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redis的性能报告

时间:2024-09-23 01:40:20

关于redis的性能报告

关于redis的性能报告

关于redis的性能报告

  篇一:redis性能测试案例

  REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。

  Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。

  它通常被称为数据结构服务器,因为值(value)可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。

  Redis性能测试案例:

  服务器配置:64G内存,8核心,redhat

  1:value大小对性能的影响

  测试用例:200并发插入数据{100byte,3ms,39415res/sec :200并发,平均执行一次插入操作花费3毫秒时间,平均每秒执行39415次}

  2:并发对性能的影响

  测试用例:插入3000bytes数据{100tcp,2ms,37215res/sec表示100个并发tcp连接,执行插入3000bytes操作,平均每次执行耗时2毫秒,平均每秒执行37215次}

  3:集群对性能的影响

  测试A: 200并发写入3000bytes数据{单点,5ms,27815res/sec表示:200并发,插入3000bytes数据,单点情况下每次执行平均耗费5毫秒,每秒平均执行27815次}

  测试B:200并发,随机读取{单点,8ms,23703res/sec表示:200并发,随机读取数据,平均每次读取花费8毫秒,每秒执行23703次}

  测试C:200并发,读写比例3:2{单点,11ms,9395res/sec表示:200并发,维持读写比例3:2,单点情况下,平均每次执行耗费11毫秒时间,每秒执行9395次}

  篇二:大数据性能测试记录——redis

  大数据性能测试记录——redis

  一.环境描述

  1.宿主环境:

  2.虚拟环境:

  Virtualbox虚拟机4.3.18

  Centos6.5 64位开发工作站

  内存:4096M

  硬盘:40G

  JDK:OpenJDK1.7.0_45

  Redis:3.0.3

  Jedis:2.7.2

  Common-Pool:2.0

  二.测试记录:

  内容:foo“数字”,bar(数字)

  数据量:100万

  内存:2070M(写前)~2202M(写后) 读:

  时间:760875ms(写前)~780431ms(写后)

  数据量:1000万

  写: 内存:2069M(写前)~3463M(写后) 读:

  时间:713894ms(写前)~901442(写后)

  三.结论:

  Redis读写在没有超过内存容量时,读时间,写内存占用基本是线性的。

  篇三:memcache、redis、tair性能对比测试报告

  memcache、redis、tair性能对比测试报告

  第1章 限制条件

  前一周所做的分布缓存技术预言中有包括ehcache、memcache、redis、tair,还包括了基于MongoDB的分布式技术。测试中,考虑到各自功能的差异化特点,其中选择了memcache、redis、tair功能特性相近的缓存服务器进行性能对比,所以ehcache、MongoDB将不做为本次测试的规范,其原因如下:

  1) Ehcache是组件级别的缓存,要搭建一个独立的缓存服务器,需要用到ehcache server模块,这是个war包,能运行在web 容器中,决定整个缓存服务器性能的好坏因素太多,比如web服务器,集群方式等。跟memcache、redis、tair没有对比性。 2) MongoDB是面向文档的数据库,跟缓存没有可比性。

  第2章 测试场景概述

  性能测试包括单机环境和分布式环境,主要针对memcache、redis、tair各缓存服务器在缓存了不同级别的数据下,多个线程并发操作向缓存set/get缓存数据,考虑到网络方面的负载,又将每次set/get操作的缓存数据的大小分为三个不同的级别:1KB,10KB,100KB,通过对上述的条件进行排列,取得以下的测试场景。

  第3章 单机环境测试

  3.1. 测试场景:

  1. 2. 3.

  当各缓存的数据库空时,以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。 在场景一完成的情况下,以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。 并发200个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据,每个线程完成10000次的操作,比较服务器的tps大小,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

  4.并发200个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据,每个线程完成10000次的操作,比较服务器的tps大小,以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据,重复三次。

  3.2. 测试环境

  3.3. 测试结果

  1.当各缓存的数据库空时,以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

  2.在场景一完成的情况下,以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据,比较10000操作所消耗的时间,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

  3.在场景一完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

  4.在场景三完成的情况下,缓存服务器有数据,并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据,每个线程完成10000次的操作,比较各服务器的tps大小,以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据,重复三次。

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