Redis-性能测试-redis-bench

前言

都说 Redis 性能极致,实际到底怎么样呢?我们借助 redis-benchmark 来测试一下。redis-benchmarkRedis 自带的测试工具,简直不要太舒服。

性能测试

快速测试

测试命令:redis-benchmark

[root@RLKJ-BT ~]# redis-benchmark  
====== PING_INLINE ======  
  100000 requests completed in 1.66 seconds  
  50 parallel clients  
  3 bytes payload  
  keep alive: 1  

98.94% <= 1 milliseconds  
99.55% <= 2 milliseconds  
99.60% <= 5 milliseconds  
99.61% <= 6 milliseconds  
99.65% <= 10 milliseconds  
99.87% <= 11 milliseconds  
99.99% <= 12 milliseconds  
100.00% <= 12 milliseconds  
60240.96 requests per second  

====== PING_BULK ======  
  100000 requests completed in 1.53 seconds  
  50 parallel clients  
  3 bytes payload  
  keep alive: 1  

99.25% <= 1 milliseconds  
99.94% <= 2 milliseconds  
100.00% <= 2 milliseconds  
65146.58 requests per second  

====== SET ======  
  100000 requests completed in 1.63 seconds  
  50 parallel clients  
  3 bytes payload  
  keep alive: 1  

99.24% <= 1 milliseconds  
99.51% <= 2 milliseconds  
99.64% <= 3 milliseconds  
99.65% <= 5 milliseconds  
99.65% <= 6 milliseconds  
99.70% <= 10 milliseconds  
99.87% <= 11 milliseconds  
100.00% <= 11 milliseconds  
61462.82 requests per second  

====== GET ======  
  100000 requests completed in 1.65 seconds  
  50 parallel clients  
  3 bytes payload  
  keep alive: 1  

98.37% <= 1 milliseconds  
99.40% <= 2 milliseconds  
99.55% <= 8 milliseconds  
99.60% <= 10 milliseconds  
99.72% <= 11 milliseconds  
99.98% <= 12 milliseconds  
100.00% <= 12 milliseconds  
60422.96 requests per second  

########  省略  ###########  

====== SADD ======  
  100000 requests completed in 1.58 seconds  
  50 parallel clients  
  3 bytes payload  
  keep alive: 1  

99.15% <= 1 milliseconds  
99.86% <= 2 milliseconds  
99.90% <= 12 milliseconds  
99.95% <= 16 milliseconds  
99.99% <= 17 milliseconds  
100.00% <= 17 milliseconds  
63371.36 requests per second  

====== HSET ======  
  100000 requests completed in 1.65 seconds  
  50 parallel clients  
  3 bytes payload  
  keep alive: 1  

98.95% <= 1 milliseconds  
99.54% <= 2 milliseconds  
99.65% <= 5 milliseconds  
99.67% <= 6 milliseconds  
99.70% <= 10 milliseconds  
99.91% <= 11 milliseconds  
100.00% <= 11 milliseconds  
60642.81 requests per second  
########  省略  ###########  

[root@RLKJ-BT ~]#  

如上,快速测试出的结果非常全,经过删减还有很多,我们比较关注的就是 100%的时延和 QPS。从上面的结果中我们大致能够得出被测 redis 的时延都在十几毫秒,QPS 都在 6W 多,性能还是很好的。

精简测试

对于快速测试的结果,我们需要去分析挑选那我们需要的数据,其实 redis-benchmark 已经为我们提供了精简测试模式,我们是同-t 参数指定需要测试的操作类型就可以实现对指定操作的性能进行测试。例:对 setget 进行 1000000 个请求的性能测试。

[root@RLKJ-BT ~]# redis-benchmark -t set,get -n 1000000 -q  
SET: 62774.64 requests per second  
GET: 63195.14 requests per second  

[root@RLKJ-BT ~]#  

如上,我们已经拿到了非常精简的数据,我们可以直接将其放到我们的测试报告中。

Pipline 测试

针对业务场景,我们可以通过 pipline 来模拟业务场景,批量提交命令给 redis server,从而提升性能。例:我们模拟每个 pipline 执行 10 次命令。

[root@RLKJ-BT ~]# redis-benchmark -t set,get -n 1000000 -q -P 10  
SET: 446229.38 requests per second  
GET: 450450.44 requests per second  

[root@RLKJ-BT ~]#  

同样的请求数,你会发现单次执行多条命令的性能数据要比单次执行一条命令的性能数据高出 7 倍多。

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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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