關(guān)于redis的性能報告
關(guān)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(tǒng)。
Redis是一個開源的使用ANSI C語言編寫、遵守BSD協(xié)議、支持網(wǎng)絡(luò)、可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型、Key-Value數(shù)據(jù)庫,并提供多種語言的API。
它通常被稱為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)服務(wù)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(wù)器配置:64G內(nèi)存,8核心,redhat
1:value大小對性能的影響
測試用例:200并發(fā)插入數(shù)據(jù){100byte,3ms,39415res/sec :200并發(fā),平均執(zhí)行一次插入操作花費3毫秒時間,平均每秒執(zhí)行39415次}
2:并發(fā)對性能的影響
測試用例:插入3000bytes數(shù)據(jù){100tcp,2ms,37215res/sec表示100個并發(fā)tcp連接,執(zhí)行插入3000bytes操作,平均每次執(zhí)行耗時2毫秒,平均每秒執(zhí)行37215次}
3:集群對性能的影響
測試A: 200并發(fā)寫入3000bytes數(shù)據(jù){單點,5ms,27815res/sec表示:200并發(fā),插入3000bytes數(shù)據(jù),單點情況下每次執(zhí)行平均耗費5毫秒,每秒平均執(zhí)行27815次}
測試B:200并發(fā),隨機讀取{單點,8ms,23703res/sec表示:200并發(fā),隨機讀取數(shù)據(jù),平均每次讀取花費8毫秒,每秒執(zhí)行23703次}
測試C:200并發(fā),讀寫比例3:2{單點,11ms,9395res/sec表示:200并發(fā),維持讀寫比例3:2,單點情況下,平均每次執(zhí)行耗費11毫秒時間,每秒執(zhí)行9395次}
篇二:大數(shù)據(jù)性能測試記錄——redis
大數(shù)據(jù)性能測試記錄——redis
一.環(huán)境描述
1.宿主環(huán)境:
2.虛擬環(huán)境:
Virtualbox虛擬機4.3.18
Centos6.5 64位開發(fā)工作站
內(nèi)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(nèi)容:foo“數(shù)字”,bar(數(shù)字)
數(shù)據(jù)量:100萬
內(nèi)存:2070M(寫前)~2202M(寫后) 讀:
時間:760875ms(寫前)~780431ms(寫后)
數(shù)據(jù)量:1000萬
寫: 內(nèi)存:2069M(寫前)~3463M(寫后) 讀:
時間:713894ms(寫前)~901442(寫后)
三.結(jié)論:
Redis讀寫在沒有超過內(nèi)存容量時,讀時間,寫內(nèi)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(shù)預(yù)言中有包括ehcache、memcache、redis、tair,還包括了基于MongoDB的分布式技術(shù)。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(wù)器進行性能對比,所以ehcache、MongoDB將不做為本次測試的規(guī)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(wù)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(wù)器性能的好壞因素太多,比如web服務(wù)器,集群方式等。跟memcache、redis、tair沒有對比性。 2) MongoDB是面向文檔的數(shù)據(jù)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(huán)境和分布式環(huán)境,主要針對memcache、redis、tair各緩存服務(wù)器在緩存了不同級別的數(shù)據(jù)下,多個線程并發(fā)操作向緩存set/get緩存數(shù)據(jù),考慮到網(wǎng)絡(luò)方面的負載,又將每次set/get操作的緩存數(shù)據(jù)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(huán)境測試
3.1. 測試場景:
1. 2. 3.
當(dāng)各緩存的數(shù)據(jù)庫空時,以單線程通過各緩存客戶端set調(diào)用向服務(wù)端推送數(shù)據(jù),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(fù)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(diào)用向服務(wù)端獲取數(shù)據(jù),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(fù)三次。 并發(fā)200個線程通過緩存軟件的客戶set調(diào)用向服務(wù)端推送數(shù)據(jù),每個線程完成10000次的操作,比較服務(wù)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(fù)三次。
4.并發(fā)200個線程通過緩存軟件的客戶get調(diào)用向服務(wù)端獲取數(shù)據(jù),每個線程完成10000次的操作,比較服務(wù)器的tps大小,以上動作通過使用不同的key取不同大小的數(shù)據(jù),重復(fù)三次。
3.2. 測試環(huán)境
3.3. 測試結(jié)果
1.當(dāng)各緩存的數(shù)據(jù)庫空時,以單線程通過各緩存客戶端set調(diào)用向服務(wù)端推送數(shù)據(jù),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(fù)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(diào)用向服務(wù)端獲取數(shù)據(jù),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(fù)三次。
3.在場景一完成的情況下,緩存服務(wù)器有數(shù)據(jù),并發(fā)1000個線程通過緩存軟件的客戶set調(diào)用向服務(wù)端推送數(shù)據(jù),每個線程完成10000次的操作,比較各服務(wù)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(fù)三次。
4.在場景三完成的情況下,緩存服務(wù)器有數(shù)據(jù),并發(fā)1000個線程通過緩存軟件的客戶get調(diào)用向服務(wù)端獲取數(shù)據(jù),每個線程完成10000次的操作,比較各服務(wù)器的tps大小,以上動作通過使用不同的key取不同大小的數(shù)據(jù),重復(fù)三次。
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