摘要:吞吐量吞吐量是指系统在单位时间内处理请求的数量。不同系统的平均响应时间随用户数增加而增长的速度也不大相同,这也是采用吞吐量来度量并发系统的性能的主要原因。
redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具,用来测试Redis在当前环境下的读写性能。在使用Redis的时候,服务器的硬件配置、网络状况、测试环境都会对Redis的性能有所影响,我们需要对Redis实时测试以确定Redis的实际性能。
redis-benchmark [参数] [参数值]
参数 | 描述 | 默认值 |
---|---|---|
-h | 指定服务器主机名 | 127.0.0.1 |
-p | 指定服务器端口 | 6379 |
-s | 指定服务器 socket | |
-c | 指定并发连接数 | 50 |
-n | 指定请求数 | 10000 |
-d | 以字节的形式指定 SET/GET 值的数据大小 | 2 |
-k | 1=keep alive 0=reconnect | 1 |
-r | SET/GET/INCR 使用随机 key, SADD 使用随机值 | |
-P | 通过管道传输 请求 | 1 |
-q | 强制退出 redis。仅显示 query/sec 值 | |
–csv | 以 CSV 格式输出 | |
-l | 生成循环,永久执行测试 | |
-t | 仅运行以逗号分隔的测试命令列表。 | |
-I | Idle 模式。仅打开 N 个 idle 连接并等待。 |
测试系统是CentOS7.X版本的,需要确保c++环境已经安装,执行【gcc -v】查看系统是否有gcc环境,如果没有使用yum安装,windows版本可以跳过这步。
yum install gcc-c++
redis下载地址:https://pan.baidu.com/s/13kHH-zU7vmh0YobyxhEmow,提取码:dmnx,下载后上传到服务器目录中。
# 解压tar -zxf redis-4.0.14.tar.gz# 进入解压目录cd redis-4.0.14# 编译make# 安装redis到/usr/local/redismake install PREFIX=/usr/local/redis# 复制配置文件到刚才的安装目录cp redis.conf /usr/local/redis/# 进入安装后的目录cd /usr/local/redis# 修改配置文件vim redis.conf# Redis后台启动修改 daemonize 为 yes# Redis服务器可以跨网络访问修改 bind 为 0.0.0.0# 开启aof持久化appendonly yes# 进入bin目录中启动redis,指定配置文件cd bin/./redis-server ../redis.conf
redis启动后进入到bin目录中,执行以下命令进行性能测试:
# 执行测试性能命令./redis-benchmark -t set,get -n 100000
说明:因为测试的是本机的redis性能,所以没有指定IP和端口号。
-t:表示执行以逗号分隔的命令,执行的是set操作和get操作,如果不指定具体的值,测试的结果较多
====== SET ====== 100000 requests completed in 1.31 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 198.64% <= 1 milliseconds99.85% <= 2 milliseconds99.99% <= 3 milliseconds100.00% <= 3 milliseconds76335.88 requests per second====== GET ====== 100000 requests completed in 1.26 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 199.27% <= 1 milliseconds100.00% <= 1 milliseconds79365.08 requests per second
反馈结果:
SET部分和GET部分,只需要关注最后一句输出即可,以GET为例,上述输出:79365.08 requests per second,表示每秒的GET命令处理79365.08个请求,也就是QPS为7.9W个。
这里的数据都是理想数据,测试出来的QPS不能代表实际生产的处理能力,在实际生产中,服务器的硬件配置、网络状况、测试环境都会对Redis的性能有所影响。
在描述系统的高并发能力时,经常根据以下三个指标来决定:
在实际生产中,我们需要关心在应用场景中,redis能够处理的QPS是多少。我们需要估计生产的报文大小,使用benchmark工具指定-d数据块大小来模拟:
./redis-benchmark -t get -n 100000 -c 100 -d 2048
指定并发数为100,数据大小为2048字节,在实际生产中,每个业务处理的数据大小不一致,取出一个最大的数据为基数进行测试即可,在程序里将数据的字节大小打印出来,使用redis-benchmark的-d参数指定数据大小。
执行结果:
====== GET ====== 100000 requests completed in 1.37 seconds 100 parallel clients 2048 bytes payload keep alive: 194.15% <= 1 milliseconds98.86% <= 2 milliseconds99.80% <= 3 milliseconds99.90% <= 4 milliseconds99.92% <= 5 milliseconds99.93% <= 6 milliseconds99.96% <= 7 milliseconds100.00% <= 8 milliseconds100.00% <= 8 milliseconds73206.44 requests per second
使用redis客户端登录到redis服务中,执行info命令查看redis的信息
# 使用Redis客户端./redis-cli# 在客户端中执行info命令127.0.0.1:6379> info
查看结果,输出的信息较多,查看# Memory下面的一些信息。
connected_clients:108 #redis连接数used_memory:8367424 # Redis 分配的内存总量 used_memory_human:7.98Mused_memory_rss:11595776 # Redis 分配的内存总量(包括内存碎片) used_memory_rss_human:11.06Mused_memory_peak:8367424used_memory_peak_human:7.98M #Redis所用内存的高峰值used_memory_peak_perc:100.48%
需要关注used_memory_peak_human(redis已用内存)和used_memory(分配的内存总量),当used_memory_peak_human接近used_memory时就需要注意了。
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