Page 147 - 《软件学报》2025年第12期

5528 软件学报 2025 年第 36 卷第 12 期

将并发线程数设为 32. 对于 SYSBench, 使用 16 个表, 并发线程数设为 100, 详情见表 2. 单次测试时间为 150 s, 基
准测试工具测试频率 5 s/次, 取后 10 次的平均值作为单次测试的结果.
实验在 docker 容器中进行, 容器实例详情见表 3, 使用 TPCC-MySQL 基准测试工具的容器实例在服务器 1 上
进行, 使用 SYSBench 基准测试工具的容器实例在服务器 2 上进行, 服务器配置如表 4 所示.

表 2 基准测试工具设置

工作负载 仓库 (表) 个数 数据库名称 数据库大小 (GB) 并发线程数 单次测试时间 (s)
TPC-C 200 tpcc_test 18 32 150
RW 16 rw_sbtest 7.9 100 150
RO 16 ro_sbtest 7.2 100 150
WO 16 wo_sbtest 7.2 100 150

表 3 容器实例、硬件配置及工作负载情况

容器实例 测试工具 存储媒介 内存大小 (GB) 磁盘大小 (GB) 工作负载
Tuner1 TPC-C SSD 32 250 TPC-C
Tuner2 SYSBench SSD 32 300 RW
Tuner3 SYSBench SSD 20 150 RO
Tuner4 SYSBench SSD 20 300 WO

表 4 服务器配置

服务器 CPU核数 CPU主频 (GHz) 内存大小 (GB) 磁盘大小 (TB)
服务器1 16 2.10 94 1.7
服务器2 32 2.19 125 1.8

6.2 数据库参数调优方法有效性验证
本实验在 MySQL 数据库上使用 TPC-C 负载对本文提出的 N-MODDPG 算法与其优化算法 ON-MODDPG 进
行了有效性验证, 以上两个算法均部署在容器实例 Tuner1 中. 在图 11 中给出了模型训练阶段的使用参数优化的
MySQL 数据库性能 (Throughput、Latency) 与使用默认配置参数的 MySQL 数据库的性能对比.

4 500 2 250
Default Default
4 000 N-MODDPG 2 000 N-MODDPG
ON-MODDPG ON-MODDPG
3 500 1 750
3 000 1 500
Throughput (T/s) 2 500 Latency (ms) 1 250

2 000
1 000
1 500
1 000 750
500
500 250

0 0
0 10 20 30 40 50 60 0 10 20 30 40 50 60
Steps Steps
(a) 吞吐量 (b) 延迟
图 11 MySQL 数据库参数优化方法的有效性

从图 11 显示的实验结果来看, 在 TPC-C 工作负载下, 使用 N-MODDPG 方法推荐的参数使得 MySQL 数据库
系统性能明显优于使用默认配置参数的 MySQL 数据库性能. 采用 N-MODDPG 方法推荐的参数, 可以使 MySQL