Redis自带了一个叫redis-benchmark的工具来模拟N个客户端同时发出M个请求。（类似于Apacheab程序）。你可以使用redis-benchmark-h来查看基准参数。以下参数被支持：Usage:redis-benchmark-hServerhostname(default12 ...
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Redis 自带了一个叫redis-benchmark的工具来模拟 N 个客户端同时发出 M 个请求。 （类似于 Apacheab程序）。使用命令 redis-benchmark -h 可以查看基准测试参数。 以下参数被支持：
Usage: redis-benchmark [-h <host>] [-p <port>] [-c <clients>] [-n <requests]> [-k <boolean>]
-h <hostname> Server hostname (default 127.0.0.1)
-p <port> Server port (default 6379)
-s <socket> Server socket (overrides host and port)
-c <clients> Number of parallel connections (default 50)
-n <requests> Total number of requests (default 10000)
-d <size> Data size of SET/GET value in bytes (default 2)
-k <boolean> 1=keep alive 0=reconnect (default 1)
-r <keyspacelen> Use random keys for SET/GET/INCR, random values for SADD
Using this option the benchmark will get/set keys
in the form mykey_rand:000000012456 instead of constant
keys, the <keyspacelen> argument determines the max
number of values for the random number. For instance
if set to 10 only rand:000000000000 - rand:000000000009
range will be allowed.
-P <numreq> Pipeline <numreq> requests. Default 1 (no pipeline).
-q Quiet. Just show query/sec values
--csv Output in CSV format
-l Loop. Run the tests forever
-t <tests> 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.登录后复制 你需要在基准测试之前启动一个 Redis 实例。一般这样启动测试： redis-benchmark -q -n 100000 登录后复制 这个工具使用起来非常方便，同时你可以使用自己的基准测试工具， 不过开始基准测试时候，我们需要注意一些细节。 只运行一些测试用例的子集每次运行redis-benchmark时不必默认运行所有测试。你可以使用参数 "-t" 来指定需要运行的测试用例，例如以下示例： $ redis-benchmark -t set,lpush -n 100000 -q SET: 74239.05 requests per second LPUSH: 79239.30 requests per second 登录后复制 在上面的测试中，我们只运行了 SET 和 LPUSH 命令， 并且运行在安静模式中（使用-q参数）。 也可以直接指定命令来直接运行，比如下面的范例： $ redis-benchmark -n 100000 -q script load "redis.call('set','foo','bar')"
script load redis.call('set','foo','bar'): 69881.20 requests per second登录后复制 选择测试键的范围大小默认情况下面，基准测试使用单一的 key。在一个基于内存的数据库里， 单一 key 测试和真实情况下面不会有巨大变化。当然，扩大密钥范围可以模拟真实情况下的缓存未命中。 这时候我们可以使用-r命令。例如，如果我们希望连续进行 100 万次 SET 操作，每次使用 10 万个随机 key，可以使用以下命令： $ redis-cli flushall OK $ redis-benchmark -t set -r 100000 -n 1000000 ====== SET ====== 1000000 requests completed in 13.86 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 99.76% `<=` 1 milliseconds 99.98% `<=` 2 milliseconds 100.00% `<=` 3 milliseconds 100.00% `<=` 3 milliseconds 72144.87 requests per second $ redis-cli dbsize (integer) 99993 登录后复制 使用 pipelining默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用-c指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well. 真实世界会更复杂，Redis 支持/topics/pipelining，使得可以一次性执行多条命令成为可能。使用Redis pipelining可以增加服务器的每秒事务处理率。 下面这个案例是在 Macbook air 11" 上使用 pipelining 组织 16 条命令的测试范例： $ redis-benchmark -n 1000000 -t set,get -P 16 -q SET: 403063.28 requests per second GET: 508388.41 requests per second 登录后复制 记得在多条命令需要处理时候使用 pipelining。 陷阱和错误的认识第一点是显而易见的：基准测试的黄金准则是使用相同的标准。进行 Redis 不同版本的测试时，可以采取同等任务量测试或使用相同参数进行测试。 如果把 Redis 和其他工具测试，那就需要小心功能细节差异。
一个普遍的误解是 redis-benchmark 特意让基准测试看起来更好， 所表现出来的数据像是人造的，而不是真实产品下面的。 Redis-benchmark 工具能够迅速简便地计算出在特定硬件条件下机器的性能参数。 但是，通常情况下面这并不是 Redis 服务器可以达到的最大吞吐量。使用 pipelining 和更快的客户端（如 hiredis），能够实现更高的吞吐量。 redis-benchmark 默认情况下面仅仅使用并发来提高吞吐量（创建多条连接）。它没有采用pipelining或其他并发技术，只是使用了多个连接而非多线程。 如果想使用 pipelining 模式来进行基准测试（了达到更高吞吐量），可以使用-P参数。很多在生产环境中使用 Redis 的应用采用了这种方案以提高性能。 最后，基准测试需要使用相同的操作和数据来对比，如果这些不一样， 那么基准测试是无意义的。 例如，Redis和memcached可以在单线程模式下进行GET/SET操作的比较。 两者都是内存数据库，协议也基本相同，甚至把多个请求合并为一条请求的方式也类似 （pipelining）。在使用相同数量的连接后，这个对比是很有意义的。 下面这个很不错例子是在 Redis（antirez）和 memcached（dormando）测试的。 antirez 1 - On Redis, Memcached, Speed, Benchmarks and The Toilet dormando - Redis VS Memcached (slightly better bench) antirez 2 - An update on the Memcached/Redis benchmark 你可以发现相同条件下面最终结果是两者差别不大。请注意最终测试时候， 两者都经过了充分优化。 最后，当特别高性能的服务器在基准测试时候（比如 Redis、memcached 这类）， 很难让服务器性能充分发挥，通常情况下，客户端回事瓶颈限制而不是服务器端。 在这种情况下面，客户端（比如 benchmark 程序自身）需要优化，或者使用多实例， 从而能达到最大的吞吐量。 影响 Redis 性能的因素有几个因素直接决定 Redis 的性能。它们能够改变基准测试的结果， 所以我们必须注意到它们。通常情况下， Redis 的默认参数已经足够提供高效的性能，因此不需要进行调优。
其他需要注意的点任何基准测试的一个重要目标是获得可重现的结果，这样才能将此和其他测试进行对比。
不同云主机和物理机器上的基准测试结果
Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz (with pipelining) $ ./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -P 16 -q SET: 552028.75 requests per second GET: 707463.75 requests per second LPUSH: 767459.75 requests per second LPOP: 770119.38 requests per second 登录后复制 Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz (without pipelining) $ ./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -q SET: 122556.53 requests per second GET: 123601.76 requests per second LPUSH: 136752.14 requests per second LPOP: 132424.03 requests per second 登录后复制 Linode 2048 instance (with pipelining) $ ./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -q -P 16 SET: 195503.42 requests per second GET: 250187.64 requests per second LPUSH: 230547.55 requests per second LPOP: 250815.16 requests per second 登录后复制 Linode 2048 instance (without pipelining) $ ./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -q SET: 35001.75 requests per second GET: 37481.26 requests per second LPUSH: 36968.58 requests per second LPOP: 35186.49 requests per second 登录后复制 更多使用 pipeline 的测试$ redis-benchmark -n 100000 ====== SET ====== 100007 requests completed in 0.88 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 58.50% <= 0 milliseconds 99.17% <= 1 milliseconds 99.58% <= 2 milliseconds 99.85% <= 3 milliseconds 99.90% <= 6 milliseconds 100.00% <= 9 milliseconds 114293.71 requests per second ====== GET ====== 100000 requests completed in 1.23 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 43.12% <= 0 milliseconds 96.82% <= 1 milliseconds 98.62% <= 2 milliseconds 100.00% <= 3 milliseconds 81234.77 requests per second ====== INCR ====== 100018 requests completed in 1.46 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 32.32% <= 0 milliseconds 96.67% <= 1 milliseconds 99.14% <= 2 milliseconds 99.83% <= 3 milliseconds 99.88% <= 4 milliseconds 99.89% <= 5 milliseconds 99.96% <= 9 milliseconds 100.00% <= 18 milliseconds 68458.59 requests per second ====== LPUSH ====== 100004 requests completed in 1.14 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 62.27% <= 0 milliseconds 99.74% <= 1 milliseconds 99.85% <= 2 milliseconds 99.86% <= 3 milliseconds 99.89% <= 5 milliseconds 99.93% <= 7 milliseconds 99.96% <= 9 milliseconds 100.00% <= 22 milliseconds 100.00% <= 208 milliseconds 88109.25 requests per second ====== LPOP ====== 100001 requests completed in 1.39 seconds 50 parallel clients 3 bytes payload keep alive: 1 54.83% <= 0 milliseconds 97.34% <= 1 milliseconds 99.95% <= 2 milliseconds 99.96% <= 3 milliseconds 99.96% <= 4 milliseconds 100.00% <= 9 milliseconds 100.00% <= 208 milliseconds 71994.96 requests per second 登录后复制 注意：包大小从 256 到 1024 或者 4096 bytes 不会改变结果的量级 （但是到 1024 bytes 后，GETs 操作会变慢）。同样的，50 到 256 客户端的测试结果相同。当使用10个客户端时，总吞吐量无法达到最大吞吐量。 不同机器可以获的不一样的结果，下面是Intel T5500 1.66 GHz 在 Linux 2.6下面的结果： $ ./redis-benchmark -q -n 100000 SET: 53684.38 requests per second GET: 45497.73 requests per second INCR: 39370.47 requests per second LPUSH: 34803.41 requests per second LPOP: 37367.20 requests per second 登录后复制 另外一个是 64 位 Xeon L5420 2.5 GHz 的结果： $ ./redis-benchmark -q -n 100000 PING: 111731.84 requests per second SET: 108114.59 requests per second GET: 98717.67 requests per second INCR: 95241.91 requests per second LPUSH: 104712.05 requests per second LPOP: 93722.59 requests per second 登录后复制 高性能硬件下面的基准测试
使用 unix domain socket： $ numactl -C 6 ./redis-benchmark -q -n 100000 -s /tmp/redis.sock -d 256 PING (inline): 200803.22 requests per second PING: 200803.22 requests per second MSET (10 keys): 78064.01 requests per second SET: 198412.69 requests per second GET: 198019.80 requests per second INCR: 200400.80 requests per second LPUSH: 200000.00 requests per second LPOP: 198019.80 requests per second SADD: 203665.98 requests per second SPOP: 200803.22 requests per second LPUSH (again, in order to bench LRANGE): 200000.00 requests per second LRANGE (first 100 elements): 42123.00 requests per second LRANGE (first 300 elements): 15015.02 requests per second LRANGE (first 450 elements): 10159.50 requests per second LRANGE (first 600 elements): 7548.31 requests per second 登录后复制 使用 TCP loopback： $ numactl -C 6 ./redis-benchmark -q -n 100000 -d 256 PING (inline): 145137.88 requests per second PING: 144717.80 requests per second MSET (10 keys): 65487.89 requests per second SET: 142653.36 requests per second GET: 142450.14 requests per second INCR: 143061.52 requests per second LPUSH: 144092.22 requests per second LPOP: 142247.52 requests per second SADD: 144717.80 requests per second SPOP: 143678.17 requests per second LPUSH (again, in order to bench LRANGE): 143061.52 requests per second LRANGE (first 100 elements): 29577.05 requests per second LRANGE (first 300 elements): 10431.88 requests per second LRANGE (first 450 elements): 7010.66 requests per second LRANGE (first 600 elements): 5296.61 requests per second 登录后复制 以上就是Redis基准参数怎么查看的详细内容，更多请关注模板之家(www.mb5.com.cn)其它相关文章！ |
