關于redis的性能報告
篇一：redis性能測試案例
REmote DIctionary Server(Redis) 是一個由Salvatore Sanfilippo寫的key-value存儲系統。
Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、遵守BSD協議、支持網絡、可基于內存亦可持久化的日志型、Key-Value數據庫，并提供多種語言的API。
它通常被稱為數據結構服務器，因為值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等類型。
Redis性能測試案例：
服務器配置：64G內存，8核心，redhat
1：value大小對性能的影響
測試用例：200并發插入數據{100byte，3ms，39415res/sec ：200并發，平均執行一次插入操作花費3毫秒時間，平均每秒執行39415次}
2：并發對性能的影響
測試用例：插入3000bytes數據{100tcp，2ms，37215res/sec表示100個并發tcp連接，執行插入3000bytes操作，平均每次執行耗時2毫秒，平均每秒執行37215次}
3：集群對性能的影響
測試A: 200并發寫入3000bytes數據{單點，5ms，27815res/sec表示：200并發，插入3000bytes數據，單點情況下每次執行平均耗費5毫秒，每秒平均執行27815次}
測試B：200并發，隨機讀取{單點，8ms，23703res/sec表示：200并發，隨機讀取數據，平均每次讀取花費8毫秒，每秒執行23703次}
測試C：200并發，讀寫比例3:2{單點，11ms，9395res/sec表示：200并發，維持讀寫比例3:2，單點情況下，平均每次執行耗費11毫秒時間，每秒執行9395次}
篇二：大數據性能測試記錄——redis
大數據性能測試記錄——redis
一．環境描述
1.宿主環境：
2.虛擬環境：
Virtualbox虛擬機4.3.18
Centos6.5 64位開發工作站
內存：4096M
硬盤：40G
JDK：OpenJDK1.7.0_45
Redis：3.0.3
Jedis：2.7.2
Common-Pool:2.0
二．測試記錄：
內容：foo“數字”，bar（數字）
數據量：100萬
內存：2070M（寫前）～2202M（寫后） 讀：
時間：760875ms（寫前）～780431ms（寫后）
數據量：1000萬
寫： 內存：2069M（寫前）～3463M（寫后） 讀：
時間：713894ms（寫前）～901442（寫后）
三．結論：
Redis讀寫在沒有超過內存容量時，讀時間，寫內存占用基本是線性的。
篇三：memcache、redis、tair性能對比測試報告
memcache、redis、tair性能對比測試報告
第1章 限制條件
前一周所做的分布緩存技術預言中有包括ehcache、memcache、redis、tair，還包括了基于MongoDB的分布式技術。測試中，考慮到各自功能的差異化特點，其中選擇了memcache、redis、tair功能特性相近的緩存服務器進行性能對比，所以ehcache、MongoDB將不做為本次測試的規范，其原因如下：
1） Ehcache是組件級別的緩存，要搭建一個獨立的緩存服務器，需要用到ehcache server模塊，這是個war包，能運行在web 容器中，決定整個緩存服務器性能的好壞因素太多，比如web服務器，集群方式等。跟memcache、redis、tair沒有對比性。 2） MongoDB是面向文檔的數據庫，跟緩存沒有可比性。
第2章 測試場景概述
性能測試包括單機環境和分布式環境，主要針對memcache、redis、tair各緩存服務器在緩存了不同級別的數據下,多個線程并發操作向緩存set/get緩存數據，考慮到網絡方面的負載，又將每次set/get操作的緩存數據的大小分為三個不同的級別：1KB,10KB,100KB,通過對上述的條件進行排列，取得以下的測試場景。
第3章 單機環境測試
3.1. 測試場景：
1. 2. 3.
當各緩存的數據庫空時，以單線程通過各緩存客戶端set調用向服務端推送數據，比較10000操作所消耗的時間，以上動作通過使用不同大小的單個緩存對象重復三次。 在場景一完成的情況下，以單線程通過各緩存客戶端get調用向服務端獲取數據，比較10000操作所消耗的時間，以上動作通過使用不同大小的單個緩存對象重復三次。 并發200個線程通過緩存軟件的客戶set調用向服務端推送數據，每個線程完成10000次的操作，比較服務器的tps大小，以上動作通過使用不同大小的單個緩存對象重復三次。
4.并發200個線程通過緩存軟件的客戶get調用向服務端獲取數據，每個線程完成10000次的操作，比較服務器的tps大小，以上動作通過使用不同的key取不同大小的數據，重復三次。
3.2. 測試環境
3.3. 測試結果
1.當各緩存的數據庫空時，以單線程通過各緩存客戶端set調用向服務端推送數據，比較10000操作所消耗的時間，以上動作通過使用不同大小的單個緩存對象重復三次。
2.在場景一完成的情況下，以單線程通過各緩存客戶端get調用向服務端獲取數據，比較10000操作所消耗的時間，以上動作通過使用不同大小的單個緩存對象重復三次。
3.在場景一完成的情況下，緩存服務器有數據，并發1000個線程通過緩存軟件的客戶set調用向服務端推送數據，每個線程完成10000次的操作，比較各服務器的tps大小，以上動作通過使用不同大小的單個緩存對象重復三次。
4.在場景三完成的情況下，緩存服務器有數據，并發1000個線程通過緩存軟件的客戶get調用向服務端獲取數據，每個線程完成10000次的操作，比較各服務器的tps大小，以上動作通過使用不同的key取不同大小的數據，重復三次。
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