REDIS的幾個測試結果

標籤：performance   redis   

情境一：對單一鍵大並發量增加（INC）操作，類比對熱點產品的庫存修改

測試點：
   原子性，保證最後的索引值等於所有索引值增加操作的總和效能，
   保證在大並發量下寫操作的效能沒有大的降低

線程數	100次INC操作的平均時間	服務端資料
10	140	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):342 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):10.70 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):1.90 used_cpu_sys(系統CPU使用量):0.05 used_cpu_user(使用者CPU使用量):0.03
50	560	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2780 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):86.89 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):18.20 used_cpu_sys(系統CPU使用量):0.48 used_cpu_user(使用者CPU使用量):0.37
100	1050	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):5766 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):180.22 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):38.60 used_cpu_sys(系統CPU使用量):1.31 used_cpu_user(使用者CPU使用量):0.52
120	1400	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):6857 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):214.29 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):46.87 used_cpu_sys(系統CPU使用量):2.51 used_cpu_user(使用者CPU使用量):0.81
150	1570	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):8350 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):260.95 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):58.74 used_cpu_sys(系統CPU使用量):4.04 used_cpu_user(使用者CPU使用量):1.13

結論:
   用戶端100次操作的時間隨著線程數增加而增加，但是服務端的處理量並沒有達到極限，CPU的使用量也不高，可見REDIS處理高並發請求沒有問題.
Jvisualvm 分析結果：用戶端處理時間長主要是由於線程切換的代價和網路開銷

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情境二：資料持久化測試

資料佔用記憶體大小:
         400000條資料，鍵長度20，資料長度1.   總共佔用 28.90M
         2000000條資料，鍵長度20，資料長度1. 總共佔用138.55M

持久化模式	資料量	用戶端時間	服務端資料
RDB模式，資料快照定期寫入磁碟   規則:每900秒如果資料改變超過1次則寫入磁碟   每300秒如果資料改變超過10次則寫入磁碟   每60秒如果資料改變超過10000次則寫入磁碟	400000次寫	148397 ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2538 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):116.52 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):12.40 latest_fork_usec:614
	2000000次寫	750721ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2705 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):126.80 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):13.21 latest_fork_usec:889
資料不持久化	400000次寫	145062 ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2840 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):130.38 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):13.87
	2000000次寫	746384ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2723 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):127.68 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):13.30
資料複製到一個節點	400000次寫	210540ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2222 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):102.00 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):112.83
	2000000次寫	9249390ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2126 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):99.69 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):110.05
AOF 模式 Fysnc per second   操作以日誌方式寫入磁碟，每秒將日誌從磁碟緩衝區刷入硬碟	400000次寫	158809ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2169 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):99.59 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):10.59
	2000000次寫	765037ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2656 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):124.54 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):12.97
AOF 模式: Fsync always   操作以日誌方式寫入磁碟，每次操作將日誌從磁碟緩衝刷入硬碟	400000次寫	583053ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):642 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):29.49 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):3.14
	2000000次寫	3154548ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):613 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):28.77 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):2.99
AOF 模式: Fsync never   操作以日誌方式寫入磁碟，由作業系統決定何時將日誌從磁碟緩衝刷入硬碟	400000次寫	152612ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2725 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):125.07 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):13.30
	2000000次寫	769203ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):2710 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):127.03 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):13.23
RDB模式，資料快照定期寫入磁碟   規則:每900秒如果資料改變超過1次則寫入磁碟   每300秒如果資料改變超過10次則寫入磁碟   每60秒如果資料改變超過10000次則寫入磁碟   使用PIPELINE 大量操作,每10000條COMMIT 一次	400000次寫	1429ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):131611 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):6040.77 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):641.57
	2000000次寫	6740ms	instantaneous_ops_per_sec(每秒處理指示數):161782 instantaneous_input_kbps(每秒讀位元組數):7583.55 instantaneous_output_kbps(每秒寫位元組數):791.00

結論:

• RDB模式和不持久化效能差別並非很大，主要是RDB通過FORK的方式來複製資料，對主進程的讀寫沒有影響.但是單次FORK的開銷較大，而且FORK時會消耗兩倍的記憶體

• AOF模式每秒FSYNC和作業系統FSYNC的差別並不大，但是總是FSYNC的效能急劇下降，每秒FSYNC是一個比較合適的選擇，最多丟失1秒鐘的資料，效能也不錯

• 資料量大對寫操作的效能並沒有太多影響

• 實測中日誌主從複製對於效能有不小的影響，但由於是單機類比叢集測試，硬體和網路都是共用的，資料可能不準，建議在實際環境中再測試

• 4百萬資料讀效能仍然在5到7毫秒/條

• 資料恢複： 4百萬資料，RDB模式初始化需要大約4.12秒時間 (可從redis.log中查到), AOF模式初始化需要大約6.216秒時間

• PIPELINE批量處理模式對於寫效能的提升是巨大的，但是使用情境比較有限，一般可以用於初始REDIS資料

REDIS的幾個測試結果