redis千万级数据性能测试
数据库的性能测试与压力测试方法
数据库的性能测试与压力测试方法作为当前互联网应用的核心技术之一，数据库在互联网时代扮演着至关重要的角色。
作为一个数据库管理员或开发人员，如何保证数据库的高性能和稳定性是一项重要的挑战。
本文将深入探讨数据库的性能测试和压力测试方法，以及如何通过测试来诊断和优化数据库的性能问题。
一、性能测试的定义和目的性能测试是指在特定条件下评估系统或组件在给定负载下的表现。
对于数据库来说，性能测试的目的是衡量数据库在高负载和大数据量环境下的处理速度和吞吐量，从而评估数据库的性能。
性能测试可分为两种类型：基准测试和负载测试。
1. 基准测试基准测试的主要目的是评估数据库在标准化负载下的性能。
通过使用一系列标准测试用例（如OLTP基准测试），可以快速地评估数据库的性能和吞吐量。
2. 负载测试负载测试是指在特定条件下评估系统或组件在给定的负载下的表现。
对于数据库来说，负载测试的目的是评估数据库在高负载和大数据量环境下的处理速度和吞吐量。
负载测试可分为以下几种类型：（1）读和写性能测试：评估数据库在读和写数据时的性能。
（2）并发用户数测试：评估数据库在同时处理多个用户请求时的性能。
（3）数据容量测试：评估数据库在大数据量下的性能。
（4）网络延迟测试：评估数据库在网络延迟较高的环境下的性能。
二、压力测试的定义和目的压力测试是用于确定系统的最大负载能力的测试过程。
对于数据库来说，压力测试的目的是测试数据库在高负荷和极端条件下的处理能力。
与性能测试不同，压力测试通常会在数据库达到负载极限时继续测试，以便评估数据库的鲁棒性，判断是否出现系统上的故障和缺陷。
在进行压力测试时，需要考虑以下因素：1. 负载：确定测试中要使用的最大负载。
2. 持续时间：确定要持续测试的时间。
3. 日志记录：记录系统日志以便于调查问题。
4. 监控：监控系统负载，确定是否达到极限。
三、数据库性能测试和压力测试常用工具为了进行数据库性能测试和压力测试，需要使用适当的工具，以下是一些常见的数据库性能测试和压力测试工具。
Redis缓存的数据写入性能
Redis缓存的数据写入性能Redis是一种高性能的开源内存数据库，被广泛应用于缓存和数据库中。
它的出色性能主要体现在数据读取方面，但对于数据写入，Redis也有一些优化策略，以提高写入性能。
本文将介绍Redis缓存的数据写入性能，并探讨如何进行性能优化。
一、Redis数据写入的性能特点Redis作为一种内存数据库，对于数据的读取具有出色的性能，读写效率高。
在写入数据时，Redis具有以下几个性能特点：1. 同步写入：Redis默认情况下是将数据同步写入磁盘的，确保数据的可靠性。
这种同步写入的机制会带来一定的延迟，对于性能要求较高的场景可能会有影响。
2. 内存写入：Redis将数据持久化存储在内存中，而不是磁盘中，使得写入速度非常快。
内存写入的特点使得Redis在数据写入方面具有较高的性能。
3. 单线程写入：Redis的写入操作是单线程的，这意味着所有的写入请求都按顺序执行，避免了多线程带来的竞争问题。
这个特点使得Redis能够保证数据的一致性，但也限制了写入性能的提升。
二、Redis数据写入性能优化策略在实际应用中，为了提高Redis的数据写入性能，可以采取以下优化策略：1. 批量写入：将多条写入请求合并成一次批量写入，减少网络传输和IO操作的次数，从而提高写入性能。
可以使用Redis的管道（Pipeline）技术来实现批量写入。
2. 异步写入：将写入请求交给后台线程异步执行，减少主线程的负载，提高响应速度。
可以使用Redis的异步写入模块或者消息队列来实现异步写入。
3. 数据压缩：对于较大的数据，可以采用压缩算法进行压缩，减少网络传输和存储的空间，提高写入性能。
可以使用Redis的压缩功能或者自定义的压缩算法。
4. 数据分片：将数据分散存储到多个Redis实例中，每个实例负责一部分数据的写入，从而提高整体的写入性能。
可以使用Redis的主从复制（Replication）或者集群（Cluster）来实现数据分片。
Redis集群Redis-cluster搭建及故障、性能测试
Redis集群Redis-cluster搭建及故障、性能测试⼀、Redis集群部署三台物理机：172.20.0.17、172.20.0.18、172.20.0.19⼆、安装Redis下载安装redis压缩包解压压缩包，进⼊redis-5.0.2⽂件夹，运⾏命令./make install安装redismv redis-5.0.2 /usr/local/redis/三、修改配置⽂件node1--17服务器:1、创建redis_cluster/700X的⽬录mkdir -p /usr/local/redis/redis_cluster/7001mkdir -p /usr/local/redis/redis_cluster/70022、修改Redis.conf的端⼝cp redis.conf /usr/local/redis/redis_cluster/7001修改端⼝为7001cp redis.conf /usr/local/redis/redis_cluster/7002修改端⼝为70023、同时将修改后的Redis.conf复制到另外两个节点（18、19）4、将redis-server复制到节点⽬录下，⽅便操作cp /usr/local/bin/redis-server /usr/local/redis/redis-5.0.2/redis_cluster/7001/5、开启redis-cluster配置，配置做以下改造#配置yes开启redis-clustercluster-enabled yes#配置节点之间超时时间cluster-node-timeout 15000#这个配置很重要，cluster开启必须重命名指定cluster-config-file，不能与别的节点相同，否则会启动失败,最好按主机+端⼝命名cluster-config-file nodes-17-7001.conf四、启动各节点17、18、19Rediscd /usr/local/redis/redis-5.0.2/redis_cluster/7001./redis-server redis.confcd /usr/local/redis/redis-5.0.2/redis_cluster/7002./redis-server redis.conf五、创建集群命令cd /usr/local/bin./redis-cli --cluster create 172.20.0.17:7001 172.20.0.18:7001 172.20.0.19:7001 172.20.0.17:7002 172.20.0.18:7002 172.20.0.19:7002 --cluster-replicas 1（replicas1 表⽰我们希望为集群中的每个主节点创建⼀个从节点。
Redis集群性能测试分析
Redis集群性能测试分析柳皓亮;王丽;周阳辰【摘要】Redis是一个非关系型数据库,属于内存级数据库。
但是由于数据量的不断增大,单机的Redis物理内存远远无法满足大数据的需要,因此需要搭建分布式的Redis,可以动态扩展内存,弥补单机Redis物理内存不够的缺点。
本次测试旨在对Redis各方面性能有深入的了解,为今后的工作打好基础。
本次实验的目的主要是搭建Redis Cluster和TwemProxy Redis两种集群,分别对其进行性能测试,测试出集群性能的拐点,找出性能的瓶颈有哪些,并对两套集群进行比较,以便于在不同业务场景下择优选择。
%Redis is a non-relational database, which belongs to the memory database. However, with the amount of data increasing quickly, the single Redis is unable to meet the needs of the large data. So we need to build a distributed Redis, which can extend memory dynamicly and make up the faults that the single Redis doesn’ t have enough physical memory. In order to have a good design for the Redis Cluster and play a Redis high throughput characteristics of Redis Cluster, we make the experiment about this. In this experiment, we build two clusters, which are Redis Cluster and TwemProxy Cluster. We make experiment one by one to test out the clustering performance of inflection point, meanwhile, find out what are the performance bottlenecks. So we can make a good choice under different business scenarios.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)010【总页数】3页(P70-71,78)【关键词】Redis Cluster;TwemProxy Redis;性能测试【作者】柳皓亮;王丽;周阳辰【作者单位】中国科学院电子学研究所苏州研究院存储计算组，江苏苏州215123;中国科学院电子学研究所苏州研究院存储计算组，江苏苏州215123;中国科学院电子学研究所苏州研究院存储计算组，江苏苏州215123【正文语种】中文【中图分类】TP23本次存储测试是用Java程序调用Jedis提供的API向集群里面灌入数据。
Redis缓存的监控与性能调优
Redis缓存的监控与性能调优Redis是一种常用的内存缓存数据库，通过将数据存储在内存中，提供了快速的读写能力，从而提高了应用程序的性能。
然而，为了确保Redis缓存的稳定性和高效性，我们需要进行监控和性能调优。
监控Redis缓存的性能是保证应用程序运行顺利的关键。
下面是一些重要的监控指标和方法。
1. 内存使用情况监控使用Redis的INFO命令可以获取到Redis实例的内存使用情况。
关注以下指标：- used_memory：Redis实例当前使用的内存大小- used_memory_peak：Redis实例占用内存的峰值- used_memory_lua：Lua脚本占用的内存- used_memory_rss：Redis进程实际占用的内存大小通过监控这些指标，我们可以及时发现内存泄漏或超出预期的内存使用情况，并采取相应的措施。
2. 命中率监控命中率是衡量Redis缓存效果的重要指标之一。
通过监控key的命中率，我们可以了解缓存的使用情况，并进行优化。
使用Redis的INFO命令获取以下指标：- keyspace_hits：Redis实例已成功找到了在主库中的键请求次数- keyspace_misses：Redis实例再次在主存中找不到键被请求的次数计算命中率的公式为：(keyspace_hits / (keyspace_hits +keyspace_misses)) * 100%。
3. 连接数监控Redis的连接数对性能有重要影响。
过多的连接可能导致Redis实例负载过高，影响缓存的读写能力。
使用Redis的INFO命令获取以下指标：- connected_clients：当前连接到Redis实例的客户端数量- blocked_clients：正在等待Redis服务器响应的客户端数量监控这些指标可以帮助我们及时发现连接数过高的情况，并采取相应的优化措施。
性能调优是提高Redis缓存效率和响应速度的关键。
等保测评 redis 指导书
等保测评 redis 指导书
以下是参考的《等保测评 Redis 指导书》的内容纲要：
1. 引言
1. 目的和背景
2. 适用范围
2. 系统简介
1. Redis 系统概述
2. Redis 版本与功能特性
3. Redis 数据结构
3. 安全要求
1. 系统保密性要求
2. 系统完整性要求
3. 系统可用性要求
4. 测评准备
1. 测试环境部署
2. 安全设置和配置
5. 测评方案
1. 网络安全
1. 网络拓扑设施检查
2. 网络协议安全性检查
3. 网络连接安全性检查
2. 访问控制
1. 用户认证安全性检查
2. 权限控制安全性检查
3. 审计日志安全性检查
3. 数据存储安全
1. 数据加密安全性检查
2. 数据备份与恢复安全性检查
3. 数据可用性与完整性检查
6. 测评方法与工具
1. 测评方法
2. 测评工具介绍
7. 测评步骤与案例
1. 步骤一：准备工作
2. 步骤二：进行网络安全性检查
- 案例一：检查网络拓扑设施
- 案例二：检查网络协议安全性
- 案例三：检查网络连接安全性
3. 步骤三：进行访问控制安全性检查
- 案例一：检查用户认证安全性
- 案例二：检查权限控制安全性
- 案例三：检查审计日志安全性
4. 步骤四：进行数据存储安全性检查
- 案例一：检查数据加密安全性
- 案例二：检查数据备份与恢复安全性 - 案例三：检查数据可用性与完整性
8. 结果分析与总结
注意：以上内容仅为一个参考纲要，实际编写时应根据所测试的 Redis 版本和具体要求进行补充和调整。
Redis大数据平台测试方案
Redis大数据平台测试方案目录1.测试目的 (4)2.测试环境 (4)2.1.硬件环境 (4)2.2.软件环境 (5)3.测试内容 (5)3.1.基本功能 (5)3.1.1.String类型的输入输出测试 (5)3.1.2.Set类型的输入输出测试 (6)3.1.3.Hash类型的输入输出测试 (6)3.1.4.List类型的输入输出测试 (7)3.1.5.SortedSet类型的输入输出测试 (8)3.1.6.java客户端测试 (8)3.1.7.扩容测试 (9)3.1.8.移除节点测试 (10)3.1.9.主从同时停止测试 (10)3.1.10.数据导入导出测试 (11)3.1.11.Redis疲劳测试 (11)3.1.12.主从复制测试 (12)3.2.性能 (12)3.2.1.加载性能 (12)3.2.2.并发性能 (13)3.3.高可用 (13)3.3.1.Master进程高可用测试 (13)3.3.2.Slaver进程高可用测试 (14)3.3.3.Master节点高可用测试 (14)3.3.4.Slaver节点高可用测试 (15)1.测试目的通过功能、性能、高可用测试，验证Redis是否满足在大数据基础架构平台对精细化营销和客流分析应用的需求。
2.测试环境2.1.硬件环境硬件位置信息：硬件配置清单：硬件配置表：2.2.软件环境3.测试内容3.1.基本功能3.1.1.S tring类型的输入输出测试3.1.2.S et类型的输入输出测试3.1.3.H ash类型的输入输出测试3.1.4.L ist类型的输入输出测试3.1.5.S ortedSet类型的输入输出测试3.1.6.j ava客户端测试3.1.7.扩容测试3.1.8.移除节点测试3.1.9.主从同时停止测试3.1.10.数据导入导出测试3.1.11.Redis疲劳测试3.1.12.主从复制测试3.2.性能3.2.1.加载性能3.2.2.并发性能3.3.高可用3.3.1.M aster进程高可用测试3.3.2.S laver进程高可用测试3.3.3.M aster节点高可用测试3.3.4.S laver节点高可用测试。
一种简单实现Redis集群Pipeline功能的方法及性能测试
⼀种简单实现Redis集群Pipeline功能的⽅法及性能测试上⼀篇⽂章《》中我们讲到redis pipeline模式在批量数据处理上带来了很⼤的性能提升，我们先来回顾⼀下pipeline的原理，redis client与server之间采⽤的是请求应答的模式，如下所⽰：Client: command1Server: response1Client: command2Server: response2…在这种情况下，如果要完成10个命令，则需要20次交互才能完成。
因此，即使redis处理能⼒很强，仍然会受到⽹络传输影响，导致吞吐量上不去。
⽽在管道（pipeline）模式下，多个请求可以变成这样：Client: command1，command2…Server: response1，response2…在这种情况下，完成命令只需要2次交互。
这样⽹络传输上能够更加⾼效，加上redis本⾝强劲的处理能⼒，给数据处理带来极⼤的性能提升。
但实际上遇到的问题是，项⽬上所⽤到的是Redis集群，初始化的时候使⽤的类是JedisCluster⽽不是Jedis。
去查了JedisCluster的⽂档，并没有发现提供有像Jedis ⼀样的获取Pipeline对象的 pipelined()⽅法。
为什么RedisCluster⽆法使⽤pipeline?我们知道，Redis 集群的键空间被分割为 16384 个槽（slot），集群的最⼤节点数量也是 16384 个。
每个主节点都负责处理 16384 个哈希槽的其中⼀部分。
具体的redis命令，会根据key计算出⼀个槽位（slot）,然后根据槽位去特定的节点redis上执⾏操作。
如下所⽰：master1（slave1）： 0~5460master2（slave2）：5461~10922master3（slave3）：10923~16383集群有三个master节点组成，其中master1分配了 0~5460的槽位，master2分配了 5461~10922的槽位，master3分配了 10923~16383的槽位。
如何优化Redis数据库性能
如何优化Redis数据库性能Redis是一个高速键值缓存数据库，可以用于许多不同的应用程序。
在使用Redis时，优化其性能可以帮助你获得更好的用户体验和更高的吞吐量。
在本文中，我们将讨论如何优化Redis数据库性能。
一、使用适当的数据结构Redis支持各种不同类型的数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合和有序集合。
选择正确的数据结构可以帮助你针对特定的应用程序优化Redis性能。
例如，使用哈希表来存储和检索大量的键值对可能比使用普通的字符串要更有效。
哈希表允许你在O(1)的时间内查找键值对，而不是O(n)，这对大型数据集尤其有用。
二、选择正确的内存策略Redis有多种不同的内存策略可供选择。
例如，你可以将数据保存在内存中，也可以使用虚拟内存，将数据存储在硬盘上。
不同的内存策略各有优劣，需要根据你的应用场景选择。
如果你的应用程序需要大量的内存来存储Redis数据，可以考虑使用虚拟内存。
虚拟内存可以将Redis数据存储在硬盘上，而不是RAM中。
这可以减少Redis占用RAM的数量，从而提高系统的稳定性和性能。
另外，如果你有多个Redis实例运行在同一台服务器上，可以考虑使用交换内存策略。
这种策略将Redis实例之间的数据存储在共享内存中，以节省内存开销。
三、使用Pipeline和事务在使用Redis时，一些常见的操作，如读取多个键值对或将多个值写入数据库，可能会在服务器和客户端之间产生很多往返的网络延迟。
这些往返时间可能会在较慢的网络连接上变得很明显。
为了减少这种延迟，可以使用Pipeline或事务。
“Pipeline”是一种技术，它将多个Redis命令捆绑在一起，然后一次性发送到服务器。
这样可以减少网络延迟，提高Redis性能。
“事务”是另一种技术，它允许你将多个Redis命令捆绑在一起，并尝试将它们作为单个事务执行。
这可以确保一个Redis事务被完整地执行或完全失败。
此外，Redis事务也可以通过Atomicity、Consistency、Isolation和Durability（ACID）原则来确保数据的完整性。
Redis配置文件各项参数说明及性能调优
maxclients 128
17. 指定Redis最大内存限制，Redis在启动时会把数据加载到内存中，达到最大内存后，Redis会先尝试清除已到期或即将到期的Key，当此方法处理 后，仍然到达最大内存设置，将无法再进行写入操作，但仍然可以进行读取操作。Redis新的vm机制，会把Key存放内存，Value会存放在swap区
vm-page-size 32
25. 设置swap文件中的page数量，由于页表（一种表示页面空闲或使用的bitmap）是在放在内存中的，，在磁盘上每8个pages将消耗1byte的内存。
vm-pages 134217728
26. 设置访问swap文件的线程数,最好不要超过机器的核数,如果设置为0,那么所有对swap文件的操作都是串行的，可能会造成比较长时间的延迟。默认值为4
vm-max-threads 4
27. 设置在向客户端应答时，是否把较小的包合并为一个包发送，默认为开启
glueoutputbuf yes
28. 指定在超过一定的数量或者最大的元素超过某一临界值时，采用一种特殊的哈希算法
hash-max-zipmap-entries 64
hash-max-zipmap-value 512
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redis状态与性能监控
1、redis-benchmark
redis基准信息，redis服务器性能检测
redis-benchmark -h localhost -p 6379 -c 100 -n 100000
vm-max-memory 0
redis 压测指标
redis 压测指标在使用Redis 进行性能测试（压测）时，有一些关键的指标和性能参数需要关注。
这些指标可以帮助你评估Redis 的性能，并确保它满足你的应用程序需求。
以下是一些常见的Redis 压测指标：1. 吞吐量（Throughput）：衡量Redis 服务器在单位时间内能够处理的请求数量。
通过检查每秒执行的操作数（如GET、SET 等）来评估。
2. 响应时间（Response Time）：衡量执行单个操作所需的时间。
低延迟通常是关键的性能指标。
3. 连接数（Connections）：监测并发连接的数量。
理解系统的最大连接数限制是很重要的。
4. 带宽利用率（Bandwidth Utilization）：监测网络带宽的使用情况，特别是在大量数据传输的情况下。
5. CPU 使用率（CPU Utilization）：检查Redis 服务器的CPU 使用率，确保系统能够有效地利用计算资源。
6. 内存使用率（Memory Utilization）：跟踪Redis 实例使用的内存量，以确保不会因为内存不足而导致性能问题。
7. 命中率（Cache Hit Ratio）：对于读取密集型操作，关注缓存的命中率，以评估缓存效果。
8. 并发性能（Concurrency）：测试系统在并发负载下的性能表现。
这包括并发连接和并发请求。
9. 持久性性能（Persistence Performance）：如果你在Redis 中启用了持久性选项（如RDB 快照或AOF 日志），确保检查持久性操作的性能。
10. 错误率（Error Rate）：监控Redis 执行操作时发生的错误的频率。
进行Redis 压测时，你可以使用一些工具来生成负载并收集这些指标，例如：-redis-benchmark：这是Redis 官方提供的基准测试工具。
它可以用于模拟并发请求，并提供有关Redis 性能的详细报告。
- memtier_benchmark：一个用于Redis 和Memcached 的基准测试工具，支持更复杂的负载模式。
redisbenchmark命令参数
redisbenchmark命令参数（原创版）目录1.RedisBenchmark 简介2.命令参数列表3.命令参数详解3.1 -h, --host3.2 -p, --port3.3 -n, --num-clients3.4 -c, --commands3.5 -t, --timeout3.6 -l, --limit3.7 -d, --dir3.8 -b, --bind3.9 -i, --interval3.10 --css3.11 --output3.12 --silent3.13 --help正文RedisBenchmark 是一个用于测试 Redis 性能的工具，它可以模拟多个客户端对 Redis 服务器进行读写操作，以评估 Redis 服务器的性能。
在使用 RedisBenchmark 时，可以通过命令参数来调整测试的各项参数，以满足不同的测试需求。
下面将对 RedisBenchmark 的命令参数进行详细介绍。
1.-h, --host：指定 Redis 服务器的主机名或 IP 地址。
例如：`redisbenchmark -h 127.0.0.1`。
2.-p, --port：指定 Redis 服务器的端口号。
例如：`redisbenchmark -p 6379`。
3.-n, --num-clients：指定测试过程中模拟的客户端数量。
例如：`redisbenchmark -n 100`。
4.-c, --commands：指定要测试的 Redis 命令列表。
例如：`redisbenchmark -c SET,GET,DEL`。
5.-t, --timeout：指定每个命令的超时时间，单位为毫秒。
例如：`redisbenchmark -t 1000`。
6.-l, --limit：指定每个命令的执行次数。
例如：`redisbenchmark -l 10000`。
7.-d, --dir：指定结果输出目录。
Redis缓存的数据分析与性能监控方法
Redis缓存的数据分析与性能监控方法随着互联网应用的快速发展，数据处理和性能优化成为了关乎系统稳定性和用户体验的重要问题。
Redis作为一种高性能的内存数据库，被广泛应用于缓存系统中。
本文将介绍Redis缓存的数据分析与性能监控方法，帮助读者更好地理解和利用Redis缓存。
一、Redis缓存的数据分析方法Redis缓存的数据分析对于优化系统性能和提高缓存命中率至关重要。
下面将介绍几种常用的数据分析方法。
1.1 Key命名规范为了方便数据分析和管理，合理的Key命名规范是必不可少的。
一个好的Key命名规范应当简洁明了，包含必要的信息，并集中表示存储的数据类型。
例如，可以将后缀 ".user" 添加到用户数据的Key中，将后缀 ".order" 添加到订单数据的Key中。
这样做有助于通过查找Key进行快速的数据分析和筛选。
1.2 数据统计与分析Redis提供了丰富的数据统计命令，比如`keys`、`hlen`、`hgetall`等，可以帮助我们进行快速的数据分析。
例如，可以使用`keys "user:*"`命令来统计所有以"user:"开头的Key数量，结合`hgetall`命令获取具体用户信息。
1.3 慢查询日志Redis的慢查询日志是一个非常有用的工具，可以用于分析查询命令的耗时情况。
通过设置`slowlog-log-slower-than`参数，我们可以定义一个时间阈值来判断慢查询的标准。
慢查询日志可以帮助我们找出性能瓶颈和优化查询操作。
二、Redis缓存的性能监控方法性能监控是保障Redis缓存系统稳定性和高可用性的关键。
下面将介绍几种常用的性能监控方法。
2.1 监控Redis命令Redis提供了一些命令用于监控服务器状态，例如`info`、`monitor`等。
通过运行`info`命令可以获取Redis服务器的详细信息，包括内存使用情况、客户端连接数、命中率等。
Redis单节点百万级别数据读取性能测试.
Redis单节点百万级别数据读取性能测试.个⼈博客⽹： (你想要这⾥多有)这⾥先进⾏造数据，向redis中写⼊五百万条数据，具体⽅式有如下三种：⽅法⼀：（Lua 脚本） vim redis_load.lua#!/bin/bashfor i = 1, 100000, 1 doredis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i)endreturn “Ok!”执⾏命令： redis-cli —eval redis_load.lua⽅法⼆：（Shell 脚本） vim test.sh#!/bin/bashfor i in seq 1 100000doecho key:${i}=>value:${i}redis-cli set key:${i} value:${i}done⽅法三：（debug populate）127.0.0.1:6379> debug populate 100000OK（9.12s）查看数据占⽤的内存⼤⼩：使⽤info 命令# Memoryused_memory:531922952 //数据占⽤了多少内存（字节 byte）used_memory_human:1.23M //数据占⽤了多少内存（带单位的，可读性好）used_memory_rss:20164608 //redis占⽤了多少内存used_memory_rss_human:19.23Mused_memory_peak:531922952 //占⽤内存的峰值（字节）used_memory_peak_human:507.28M //占⽤内存的峰值（带单位的，可读性好）total_system_memory:1929056256total_system_memory_human:1.80Gused_memory_lua:37888 //lua引擎所占⽤的内存⼤⼩（字节）used_memory_lua_human:37.00Kmaxmemory:0maxmemory_human:0Bmaxmemory_policy:noevictionmem_fragmentation_ratio:1.03 //内存碎⽚率mem_allocator:jemalloc-3.6.0 //redis内存分配器版本，在编译时指定的。
redis性能测试redis-benchmark
redis性能测试redis-benchmark⽬录⼀.介绍redis-benchmark是Redis⾃带的基准性能测试⼯具，它提供了很多选项帮助开发和运维⼈员测试Redis的相关性能。
⼆.例⼦50个客户端同时请求Redis，⼀共⼀万次。
默认只会有三个键值来回写⼊，可以通过keys *看到。
redis-benchmark -c 50 -n 10000====== MSET (10 keys) ======10000 requests completed in 0.13 seconds #总共1万次，0.13秒完成50 parallel clients #50并发3 bytes payload #每个请求3字节keep alive: 197.81% <= 1 milliseconds #97.81%的命令执⾏时间⼩于1毫秒99.23% <= 2 milliseconds100.00% <= 2 milliseconds77519.38 requests per second #每秒可以处理77519.38次get请求三.参数-q 仅仅显⽰redis-benchmark的requests per second信息-r 不仅仅写⼊三个键值，-随机写⼊更多数值，-r不代表随机数的个数，⽽是对后⼏位进⾏改变。
例如：-r 1000 就插⼊set one 10000343，对后三位变化。
-P 代表每个请求pipeline的数据量（默认为1）-k 代表客户端是否使⽤keepalive， 1为使⽤， 0为不使⽤，默认值为1-t 可以对指定命令进⾏基准测试例如：redis-benchmark -t get,set--csv 选项会将结果按照csv格式输出，便于后续处理，如导出到Excel等。
redis 读写分离测试用例
redis 读写分离测试用例Redis是一个开源的、高性能的键值存储系统，常用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。
在实际应用中，为了提高系统的读写性能，通常会采用Redis的读写分离架构。
读写分离即将读操作和写操作分别由不同的Redis实例处理，以达到负载均衡和提高系统的并发能力。
读写分离的基本原理是，通过主节点（Master）接收写操作，并将写操作同步给所有从节点（Slave），而读操作则可以由主节点或从节点处理。
在设计和实现Redis的读写分离时，需要进行相应的测试来验证其性能和可靠性。
下面将介绍一些常见的测试用例。
1. 主从同步测试：确保主节点和从节点之间的数据同步正常。
可以通过在主节点上写入数据，然后在从节点上读取数据来验证数据是否同步。
2. 故障切换测试：模拟主节点故障，观察从节点是否能够正常接管主节点的功能。
可以通过断开主节点与从节点的连接，然后观察从节点是否能够自动成为新的主节点，并继续提供读写服务。
3. 读写性能测试：对比单节点和读写分离架构的性能差异。
可以通过模拟大量读写请求，然后对比两种架构在处理请求时的响应时间和吞吐量。
4. 负载均衡测试：验证读写分离架构是否能够实现负载均衡。
可以通过模拟多个客户端同时进行读写操作，然后观察各个从节点的负载情况，确保每个从节点都能够均衡处理请求。
5. 数据一致性测试：验证主从节点之间的数据一致性。
可以通过在主节点上写入数据，并在多个从节点上读取数据，然后对比数据是否一致。
6. 故障恢复测试：测试主节点故障后的恢复过程。
可以通过模拟主节点故障，然后观察从节点是否能够自动恢复，并重新与新的主节点进行数据同步。
7. 扩展性测试：测试读写分离架构在扩展性方面的表现。
可以通过增加从节点的数量，然后对比在不同从节点数量下的读写性能差异。
在进行上述测试时，需要确保测试环境的准确性和稳定性。
可以使用合适的工具和框架来模拟真实的场景，例如使用JMeter进行性能测试，使用Docker搭建测试环境等。
Redis性能测试Redis-benchmark
Redis性能测试Redis-benchmark Redis-benchmark是官⽅⾃带的Redis性能测试⼯具测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能redis-benchmark可以模拟N个机器，同时发送M个请求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 SADDUsing this option the benchmark will get/set keysin the form mykey_rand:000000012456 instead of constantkeys, the <keyspacelen> argument determines the maxnumber of values for the random number. For instanceif set to 10 only rand:000000000000 - rand:000000000009range will be allowed.-P <numreq> Pipeline <numreq> requests. Default 1 (no pipeline).-q Quiet. Just show query/sec values 只显⽰每秒钟能处理多少请求数结果--csv Output in CSV format-l Loop. Run the tests forever 永久测试-t <tests> Only run the comma separated list of tests. The testnames are the same as the ones produced as output.-I Idle mode. Just open N idle connections and wait.eg: 100个并发连接，1000个请求，检测host为localhost 端⼝为6379的redis服务器性能 redis-benchmark.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 1000====== PING_INLINE ======1000 requests completed in0.07 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds22.00% <= 2 milliseconds24.90% <= 3 milliseconds75.90% <= 4 milliseconds89.70% <= 11 milliseconds89.80% <= 12 milliseconds90.00% <= 13 milliseconds90.10% <= 23 milliseconds90.20% <= 24 milliseconds90.40% <= 25 milliseconds90.50% <= 32 milliseconds96.20% <= 33 milliseconds100.00% <= 33 milliseconds14705.88 requests per second====== PING_BULK ======1000 requests completed in0.03 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds0.20% <= 2 milliseconds79.20% <= 3 milliseconds89.40% <= 4 milliseconds100.00% <= 4 milliseconds31250.00 requests per second====== SET ======1000 requests completed in0.03 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds8.20% <= 2 milliseconds34482.76 requests per second====== GET ======1000 requests completed in0.04 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds30.40% <= 2 milliseconds58.30% <= 3 milliseconds66.10% <= 4 milliseconds87.50% <= 5 milliseconds99.90% <= 6 milliseconds100.00% <= 6 milliseconds27777.78 requests per second====== INCR ======1000 requests completed in0.04 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds23.60% <= 2 milliseconds27.90% <= 3 milliseconds75.20% <= 4 milliseconds99.70% <= 5 milliseconds100.00% <= 5 milliseconds26315.79 requests per second====== LPUSH ======1000 requests completed in0.03 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 2 milliseconds74.70% <= 3 milliseconds83.40% <= 4 milliseconds93.20% <= 5 milliseconds100.00% <= 5 milliseconds29411.76 requests per second====== LPOP ======1000 requests completed in0.01 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 12.50% <= 1 milliseconds100.00% <= 1 milliseconds76923.08 requests per second====== SADD ======1000 requests completed in0.01 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 11.90% <= 1 milliseconds100.00% <= 1 milliseconds76923.08 requests per second====== SPOP ======1000 requests completed in0.03 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds1.10% <= 2 milliseconds99.70% <= 3 milliseconds100.00% <= 3 milliseconds33333.34 requests per second====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ====== 1000 requests completed in0.03 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 199.10% <= 6 milliseconds100.00% <= 6 milliseconds32258.06 requests per second====== LRANGE_100 (first 100 elements) ====== 1000 requests completed in0.05 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 1 milliseconds37.70% <= 2 milliseconds90.10% <= 4 milliseconds93.70% <= 5 milliseconds99.60% <= 6 milliseconds100.00% <= 6 milliseconds20000.00 requests per second====== LRANGE_300 (first 300 elements) ====== 1000 requests completed in0.08 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 2 milliseconds33.70% <= 3 milliseconds69.80% <= 4 milliseconds74.70% <= 5 milliseconds80.40% <= 6 milliseconds87.70% <= 7 milliseconds90.20% <= 8 milliseconds93.10% <= 9 milliseconds96.70% <= 10 milliseconds98.40% <= 11 milliseconds99.80% <= 12 milliseconds100.00% <= 12 milliseconds12345.68 requests per second====== LRANGE_500 (first 450 elements) ====== 1000 requests completed in0.10 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 2 milliseconds1.00% <= 3 milliseconds30.10% <= 4 milliseconds72.40% <= 5 milliseconds80.40% <= 6 milliseconds84.90% <= 7 milliseconds88.50% <= 8 milliseconds90.70% <= 9 milliseconds92.70% <= 10 milliseconds95.10% <= 11 milliseconds96.60% <= 12 milliseconds97.80% <= 13 milliseconds98.80% <= 14 milliseconds100.00% <= 14 milliseconds10101.01 requests per second====== LRANGE_600 (first 600 elements) ====== 1000 requests completed in0.14 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.10% <= 3 milliseconds3.20% <= 4 milliseconds31.60% <= 5 milliseconds58.90% <= 6 milliseconds78.60% <= 7 milliseconds80.70% <= 8 milliseconds82.30% <= 9 milliseconds84.20% <= 10 milliseconds86.30% <= 11 milliseconds89.00% <= 12 milliseconds89.30% <= 13 milliseconds89.90% <= 14 milliseconds90.40% <= 15 milliseconds93.80% <= 21 milliseconds95.10% <= 22 milliseconds96.90% <= 23 milliseconds97.70% <= 24 milliseconds98.40% <= 25 milliseconds99.10% <= 26 milliseconds99.90% <= 27 milliseconds100.00% <= 27 milliseconds7299.27 requests per second====== MSET (10 keys) ======1000 requests completed in0.02 seconds100 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.70% <= 1 milliseconds93.80% <= 2 milliseconds99.40% <= 3 milliseconds100.00% <= 3 milliseconds52631.58 requests per second 只显⽰每秒钟能处理多少请求数结果 redis-benchmark.exe -h 127.0.0.1 -p 6379 -qPING_INLINE: 87873.46 requests per secondPING_BULK: 90009.01 requests per secondSET: 81037.28 requests per secondGET: 91324.20 requests per secondINCR: 89605.73 requests per secondLPUSH: 80256.82 requests per secondLPOP: 90826.52 requests per secondSADD: 89525.52 requests per secondSPOP: 91996.32 requests per secondLPUSH (needed to benchmark LRANGE): 90090.09 requests per second LRANGE_100 (first 100 elements): 34638.03 requests per second LRANGE_300 (first 300 elements): 17099.86 requests per second LRANGE_500 (first 450 elements): 12238.41 requests per second LRANGE_600 (first 600 elements): 9712.51 requests per second MSET (10 keys): 56657.22 requests per second 显⽰详细资料的⽅式 redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6609 -n 1000====== PING_INLINE ======1000 requests completed in0.02 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 1 milliseconds62500.00 requests per second====== PING_BULK ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds76923.08 requests per second====== SET ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds83333.34 requests per second====== GET ======76923.08 requests per second====== INCR ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds83333.34 requests per second====== LPUSH ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds76923.08 requests per second====== LPOP ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds76923.08 requests per second====== SADD ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds83333.34 requests per second====== SPOP ======1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds83333.34 requests per second====== LPUSH (needed to benchmark LRANGE) ====== 1000 requests completed in0.01 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 1100.00% <= 0 milliseconds83333.34 requests per second====== LRANGE_100 (first 100 elements) ====== 1000 requests completed in0.03 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 199.00% <= 1 milliseconds100.00% <= 1 milliseconds34482.76 requests per second====== LRANGE_300 (first 300 elements) ====== 1000 requests completed in0.06 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 11.40% <= 1 milliseconds97.70% <= 2 milliseconds100.00% <= 2 milliseconds16949.15 requests per second====== LRANGE_500 (first 450 elements) ======44.00% <= 2 milliseconds98.40% <= 3 milliseconds100.00% <= 3 milliseconds12195.12 requests per second====== LRANGE_600 (first 600 elements) ====== 1000 requests completed in0.10 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 10.80% <= 1 milliseconds7.10% <= 2 milliseconds86.80% <= 3 milliseconds97.90% <= 4 milliseconds100.00% <= 4 milliseconds9803.92 requests per second====== MSET (10 keys) ======1000 requests completed in0.02 seconds50 parallel clients3 bytes payloadkeep alive: 195.60% <= 1 milliseconds100.00% <= 1 milliseconds58823.53 requests per second。
千万级数据查询：CK、ES、RediSearch谁才是王炸？
千万级数据查询：CK、ES、RediSearch谁才是王炸？前言在开发中遇到一个业务诉求，需要在千万量级的底池数据中筛选出不超过 10W 的数据，并根据配置的权重规则进行排序、打散（如同一个类目下的商品数据不能连续出现3 次）。
下面对该业务诉求的实现，设计思路和方案优化进行介绍。
对“千万量级数据中查询 10W 量级的数据”设计了如下方案：•多线程+CK 翻页方案•ES scroll scan 深翻页方案•ES+Hbase 组合方案•RediSearch+RedisJSON 组合方案初版设计方案整体方案设计为：•先根据配置的「筛选规则」，从底池表中筛选出「目标数据」•在根据配置的「排序规则」，对「目标数据」进行排序，得到「结果数据」技术方案如下：①每天运行导数任务，把现有的千万量级的底池数据（Hive 表）导入到 Clickhouse 中，后续使用 CK 表进行数据筛选。
②将业务配置的筛选规则和排序规则，构建为一个「筛选 + 排序」对象 SelectionQueryCondition。
③从CK 底池表取「目标数据」时，开启多线程，进行分页筛选，将获取到的「目标数据」存放到 result 列表中。
//分页大小默认 5000int pageSize = this.getPageSize();//页码数int pageCnt = totalNum / this.getPageSize() + 1;List<Map<String, Object>> result = Lists.newArrayList();List<Future<List<Map<String, Object>>>> futureList = ne w ArrayList<>(pageCnt);//开启多线程调用for (int i = 1; i <= pageCnt; i++) {//将业务配置的筛选规则和排序规则构建为 SelectionQueryCondition 对象SelectionQueryCondition selectionQueryCondition = buildS electionQueryCondition(selectionQueryRuleData);selectionQueryCondition.setPageSize(pageSize);selectionQueryCondition.setPage(i);futureList.add(selectionQueryEventPool.submit(new QueryS electionDataThread(selectionQueryCondition)));}for (Future<List<Map<String, Object>>> future : futureList) {//RPC 调用List<Map<String, Object>> queryRes = future.get(20, Time Unit.SECONDS);if (CollectionUtils.isNotEmpty(queryRes)) {// 将目标数据存放在 result 中result.addAll(queryRes);}}④对目标数据 result 进行排序，得到最终的「结果数据」。
Redis缓存在大规模数据处理中的性能测试
Redis缓存在大规模数据处理中的性能测试Redis缓存作为一种常用的内存数据库，被广泛应用于大规模数据处理中，以提高系统性能和响应速度。
本文将探讨Redis缓存在大规模数据处理中的性能测试，并分析其对系统性能的影响。
一、性能测试的背景随着互联网的发展和用户规模的急剧增长，各种类型的应用系统都面临着海量数据的处理挑战。
为了应对这一挑战，很多系统采用了分布式架构和缓存技术。
而Redis作为一种高性能的内存数据库，被越来越多的公司和个人所使用。
因此，对Redis缓存在大规模数据处理中的性能进行测试和评估，对于保证系统的稳定性和用户体验至关重要。
二、性能测试方法1. 测试环境的搭建为了模拟真实的大规模数据处理场景，需要搭建一个适合的测试环境。
可以选择一台或多台主机作为Redis服务器，根据实际情况进行配置和部署。
同时，需要模拟相应数量的应用服务器，以模拟用户请求和数据处理的压力。
2. 测试数据的准备测试数据的准备对性能测试的结果影响很大。
应该根据实际情况准备具有代表性的数据集，包括数据大小、数据类型、数据更新频率等方面的考虑。
3. 测试场景的设计针对大规模数据处理场景的特点，设计合理的测试场景是必要的。
可以模拟读取、写入、更新、删除等不同操作，以及多用户并发访问等情况，以全面评估Redis缓存在处理大规模数据时的性能表现。
4. 执行性能测试根据设计好的测试场景，执行性能测试并记录相关指标，如响应时间、吞吐量、并发性等。
可以使用专业的性能测试工具，如Apache JMeter等，对Redis的性能进行全面测试和评估。
三、性能测试结果的分析在完成性能测试后，对测试结果进行分析是必要的，可以得出以下结论：1. Redis缓存的命中率对性能有重要影响。
高命中率可以有效减少对后端数据库的访问次数，提高系统的响应速度和并发能力。
2. 数据量的大小和复杂度直接影响Redis的性能。
随着数据量的增加和数据结构的复杂化，Redis的性能会受到一定影响。
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Redis千万级的数据量的性能测试
发布时间：2011-04-06 16:21:31 来源：未知评论：点击：1609 次【字号：】
从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis 客户端进行如下测试：1) Set操作2) Get操作3) Del操作每一套测试分别使用三个配置进行测试：1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次2)
从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：
1) Set操作
2) Get操作
3) Del操作
每一套测试分别使用三个配置进行测试：
1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次
2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次
3) 红色线条是关闭任何的持久化方式
对于每一个配置都使用相同的其他配置：
1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一页)之后开始换出，VM空间160GB
2) 最大使用内存15GB，确保在Dump的时候有足够的剩余内存
3) 开启压缩，没有配置主从
现在来看一下测试结果：
从这个图中可以看出：
1) 对于没有持久化的方式，读写都在数据量达到800万的时候，性能下降几倍，此时正好是达到内存10G，Redis开始换出到磁盘的时候。
并且从那以后再也没办法重新振作起来，性能比Mongodb还要差很多。
2) 对于AOF持久化的方式，总体性能并不会比不带持久化方式差太多，都是在到了千万数据量，内存占满之后读的性能只有几百。
3) 对于Dump持久化方式，读写性能波动都比较大，可能在那段时候正在Dump也有关系，并且在达到了1400万数据量之后，读写性能贴底了。
在Dump的时候，不会进行换出，而且所有修改的数据还是创建的新页，内存占用比平时高不少，超过了15GB。
而且Dump还会压缩，占用了大量的CPU。
也就是说，在那个时候内存、磁盘和CPU的压力都接近极限，性能不差才怪。
总结一下：
1) Redis其实只适合作为缓存，而不是数据库或是存储。
它的持久化方式适用于救救急啥的，不太适合当作一个普通功能来用。
对于这个版本的Redis，不建议使用任何的持久化方式。
否则到时候可能会死的比较难看。
说白了，期望Redis是memcached的升级版，带有各种数据结构，但是不要期望Redis来和Mongodb/Kt等来比。
2) 对于VM其实也是不建议开启，虽然开启VM可以让Redis保存比内存更多的数据，但是如果冷热数据不是很明显的话性能会非常差(我的测试都是随机查询Key，冷热不明显)。
当然，对于冷热明显的情况下可以设置200% - 400%的内存作为VM空间，也不建议设置10倍的内存空间作为VM(像我的配置一样)。
3) ServiceStack.Redis客户端好像有几个Bug，首先RedisTypedClient的Dispose居然没有实现，应该是要调用client.Dispose()，其次RedisNativeClient的Info属性不是每次都获取最新值的，第三PooledRedisClientManager的WritePoolIndex和ReadPoolIndex 只看到加没看到减的地方，也不知道这是干啥的，其实每次都取第一个不是Active的Client 就可以了，PooledRedisClientManager也没有把超时使用的Active的Client强制回收(避免使用的时候忘记Dispose占用过多的连接)。
有关这几点，我会尝试联系ServiceStack.Redis 的作者。