Redis集群性能测试工具redis-benchmark

Love The Way You Lie 2022-05-26 05:13 1040阅读 0赞

使用本文之前 比如集群在某个机器上7001端口有redis节点

记得使用ip 端口 比如如下

redis-benchmark  -h 10.166.15.36 -p 7001 -n 100000 -q script load "redis.call('set','foo','一二三四五六七八九十')"

./redis-benchmark  -h 10.166.15.36 -p 7001  -q -n 100000

还有如何压测多大数据量的数据

-d <size>          Data size of SET/GET value in bytes (default 2)

参数 对get也有用！！！  666

下面命令是对3000字节的数据进行get set的操作

redis-benchmark  -h 10.166.15.36 -p 7001  -t set,get   -n 100000 -q -d 3000

参考

Redis-benchmark是官方自带的Redis性能测试工具，可以有效的测试Redis服务的性能。

使用说明如下：

![复制代码][copycode.gif]

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.

![复制代码][copycode.gif]

测试命令事例：

1、redis-benchmark -h 192.168.1.201 -p 6379 -c 100 -n 100000   
100个并发连接，100000个请求，检测host为localhost 端口为6379的redis服务器性能

2、redis-benchmark -h 192.168.1.201 -p 6379 -q -d 100

测试存取大小为100字节的数据包的性能

3、redis-benchmark -t set,lpush -n 100000 -q

只测试某些操作的性能

4、redis-benchmark -n 100000 -q script load "redis.call('set','foo','bar')"

只测试某些数值存取的性能

参考 https://www.cnblogs.com/silent2012/p/4514901.html

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以下转载：https://blog.csdn.net/youqika/article/details/42740647

https://blog.csdn.net/youqika/article/details/42740647

*  [实验数据][Link 1]
 *  [实验结果][Link 2]
 *  [实验分析][Link 3]

# 1 实验数据 #

Redis自带一个叫redis-benchmark的工具来模拟N个客户端同时发出M个请求。实验进行了如下对比测试：   
（1） 分别在安静模式下与显式使用命令来运行进行对比；   
（2） 在单一的key和随机key模式下对比；   
（3） 在默认50个客户端、100个客户端和10个客户端下对比；   
（4） 在按顺序执行命令和一次性执行多条命令进行对比。

实验硬件条件：在虚拟机下，2个处理器，5GB内存，20G硬盘。

分别测试如下命令：   
（1） PING\_INLINE   
（2） PING\_BULK   
（3） SET：将字符串值value关联到key；   
（4） GET：返回key所关联的字符串值，如果key存储的值不是字符串类型，返回一个错误；   
（5） INCR：将key中存储的数字值增一。不能转换为数字则报错；   
（6） LPUSH：将一个或多个值value插入到列表key的表头；   
（7） RPUSH：将一个或多个值value插入到列表key的表尾；   
（8） LPOP：移除并返回列表key的头元素；   
（9） RPOP：移除并返回列表key的尾元素；   
（10） SADD：将一个或多个member元素加入到集合set当中，已经存在于集合的member元素将被忽略；   
（11） SPOP：移除并返回集合中的一个随机元素；   
（12） LPUSH：将一个或多个value插入到列表key的表头；   
（13） LRANGE\_100：返回列表key中指定区间内的元素，前100条元素；   
（14） LRANGE\_300：返回列表key中指定区间内的元素，前300条元素；   
（15） LRANGE\_500：返回列表key中指定区间内的元素，前500条元素；   
（16） LRANGE\_600：返回列表key中指定区间内的元素，前600条元素；   
（17） MSET：同时设置一个或多个key-value对，value为字符串。

# 2 实验结果 #

（1）./redis-benchmark -q -n 100000   
运行在安静的模式中，且只使用单一的key。   
![这里写图片描述][SouthEast]   
（2）./redis-benchmark -n 100000 -q script load “redis.call(‘set’, ‘foo’, ‘bar’)”   
使用直接命令来运行。   
![这里写图片描述][SouthEast 1]   
（3）./redis-benchmark -r 100000 -n 100000 -q   
运行在安静的模式中，并且设置10万随机key。   
![这里写图片描述][SouthEast 2]   
（4）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的，benchmark默认会模拟50个客户端，这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。   
./redis-benchmark -c 100 -r 100000 -n 100000 -q   
模拟100个客户端   
![这里写图片描述][SouthEast 3]   
./redis-benchmark -c 10 -r 100000 -n 100000 -q   
模拟10个客户端   
![这里写图片描述][SouthEast 4]   
（5）Redis支持/topics/pipelining，使得可以一次性执行多条命令成为可能。Redis pipelining可以提高服务器的TPS。   
./redis-benchmark -r 100000 -n 100000 -P 16 –q   
Pipelining 16条命令的测试。   
![这里写图片描述][SouthEast 5]

# 3 实验分析 #

重点比较SET/GET/INCR/LPUSH/LPOP/SADD/SPOP/LRANGE\_100这几个命令的性能。   
场景数字代表的意思   
1：单一key，50客户端;2：随机key，50客户端;3: 随机key，100客户端;4: 随机key，10客户端;5: 随机key，50客户端，并发执行。   
![这里写图片描述][SouthEast 6]   
注：表格所有数据的单位：每秒的请求数。   
从上面表格可以看出：   
（1） 对于相同客户端的情况下，随机key的每秒请求数，SET和LPOP减少，GET、INCR、LPUSH、SADD、SPOP和LRANGE增加了；   
（2） 在随机生成key值的情况下，SET、SADD操作随着客户端数增加，每秒请求数减少；考虑到cache命中的情况，其他命令变化趋势没有规律；   
（3） 其他条件一致，并发执行情况下，各种命令都是有大幅度增加。   
从上面可以得出结论：在真实环境下，应对大数据，大并发，可以通过增加缓存大小，并发执行来提高吞吐量。

[copycode.gif]: /images/20220526/e020dea68f4e4243b8253ac193036d7e.png
[Link 1]: https://blog.csdn.net/nihaomanihao11/article/details/73824544#1-%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE
[Link 2]: https://blog.csdn.net/nihaomanihao11/article/details/73824544#2-%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E7%BB%93%E6%9E%9C
[Link 3]: https://blog.csdn.net/nihaomanihao11/article/details/73824544#3-%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%88%86%E6%9E%90
[SouthEast]: /images/20220526/62f84a08d55b4cf0825a5bb20cf236db.png
[SouthEast 1]: /images/20220526/5ae3169ef755484a912f37eb505f74cb.png
[SouthEast 2]: /images/20220526/62518c2a57fc4b3b88a113d6d54e6354.png
[SouthEast 3]: /images/20220526/0291fe47f97e437e8062512838b4f483.png
[SouthEast 4]: /images/20220526/7457854162cb4a349d3285ddb84c6b52.png
[SouthEast 5]: /images/20220526/521a928fcb0e426ba42985181cdcea1b.png
[SouthEast 6]: /images/20220526/ae40167ec9e74a508bcb715d8f562a82.png