer not null,
i_name varchar(24),
i_pricedecimal(5,2),
i_data varchar(50),
i_im_idinteger
);
create table bmsql_stock (
s_w_id integer not null,
s_i_id integer not null,
s_quantity integer,
s_ytd integer,
s_order_cntinteger,
s_remote_cnt integer,
s_data varchar(50),
s_dist_01 char(24),
s_dist_02 char(24),
s_dist_03 char(24),
s_dist_04 char(24),
s_dist_05 char(24),
s_dist_06 char(24),
s_dist_07 char(24),
s_dist_08 char(24),
s_dist_09 char(24),
s_dist_10 char(24)
) WITH (FILLFACTOR=80) tablespace example3
partition by RANGE(s_w_id)
(
partition bmsql_stock_p1 values less than (126),
partition bmsql_stock_p2 values less than (251),
partition bmsql_stock_p3 values less than (376),
partition bmsql_stock_p4 values less than (501),
partition bmsql_stock_p5 values less than (626),
partition bmsql_stock_p6 values less than (751),
partition bmsql_stock_p7 values less than (876),
partition bmsql_stock_p8 values less than (1001)
);
[*] （2）修改 sql.common/indexCreates.sql，改为如下：
alter table bmsql_warehouse add constraint bmsql_warehouse_pkey
primary key (w_id);
alter table bmsql_district add constraint bmsql_district_pkey
primary key (d_w_id, d_id);
alter table bmsql_customer add constraint bmsql_customer_pkey
primary key (c_w_id, c_d_id, c_id);
create index bmsql_customer_idx1
onbmsql_customer (c_w_id, c_d_id, c_last, c_first);
alter table bmsql_oorder add constraint bmsql_oorder_pkey
primary key (o_w_id, o_d_id, o_id);
create index bmsql_oorder_idx1
onbmsql_oorder (o_w_id, o_d_id, o_c_id);
alter table bmsql_new_order add constraint bmsql_new_order_pkey
primary key (no_w_id, no_d_id, no_o_id) using index tablespace example2;
alter table bmsql_order_line add constraint bmsql_order_line_pkey
primary key (ol_w_id, ol_d_id, ol_o_id, ol_number);
alter table bmsql_stock add constraint bmsql_stock_pkey
primary key (s_w_id, s_i_id);
alter table bmsql_item add constraint bmsql_item_pkey
primary key (i_id);
[*] （3）修改数据天生脚本 runDatabaseBuild.sh，具体如下：
#!/bin/sh
Cwd=`cd $(dirname $0);pwd`
if [ $# -lt 1 ] ; then
echo "usage: $(basename $0) PROPS ]" >&2
exit 2
fi
PROPS="$1"
shift
if [ ! -f "${PROPS}" ] ; then
echo "${PROPS}: no such file or directory" >&2
exit 1
fi
DB="$(grep '^db=' $PROPS | sed -e 's/^db=//')"
BEFORE_LOAD="tableCreates_4p"
#AFTER_LOAD="indexCreates foreignKeys extraHistID buildFinish"
AFTER_LOAD="indexCreates buildFinish"
for step in ${BEFORE_LOAD} ; do
$Cwd/runSQL.sh "${PROPS}" $step
done
$Cwd/runLoader.sh "${PROPS}" $*
for step in ${AFTER_LOAD} ; do
$Cwd/runSQL.sh "${PROPS}" $step
done
4.3 运行参数设置
进入路径 benchmarksql-5.0/run，复制一份设置文件并修改props_4p_5min.og，作为预热5分钟时使用。
cp props.pg props_4p_5min.og
vim props_4p_5min.og
props_4p_5min.og：将ip、port、my_db_user_name、my_db_user_name改为实际值。
db=postgres
driver=org.postgresql.Driver
conn=jdbc:postgresql://ip:port/tpcc1000?prepareThreshold=1&batchMode=on&fetchsize=10&loggerLevel=OFF
user=my_db_user_name
password=my_db_user_name
warehouses=1000
loadWorkers=80
terminals=812
//To run specified transactions per terminal- runMins must equal zero
runTxnsPerTerminal=0
//To run for specified minutes- runTxnsPerTerminal must equal zero
runMins=5
//Number of total transactions per minute
limitTxnsPerMin=0
//Set to true to run in 4.x compatible mode. Set to false to use the
//entire configured database evenly.
terminalWarehouseFixed=false
//The following five values must add up to 100
//The default percentages of 45, 43, 4, 4 & 4 match the TPC-C spec
newOrderWeight=45
paymentWeight=43
orderStatusWeight=4
deliveryWeight=4
stockLevelWeight=4
修改完成后保存，再复制一份为 props_4p_60min.og，并将 runMins 的值改为60，作为跑1小时TPCC使用。
cp props_4p_5min.og props_4p_60min.og
vim props_4p_60min.og
db=postgres
driver=org.postgresql.Driver
conn=jdbc:postgresql://ip:port/tpcc1000?prepareThreshold=1&batchMode=on&fetchsize=10&loggerLevel=OFF
user=my_db_user_name
password=my_db_user_name
warehouses=1000
loadWorkers=80
terminals=812
//To run specified transactions per terminal- runMins must equal zero
runTxnsPerTerminal=0
//To run for specified minutes- runTxnsPerTerminal must equal zero
runMins=60
//Number of total transactions per minute
limitTxnsPerMin=0
//Set to true to run in 4.x compatible mode. Set to false to use the
//entire configured database evenly.
terminalWarehouseFixed=false
//The following five values must add up to 100
//The default percentages of 45, 43, 4, 4 & 4 match the TPC-C spec
newOrderWeight=45
paymentWeight=43
orderStatusWeight=4
deliveryWeight=4
stockLevelWeight=4
5、压测
5.1 数据天生
进入benchmark的run目次下，实行以下命令天生数据：
numactl -C 0-19,32-51,64-83,96-115 ./runDatabaseBuild.sh props_4p_5min.og
任务竣事后，待数据全部落盘，stop数据库。
将postgresql.conf 的 wal_file_init_num 参数改为 60000。
echo "wal_file_init_num = 60000" >> $DATA_NODE/postgresql.conf
5.2 数据备份
cp -r $DATA_NODE $DATA_BACK
5.3 数据分盘
mv $DATA_NODE/pg_xlog $XLOG
mv $DATA_NODE/pg_location/tablespace2 $TABLESPACE2
mv $DATA_NODE/pg_location/tablespace3 $TABLESPACE3
ln -svf $XLOG $DATA_NODE/pg_xlog
ln -svf $TABLESPACE2 $DATA_NODE/pg_location/tablespace2
ln -svf $TABLESPACE3 $DATA_NODE/pg_location/tablespace3
5.4 以preferred方式绑核启动
（1）查看xlog盘对应的NUMA节点
比方 xlog 对应nvme0，则使用如下命令查看：
cat /sys/class/nvme/nvme0/device/numa_node
https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e83bfcc147e444749ce5397a29dc7d3d.png
如上图所示，结果为0，阐明xlog盘对应的NUMA节点为0节点。
（2）绑核启动
通过以下命令启动openGauss数据库。
numactl -C 1-28,32-60,64-92,96-124,128-156,160-188,192-220,224-252 --preferred=0 gs_ctl start -D $datadir-Z single_node
其中，
[*]-C参数为绑核参数，参数与openGauss的线程池绑定列表一致。
[*]-p或--preferred参数为设置内存分配优先分配到 node 0 节点。
数据库启动成功后，通过以下命令查看numa的节点内存分配，将可以看到，node 0 剩余的内存是比其他节点要少的，阐明preferred参数设置生效，否则没有生效，可能会导致在差异的测试次数中大幅波动。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/808f218648469708db98cc4f101e1710.png
5.5 预热
在压测端实行以下命令举行5分钟预热：
numactl -C 0-19,32-51,64-83,96-115 ./runBenchmark.sh props_4p_5min.og
通过htop命令查看CPU环境，前面几分钟如下则正常，后面几分钟由于在初始化xlog文件，会降落到60%左右，属于正常现象。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/278a3045c6a7a7d7ce5a40e69864f171.png
预热5分钟 TPCC约为185万。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/8971cadfd2eafb34d2fa73fda2a12836.png
5.6正式压测
预热5分钟竣事再过10分钟，实行以下命令正式压测，终极TPCC达到230万以上。
numactl -C 0-19,32-51,64-83,96-115 ./runBenchmark.sh props_4p_60min.og
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/11ff61c97eceacc927fc2481d0462727.png
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/707fb2ab34f47f2238005560b0ad8780.png
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