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。
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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。