redis本身设计为单线程服务器,性能本身并不随着多核而提高,但是会随着cpu本身而改变,AMD的可能只有Intel一半的性能,Intel是最好的选择。

性能会随着连接数的增多而下降,30000大概只有100的一半的性能。

https://redis.io/topics/benchmarks
redis官网测试2.6时使用的命令:
该测试由50个同时进行200万次请求的客户端完成。
Redis 2.6.14用于所有测试。
使用环回接口执行测试。
使用100万个密钥的密钥空间执行测试。
使用和不使用流水线执行测试(16条命令管道)。
./redis-benchmark -r 1000000 -n 2000000 -t get,set,lpush,lpop -P 16 -q

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

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

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

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

以上的测试方法来自于redis的官方文档。但是这种测试方法实际上测试出来的结果并未考虑到生产环境的网络条件。当我们使用两个机器,一个作为压力源,另一个作为被测试机的时候,性能会出现较大的损失。同时,列出阿里云提供的redis实例测试方法供参考。

创建三台压力源服务器(对应阿里的ECS服务器),创建被测试的redis实例。

在三台机器上同时执行以下命令:

root@redis-test:/# redis-benchmark -h 192.168.111.106 -p 6379 -t set -c 50 -d 128 -n 25000000 -r 5000000

最终将三台机器的结果相加,就是总的QPS。

一些结论性的东西:

1.使用三台服务器作为压力源应该是为了得到最大的性能数据,当我们只使用1个压力源的时候,我们得到的结果是远远小于三台压力源的结果的。

2.此测试方法适用于真实的生产环境,因为会考虑到网络对性能的影响。

redis性能测试方法的更多相关文章

  1. nginx / apache / tomcat /resin等 http server的benchmark性能测试方法

    性能测试是软件产品发布前必经阶段,对于web app的发布需要使用http server,可选择的优秀免费http server主要有开源apache server, 俄国的nginx,专用于java ...

  2. Redis为什么变慢了?透彻解读如何排查Redis性能问题

    Redis 作为优秀的内存数据库,其拥有非常高的性能,单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右.但也正因此如此,当我们在使用 Redis 时,如果发现操作延迟变大的情况,就会与我们的预期不符. 你也 ...

  3. Redis变慢?深入浅出Redis性能诊断系列文章(一)

    (本文首发于"数据库架构师"公号,订阅"数据库架构师"公号,一起学习数据库技术)   Redis 作为一款业内使用率最高的内存数据库,其拥有非常高的性能,单节点 ...

  4. Redis性能问题排查解决手册(七)

     阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_commands_processed 延迟时间 内存碎片率 回收key 总结 性能相关的数据指标 通过Red ...

  5. Redis性能问题排查解决手册

    转自:http://www.cnblogs.com/mushroom/p/4738170.html 阅读目录: 性能相关的数据指标 内存使用率used_memory 命令处理总数total_comma ...

  6. redis性能调优笔记(can not get Resource from jedis pool和jedis connect time out)

    对这段时间redis性能调优做一个记录. 1.单进程单线程 redis是单进程单线程实现的,如果你没有特殊的配置,redis内部默认是FIFO排队,即你对redis的访问都是要在redis进行排队,先 ...

  7. 『性能』ServiceStack.Redis 和 StackExchange.Redis 性能比较

    背景 近来,需要用到 Redis 这类缓存技术 —— MongoDB 和 Redis 没有进行过比较. 我也懒得在这些细节上 纠结那么多 —— 按照网友给出的文章,听从网友建议,选择 Redis. R ...

  8. 关于redis性能问题分析和优化

    一.如何查看Redis性能 info命令输出的数据可以分为10个分类,分别是: server,clients,memory,persistence,stats,replication,cpu,comm ...

  9. Kafka设计解析(五)Kafka性能测试方法及Benchmark报告

    转载自 技术世界,原文链接 Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告 摘要 本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafk ...

随机推荐

  1. Day2-J-逃离迷宫-HDU-1728

    给定一个m × n (m行, n列)的迷宫,迷宫中有两个位置,gloria想从迷宫的一个位置走到另外一个位置,当然迷宫中有些地方是空地,gloria可以穿越,有些地方是障碍,她必须绕行,从迷宫的一个位 ...

  2. pyhton机器学习入门基础(机器学习与决策树)

    //2019.07.26#scikit-learn数据挖掘工具包1.Scikit learn是基于python的数据挖掘和机器学习的工具包,方便实现数据的数据分析与高级操作,是数据分析里面非常重要的工 ...

  3. P1078 字符串压缩与解压

    P1078 字符串压缩与解压 转跳点:

  4. 028、Java中的关系运算符

    01.代码如下: package TIANPAN; /** * 此处为文档注释 * * @author 田攀 微信382477247 */ public class TestDemo { public ...

  5. 014、Java中byte自动转型的操作

    01.代码如下: package TIANPAN; /** * 此处为文档注释 * * @author 田攀 微信382477247 */ public class TestDemo { public ...

  6. java 图片上传

    代码是最有力量的,嘎嘎 @CrossOrigin@ApiOperation(value = "上传图片", notes = "上传图片", httpMethod ...

  7. 五、Vue:使用axios库进行get和post、用拦截器对请求和响应进行预处理、Mock(数据模拟)

    一.axios [应用]进行请求和传表单 [axios中文档]:https://www.kancloud.cn/yunye/axios/234845 [vue-axios]:https://cn.vu ...

  8. Spring入门之五-------SpringIoC之通过注解实现

    一.准备工作 创建一个Class注解@Configuration,如下例子: @Configuration // 该注解可理解为将当前class等同于一个xml文件 @ComponentScan(&q ...

  9. 洛谷 P2049 魔术棋子(vector)

    题目传送门 解题思路: 用一个vector维护每一个点都可以乘出哪些数来,然后将(n,m)的所有数从小到大输出即可. 要用一个bool ff[j][k]来维护当前这个点(i,j)里面有没有被放过k,以 ...

  10. yeoman 介绍、安装 和 使用

    一.介绍.安装 1, 是什么 Yeoman其实是3个工具的总和: ü  yo --- 脚手架,自动生成工具 ü  Grunt.gulp --- 构建工具 (最初只有grunt,后面gulp火了添加进来 ...