33 实战：Redis 性能测试

为什么需要性能测试？

性能测试的使用场景有很多，例如以下几个：

  • 技术选型，比如测试 Memcached 和 Redis；
  • 对比单机 Redis 和集群 Redis 的吞吐量；
  • 评估不同类型的存储性能，例如集合和有序集合；
  • 对比开启持久化和关闭持久化的吞吐量；
  • 对比调优和未调优的吞吐量；
  • 对比不同 Redis 版本的吞吐量，作为是否升级的一个参考标准。

等等，诸如此类的情况，我们都需要进行性能测试。

性能测试的几种方式

既然性能测试使用场景那么多，那要怎么进行性能测试呢？

目前比较主流的性能测试分为两种：

  • 编写代码模拟并发进行性能测试；
  • 使用 redis-benchmark 进行测试。

因为自己编写代码进行性能测试的方式不够灵活，且很难短时间内模拟大量的并发数，所有作者并不建议使用这种方式。幸运的是 Redis 本身给我们提供了性能测试工具 redis-benchmark（Redis 基准测试），因此我们本文重点来介绍 redis-benchmark 的使用。

基准测试实战

redis-benchmark 位于 Redis 的 src 目录下，我们可以使用

./redis-benchmark -h 来查看基准测试的使用，执行结果如下： Usage: redis-benchmark [-h ] [-p ] [-c ] [-n ] [-k ] -h Server hostname (default 127.0.0.1) -p Server port (default 6379) -s Server socket (overrides host and port) -a Password for Redis Auth -c Number of parallel connections (default 50) -n Total number of requests (default 100000) -d Data size of SET/GET value in bytes (default 3) --dbnum SELECT the specified db number (default 0) -k 1=keep alive 0=reconnect (default 1) -r Use random keys for SET/GET/INCR, random values for SADD Using this option the benchmark will expand the string __rand_int__ inside an argument with a 12 digits number in the specified range from 0 to keyspacelen-1. The substitution changes every time a command is executed. Default tests use this to hit random keys in the specified range. -P Pipeline requests. Default 1 (no pipeline). -e If server replies with errors, show them on stdout. (no more than 1 error per second is displayed) -q Quiet. Just show query/sec values --csv Output in CSV format -l Loop. Run the tests forever -t Only run the comma separated list of tests. The test names are the same as the ones produced as output. -I Idle mode. Just open N idle connections and wait.

可以看出 redis-benchmark 支持以下选项：

  • -h ：服务器的主机名（默认值为 127.0.0.1）。
  • -p ：服务器的端口号（默认值为 6379）。
  • -s ：服务器的套接字（会覆盖主机名和端口号）。
  • -a ：登录 Redis 时进行身份验证的密码。
  • -c ：并发的连接数量（默认值为 50）。
  • -n ：发出的请求总数（默认值为 100000）。
  • -d ：SET/GET 命令所操作的值的数据大小，以字节为单位（默认值为 2）。
  • –dbnum ：选择用于性能测试的数据库的编号（默认值为 0）。
  • -k ：1 = 保持连接；0 = 重新连接（默认值为 1）。
  • -r ：SET/GET/INCR 命令使用随机键，SADD 命令使用随机值。通过这个选项，基准测试会将参数中的

rand_int 字符串替换为一个 12 位的整数，这个整数的取值范围从 0 到 keyspacelen-1。每次执行一条命令的时候，用于替换的整数值都会改变。通过这个参数，默认的测试方案会在指定范围之内尝试命中随机键。

  • -P ：使用管道机制处理
条 Redis 请求。默认值为 1（不使用管道机制）。 * -q ：静默测试，只显示 QPS 的值。 * –csv ：将测试结果输出为 CSV 格式的文件。 * -l ：循环测试。基准测试会永远运行下去。 * -t ：基准测试只会运行列表中用逗号分隔的命令。测试命令的名称和结果输出产生的名称相同。 * -I ：空闲模式，只会打开 N 个空闲的连接，然后等待。 可以看出 redis-benchmark 带的功能还是比较全的。 ### **基本使用** 在安装 Redis 服务端的机器上，我们可以不带任何参数直接执行 ./redis-benchmark 执行结果如下： [@iZ2ze0nc5n41zomzyqtksmZ:src]$ ./redis-benchmark ====== PING_INLINE ====== 100000 requests completed in 1.26 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.81% <= 1 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 79302.14 requests per second ====== PING_BULK ====== 100000 requests completed in 1.29 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.83% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 77459.34 requests per second ====== SET ====== 100000 requests completed in 1.26 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.80% <= 1 milliseconds 99.99% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 79239.30 requests per second ====== GET ====== 100000 requests completed in 1.19 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.72% <= 1 milliseconds 99.95% <= 15 milliseconds 100.00% <= 16 milliseconds 100.00% <= 16 milliseconds 84104.29 requests per second ====== INCR ====== 100000 requests completed in 1.17 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.86% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 85397.09 requests per second ====== LPUSH ====== 100000 requests completed in 1.22 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.79% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 82169.27 requests per second ====== RPUSH ====== 100000 requests completed in 1.22 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.71% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 81900.09 requests per second ====== LPOP ====== 100000 requests completed in 1.29 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.78% <= 1 milliseconds 99.95% <= 13 milliseconds 99.97% <= 14 milliseconds 100.00% <= 14 milliseconds 77399.38 requests per second ====== RPOP ====== 100000 requests completed in 1.25 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.82% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 80192.46 requests per second ====== SADD ====== 100000 requests completed in 1.25 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.74% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 80192.46 requests per second ====== HSET ====== 100000 requests completed in 1.21 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.86% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 82440.23 requests per second ====== SPOP ====== 100000 requests completed in 1.22 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.92% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 81699.35 requests per second ====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ====== 100000 requests completed in 1.26 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.69% <= 1 milliseconds 99.95% <= 13 milliseconds 99.99% <= 14 milliseconds 100.00% <= 14 milliseconds 79176.56 requests per second ====== LRANGE_100 (first 100 elements) ====== 100000 requests completed in 1.25 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.57% <= 1 milliseconds 99.98% <= 2 milliseconds 100.00% <= 2 milliseconds 80128.20 requests per second ====== LRANGE_300 (first 300 elements) ====== 100000 requests completed in 1.25 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.91% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 80064.05 requests per second ====== LRANGE_500 (first 450 elements) ====== 100000 requests completed in 1.30 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.78% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 76863.95 requests per second ====== LRANGE_600 (first 600 elements) ====== 100000 requests completed in 1.20 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.85% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 83263.95 requests per second ====== MSET (10 keys) ====== 100000 requests completed in 1.27 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.65% <= 1 milliseconds 100.00% <= 1 milliseconds 78740.16 requests per second 可以看出以上都是对常用的方法 Set、Get、Incr 等进行测试，基本能达到每秒 8W 的处理级别。 ### **精简测试** 我们可以使用 ./redis-benchmark -t set,get,incr -n 1000000 -q 命令，来对 Redis 服务器进行精简测试，测试结果如下： [@iZ2ze0nc5n41zomzyqtksmZ:src]$ ./redis-benchmark -t set,get,incr -n 1000000 -q SET: 81726.05 requests per second GET: 81466.40 requests per second INCR: 82481.03 requests per second 可以看出以上测试展示的结果非常的精简，这是因为我们设置了 -q 参数，此选项的意思是设置输出结果为精简模式，其中 -t 表示指定测试指令， -n 设置每个指令测试 100w 次。 ### **管道测试** 本课程的前面章节介绍了 Pipeline（管道）的知识，它是用于客户端把命令批量发给服务器端执行的，以此来提高程序的整体执行效率，那接下来我们测试一下 Pipeline 的吞吐量能到达多少，执行命令如下： [@iZ2ze0nc5n41zomzyqtksmZ:src]$ ./redis-benchmark -t set,get,incr -n 1000000 -q -P 10 SET: 628535.50 requests per second GET: 654450.25 requests per second INCR: 647249.19 requests per second 我们发现 Pipeline 的测试很快就执行完了，同样是每个指令执行 100w 次，可以看出 Pipeline 的性能几乎是普通命令的 8 倍， -P 10 表示每次执行 10 个 Redis 命令。 ### 基准测试的影响元素 为什么每次执行 10 个 Redis 命令，Pipeline 的效率为什么达不到普通命令的 10 倍呢？ 这是因为基准测试会受到很大外部因素的影响，例如以下几个： * 网络带宽和网络延迟可能是 Redis 操作最大的性能瓶颈，比如有 10w q/s，平均每个请求负责传输 8 KB 的字符，那我们需要的理论带宽是 7.6 Gbits/s，如果服务器配置的是 1 Gbits/s，那么一定会有很多信息在排队等候传输，因此运行效率可想而知，这也是很多 Redis 生产坏境之所以效率不高的原因； * CPU 可能是 Redis 运行的另一个重要的影响因素，如果 CPU 的计算能力跟不上 Redis 要求的话，也会影响 Redis 的运行效率； * 如果 Redis 运行在虚拟设备上，性能也会受影响，因为普通操作在虚拟设备上会有额外的消耗； * 普通操作和批量操作（Pipeline）对 Redis 的吞吐量也有很大的影响。 ### 小结 本文介绍了 Redis 自带的性能测试工具 redis-benchmark 也是 Redis 主流的性能测试工具，我们可以轻松模拟指定并发量和指定命令的测试条件，也可以模拟管道测试。测试的结果对于我们做技术选型、版本选择以及数据类型的选择上都有一定的指导意义，但需要注意 Redis 的吞吐量还受到其他因素的影响，例如带宽、CPU 等因素。 # 参考资料 https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/Redis%20%e6%a0%b8%e5%bf%83%e5%8e%9f%e7%90%86%e4%b8%8e%e5%ae%9e%e6%88%98/33%20%e5%ae%9e%e6%88%98%ef%bc%9aRedis%20%e6%80%a7%e8%83%bd%e6%b5%8b%e8%af%95.md * any list {:toc}