MySQL 读写性能测试：基于 Java JDBC 并发压测方案
发布时间：2026-10-15| 3人浏览过
本文详细介绍如何利用 Java JDBC 技术对 MySQL 数据库进行并发读写性能压测。通过自定义代码动态适配表结构，支持灵活调整事务提交批次大小与并发线程数，旨在量化评估数据库在不同负载下的写入吞吐量（QPS）。
准备条件
测试环境需具备基础连接能力。在进行压测前，确保 MySQL 服务正常运行，且已创建用于测试的目标表（如 student）。由于程序会读取表元数据以自动生成插入语句，建议提前构建具有代表性的表结构。
推荐使用以下 SQL 创建测试表，注意主键字段长度需预留足够空间：
-- 删除旧测试表
drop table student;
-- 创建测试表，主键 name 预留较大空间以避免 UUID 截断报错
create table student (
name varchar(120) not null,
goal varchar(20) not null,
primary key(name)
);
Java 压测核心逻辑解析
测试程序主要依赖于 java.sql.PreparedStatement 的批处理功能以及 java.util.concurrent.CountDownLatch 控制多线程同步。以下是关键步骤说明：
第1步：配置数据库连接与参数
修改源码中的常量以匹配实际环境。重点包含驱动名、URL（需开启 rewriteBatchedStatements=true 以优化批量插入）、用户名、密码以及目标表名。
图注：典型的测试运行结果输出示例，展示不同批次大小与并发数下的吞吐量统计。
第2步：执行并发写入循环
程序通过嵌套循环遍历预设的并发数列表（如 1, 5, 10, 20）和批次大小列表（如 100, 500, 1000）。每个组合启动一个独立的线程池进行测试：
- 多线程控制：使用
CountDownLatch确保所有线程同时开始执行，减少时间差带来的误差。 - 动态 SQL 生成：通过
queryTableColumns方法获取表列信息，动态拼接INSERT INTO语句，使代码具备通用性。 - 批量提交：在单次事务中，循环添加多条记录至 PreparedStatement，最后调用
executeBatch()一次性提交，显著降低网络 IO 开销。
测试过程中产生的大量数据可通过标准 SQL 验证。输入以下命令查看表中行数激增情况：
select count(*) from student;
第3步：结果分析与统计
测试结束后，系统会打印出平均吞吐量（AVG r/s）、最小值（MIN r/s）和最大值（MAX r/s）。这些数据反映了数据库在特定配置下的性能瓶颈。建议在每次测试前后清理或重建测试表，以确保结果的可比性，避免脏数据干扰。
常见问题与排错
主键长度导致的截断错误
代码使用 UUID.randomUUID().toString() 生成唯一标识作为主键。生成的 UUID 字符串较长（通常为 36 字符），若数据库中对应字段（如 name）长度设置过小，将引发 SQL 异常。请确保该字段长度至少能容纳 UUID 字符串。
图注：因主键字段过短导致的报错示例。
测试数据残留影响准确性
由于采用 INSERT INTO ... VALUES 追加模式，多次连续运行同一张表会导致数据量累积，可能影响索引性能测试的真实性。建议在每组实验前执行 drop table student; 并重新建表，或使用 TRUNCATE TABLE 清空数据（需注意事务回滚行为）。
完整 Java 源代码
以下代码实现了上述逻辑，可直接编译运行。请根据实际需求调整 concurrentList 和 batchSizeList 数组内容。
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.ResultSetMetaData;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
import java.sql.Timestamp;
import java.sql.Types;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Calendar;
import java.util.Collections;
import java.util.Formatter;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
public class InsertTest {
private static Logger logger = Logger.getLogger(InsertTest.class.getName());
// 驱动程序名
private static final String DB_DRIVER = "com.mysql.cj.jdbc.Driver";
// URL指向要访问的数据库名mysql，务必开启 rewriteBatchedStatements 优化批量插入
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test?rewriteBatchedStatements=true&useSSL=false&serverTimezone=UTC";
// MySQL配置时的用户名
private static final String DB_USERNAME = "root";
// MySQL配置时的密码
private static final String DB_PASSWORD = "your_password_here";
private static Random random = new Random(10000);
// 我们要测试的表的名称
private static final String TABLE_NAME = "student";
private int batchSize;// 一批提交的事务数
private int concurrent;// 并发线程数
private int sampling;// 采样次数
public static void main(String[] args) throws Exception {
printHeader();
// 默认测试 1，5，10，20 个并发
int[] concurrentList = new int[]{1, 5, 10, 20};
// 一批提交的事务数：100, 200, 500, 1000
int[] batchSizeList = new int[] {100, 200, 500, 1000};
for (int concurrent : concurrentList) {
for (int batchSize : batchSizeList) {
// 对以上每种组合都 run 一次
new InsertTest(batchSize, concurrent).run(true);
}
Thread.sleep(10000); // 每次组合间隔休息，防止数据库过载
}
}
/*-----------InsertTest类的构造函数一-------------*/
public InsertTest(final int batchSize, final int concurrent) throws Exception {
this.batchSize = batchSize;
this.concurrent = concurrent;
this.sampling = 100;
}
/*-----------InsertTest类的构造函数二-------------*/
public InsertTest(final int batchSize, final int concurrent, final int sampling) throws Exception {
this.batchSize = batchSize;
this.concurrent = concurrent;
this.sampling = sampling;
}
/*-----------开始运行run方法-------------*/
public void run(boolean printResult) throws Exception {
final List<Long> results = Collections.synchronizedList(new ArrayList<Long>());
final CountDownLatch startGate = new CountDownLatch(concurrent);
final CountDownLatch endGate = new CountDownLatch(concurrent);
for (int idxConcurrent = 0; idxConcurrent < concurrent; idxConcurrent++) {
new Thread(new Runnable() {
public void run() {
try {
startGate.countDown(); // 通知可以开始了
long time = execute();
// 计算速率：总行数 * 采样数 * 1000ms / 耗时(ms)
long avg = batchSize * sampling * 1000 / time;
results.add(Long.valueOf(avg));
} catch(Exception ex) {
ex.printStackTrace();
} finally {
endGate.countDown(); // 结束计数
}
}
}).start();
}
endGate.await(); // 等待所有线程完成
Collections.sort(results);
if (printResult) {
printResult(batchSize, concurrent, results);
}
}
public long execute() throws Exception {
Connection conn = getConnection();
Map<String, Integer> columns = queryTableColumns(conn);
String insertSQL = generateInsertSQL(columns);
PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(insertSQL);
try {
long start = System.currentTimeMillis();
// 重复采样多次取平均值以提高稳定性
for (int i = 0; i < sampling; i++) {
execute(conn, ps, columns);
}
long stop = System.currentTimeMillis();
return stop - start;
} catch(Exception ex) {
logger.log(Level.SEVERE, null, ex);
conn.rollback();
conn.close();
throw ex;
} finally {
conn.close();
}
}
//执行插入语句
public void execute(Connection conn, PreparedStatement ps, Map<String, Integer> columns) throws Exception {
try {
for (int idx = 0; idx < batchSize; idx++) {
int idxColumn = 1;
// 遍历表的所有列
for (String column : columns.keySet()) {
// 如果该列为name列即key对应的列，就单独为他生成一个主键。
if (column.equalsIgnoreCase("name")) {
// UUID.randomUUID().toString()是java JDK提供的一个自动生成主键的方法
ps.setObject(idxColumn, UUID.randomUUID().toString());
}
// 否则就是普通列，随机填充数据
else {
ps.setObject(idxColumn, generateColumnValue(columns.get(column)));
}
idxColumn ++;
}
ps.addBatch();
}
// 批量执行SQL语句
ps.executeBatch();
conn.commit();
ps.clearBatch();
}
catch (SQLException ex) {
logger.log(Level.SEVERE, null, ex);
if (null != ex.getNextException()) {
logger.log(Level.SEVERE, null, ex.getNextException());
}
conn.rollback();
throw ex;
}
}
//根据获取的列信息，生成插入的sql语句
private String generateInsertSQL(Map<String, Integer> columns) throws SQLException {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
StringBuffer sbColumns = new StringBuffer();
StringBuffer sbValues = new StringBuffer();
sb.append("INSERT INTO ").append(TABLE_NAME);
for (String column : columns.keySet()) {
if (sbColumns.length() > 0) {
sbColumns.append(",");
sbValues.append(",");
}
sbColumns.append(column);
sbValues.append("?");
}
sb.append("(").append(sbColumns).append(")");
sb.append("VALUES");
sb.append("(").append(sbValues).append(")");
return sb.toString();
}
//查询表格结构信息
private Map<String, Integer> queryTableColumns(Connection conn) throws Exception {
Map<String, Integer> columns = new LinkedHashMap<String, Integer>();
String sql = "SELECT * FROM " + TABLE_NAME + " WHERE 1=0";
Statement stmt = conn.createStatement();
ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql);
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();
for (int i = 1; i <= rsmd.getColumnCount(); i++) {
columns.put(rsmd.getColumnName(i), rsmd.getColumnType(i));
}
return columns;
}
//生成列值，根据字段类型随机填充
private Object generateColumnValue(int type) {
Object obj = null;
switch (type) {
case Types.DECIMAL:
case Types.NUMERIC:
case Types.DOUBLE:
case Types.FLOAT:
case Types.REAL:
case Types.BIGINT:
case Types.TINYINT:
case Types.SMALLINT:
case Types.INTEGER:
obj = random.nextInt(10000);
break;
case Types.DATE:
obj = Calendar.getInstance().getTime();
break;
case Types.TIMESTAMP:
obj = new Timestamp(System.currentTimeMillis());
break;
default:
obj = String.valueOf(random.nextInt(10000));
break;
}
return obj;
}
//连接MYSQL数据库
private Connection getConnection() throws Exception {
Class.forName(DB_DRIVER);
Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USERNAME, DB_PASSWORD);
// 关闭自动提交，手动管理事务以配合 batch 使用
conn.setAutoCommit(false);
return conn;
}
//打印出表头
private static void printHeader() {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("\n");
sb.append(new Formatter().format("%15s|%15s|%15s|%15s|%15s", "BATCH_SIZE", "CONCURRENT", "AVG (r/s)", "MIN (r/s)", "MAX (r/s)"));
System.out.println(sb.toString());
}
//打印每次跑完后的统计信息
private static void printResult(int batch, int concurrent, List<Long> results) {
Long total = Long.valueOf(0);
for (Long result : results) {
total += result;
}
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append(new Formatter().format("%15s|%15s|%15s|%15s|%15s", batch, concurrent, (total/results.size()), results.get(0), results.get(results.size() - 1)));
System.out.println(sb.toString());
}
}以上就是 MySQL 读写性能测试的详细内容，更多关于 MySQL JDBC 并发压测的资料请关注本站其它相关文章！
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