redis-benchmark使用引數介紹

Redis 自帶了一個叫 redis-benchmark 的工具來模擬 N 個客戶端同時發出 M 個請求。 （類似於 Apache ab 程式）。你可以使用 redis-benchmark -h 來檢視基準引數。

以下引數被支援：
 
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)
 -a <password>      Password for Redis Auth
 -c <clients>       Number of parallel connections (default 50)
 -n <requests>      Total number of requests (default 100000
 
)
 -d <size>          Data size of SET/GET value in bytes (default 2)
 -dbnum <db>        SELECT the specified db number (default 0)
 -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 expand the 
 
string __rand_int__
  inside an argument with a 12 digits number in the specified range
  from 0 to keyspacelen-1. The substitution changes every time a command
  is executed. Default tests use this to hit random keys in the
  specified range.
 -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.

壓測命令：redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000

壓測示例

壓測需要一段時間，因為它需要依次壓測多個命令的結果，如：get、set、incr、lpush等等，所以我們需要耐心等待，如果只需要壓測某個命令，如：get，那麼可以在以上的命令後加一個引數-t（紅色部分）：

1、redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6086 -c 50 -n 10000 -t get

 C:\Program Files\Redis>redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -t get

====== GET ======
10000 requests completed in 0.16 seconds
50 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1

99.53% <= 1 milliseconds
100.00% <= 1 milliseconds
62893.08 requests per second

2、redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6086 -c 50 -n 10000 -t set

C:\Program Files\Redis>redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -t set

====== SET ======
10000 requests completed in 0.18 seconds
50 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1

87.76% <= 1 milliseconds
99.47% <= 2 milliseconds
99.51% <= 7 milliseconds
99.74% <= 8 milliseconds
100.00% <= 8 milliseconds
56179.77 requests per second

這樣看起來資料很多，如果我們只想看最終的結果，可以帶上引數-q，完整的命令如下：

3、redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -q

C:\Program Files\Redis>redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 10000 -q
PING_INLINE: 63291.14 requests per second
PING_BULK: 62500.00 requests per second
SET: 49261.09 requests per second
GET: 47619.05 requests per second
INCR: 42194.09 requests per second
LPUSH: 61349.69 requests per second
RPUSH: 56818.18 requests per second
LPOP: 47619.05 requests per second
RPOP: 45045.04 requests per second
SADD: 46296.30 requests per second
SPOP: 59523.81 requests per second
LPUSH (needed to benchmark LRANGE): 56818.18 requests per second
LRANGE_100 (first 100 elements): 32362.46 requests per second
LRANGE_300 (first 300 elements): 13315.58 requests per second
LRANGE_500 (first 450 elements): 10438.41 requests per second
LRANGE_600 (first 600 elements): 8591.07 requests per second
MSET (10 keys): 55248.62 requests per second

4、使用 pipelining

預設情況下，每個客戶端都是在一個請求完成之後才傳送下一個請求 （benchmark 會模擬 50 個客戶端除非使用 -c 指定特別的數量）， 這意味著伺服器幾乎是按順序讀取每個客戶端的命令。Also RTT is payed as well.

真實世界會更復雜，Redis 支援 /topics/pipelining，使得可以一次性執行多條命令成為可能。 Redis pipelining 可以提高伺服器的 TPS。 下面這個案例是在 Macbook air 11” 上使用 pipelining 組織 16 條命令的測試範例：

$ redis-benchmark -n 1000000 -t set,get -P 16 -q
SET: 403063.28 requests per second
GET: 508388.41 requests per second

記得在多條命令需要處理時候使用 pipelining。

陷阱和錯誤的認識

第一點是顯而易見的：基準測試的黃金準則是使用相同的標準。 用相同的任務量測試不同版本的 Redis，或者用相同的引數測試測試不同版本 Redis。 如果把 Redis 和其他工具測試，那就需要小心功能細節差異。

• Redis 是一個伺服器：所有的命令都包含網路或 IPC 消耗。這意味著和它和 SQLite， Berkeley DB， Tokyo/Kyoto Cabinet 等比較起來無意義， 因為大部分的消耗都在網路協議上面。
• Redis 的大部分常用命令都有確認返回。有些資料儲存系統則沒有（比如 MongoDB 的寫操作沒有返回確認）。把 Redis 和其他單向呼叫命令儲存系統比較意義不大。
• 簡單的迴圈操作 Redis 其實不是對 Redis 進行基準測試，而是測試你的網路（或者 IPC）延遲。想要真正測試 Redis，需要使用多個連線（比如 redis-benchmark)， 或者使用 pipelining 來聚合多個命令，另外還可以採用多執行緒或多程序。
• Redis 是一個記憶體資料庫，同時提供一些可選的持久化功能。 如果你想和一個持久化伺服器（MySQL, PostgreSQL 等等） 對比的話， 那你需要考慮啟用 AOF 和適當的 fsync 策略。
• Redis 是單執行緒服務。它並沒有設計為多 CPU 進行優化。如果想要從多核獲取好處， 那就考慮啟用多個例項吧。將單例項 Redis 和多執行緒資料庫對比是不公平的。

影響 Redis 效能的因素

有幾個因素直接決定 Redis 的效能。它們能夠改變基準測試的結果， 所以我們必須注意到它們。一般情況下，Redis 預設引數已經可以提供足夠的效能， 不需要調優。

• 網路頻寬和延遲通常是最大短板。建議在基準測試之前使用 ping 來檢查服務端到客戶端的延遲。根據頻寬，可以計算出最大吞吐量。 比如將 4 KB 的字串塞入 Redis，吞吐量是 100000 q/s，那麼實際需要 3.2 Gbits/s 的頻寬，所以需要 10 GBits/s 網路連線， 1 Gbits/s 是不夠的。 在很多線上服務中，Redis 吞吐會先被網路頻寬限制住，而不是 CPU。 為了達到高吞吐量突破 TCP/IP 限制，最後採用 10 Gbits/s 的網絡卡， 或者多個 1 Gbits/s 網絡卡。
• CPU 是另外一個重要的影響因素，由於是單執行緒模型，Redis 更喜歡大快取快速 CPU， 而不是多核。這種場景下面，比較推薦 Intel CPU。AMD CPU 可能只有 Intel CPU 的一半效能（通過對 Nehalem EP/Westmere EP/Sandy 平臺的對比）。 當其他條件相當時候，CPU 就成了 redis-benchmark 的限制因素。
• 在小物件存取時候，記憶體速度和頻寬看上去不是很重要，但是對大物件（> 10 KB）， 它就變得重要起來。不過通常情況下面，倒不至於為了優化 Redis 而購買更高效能的記憶體模組。
• Redis 在 VM 上會變慢。虛擬化對普通操作會有額外的消耗，Redis 對系統呼叫和網路終端不會有太多的 overhead。建議把 Redis 執行在物理機器上， 特別是當你很在意延遲時候。在最先進的虛擬化裝置（VMWare）上面，redis-benchmark 的測試結果比物理機器上慢了一倍，很多 CPU 時間被消費在系統呼叫和中斷上面。
• 如果伺服器和客戶端都執行在同一個機器上面，那麼 TCP/IP loopback 和 unix domain sockets 都可以使用。對 Linux 來說，使用 unix socket 可以比 TCP/IP loopback 快 50%。 預設 redis-benchmark 是使用 TCP/IP loopback。 當大量使用 pipelining 時候，unix domain sockets 的優勢就不那麼明顯了。
• 當大量使用 pipelining 時候，unix domain sockets 的優勢就不那麼明顯了。
• 當使用網路連線時，並且乙太網網資料包在 1500 bytes 以下時， 將多條命令包裝成 pipelining 可以大大提高效率。事實上，處理 10 bytes，100 bytes， 1000 bytes 的請求時候，吞吐量是差不多的，詳細可以見下圖。

• 在多核 CPU 伺服器上面，Redis 的效能還依賴 NUMA 配置和 處理器繫結位置。 最明顯的影響是 redis-benchmark 會隨機使用 CPU 核心。為了獲得精準的結果， 需要使用固定處理器工具（在 Linux 上可以使用 taskset 或 numactl）。 最有效的辦法是將客戶端和服務端分離到兩個不同的 CPU 來高校使用三級快取。 這裡有一些使用 4 KB 資料 SET 的基準測試，針對三種 CPU（AMD Istanbul, Intel Nehalem EX， 和 Intel Westmere）使用不同的配置。請注意， 這不是針對 CPU 的測試。

• 在高配置下面，客戶端的連線數也是一個重要的因素。得益於 epoll/kqueue， Redis 的事件迴圈具有相當可擴充套件性。Redis 已經在超過 60000 連線下面基準測試過， 仍然可以維持 50000 q/s。一條經驗法則是，30000 的連線數只有 100 連線的一半吞吐量。 下面有一個關於連線數和吞吐量的測試。

• 在高配置下面，可以通過調優 NIC 來獲得更高效能。最高效能在繫結 Rx/Tx 佇列和 CPU 核心下面才能達到，還需要開啟 RPS（網絡卡中斷負載均衡）。更多資訊可以在thread 。Jumbo frames 還可以在大物件使用時候獲得更高效能。

• 在不同平臺下面，Redis 可以被編譯成不同的記憶體分配方式（libc malloc, jemalloc, tcmalloc），他們在不同速度、連續和非連續片段下會有不一樣的表現。 如果你不是自己編譯的 Redis，可以使用 INFO 命令來檢查記憶體分配方式。 請注意，大部分基準測試不會長時間執行來感知不同分配模式下面的差異， 只能通過生產環境下面的 Redis 例項來檢視。

其他需要注意的點

任何基準測試的一個重要目標是獲得可重現的結果，這樣才能將此和其他測試進行對比。

• 一個好的實踐是儘可能在隔離的硬體上面測試。如果沒法實現，那就需要檢測 benchmark 沒有受其他伺服器活動影響。
• 有些配置（桌面環境和筆記本，有些伺服器也會）會使用可變的 CPU 分配策略。 這種策略可以在 OS 層面配置。有些 CPU 型號相對其他能更好的調整 CPU 負載。 為了達到可重現的測試結果，最好在做基準測試時候設定 CPU 到最高使用限制。
• 一個重要因素是配置儘可能大記憶體，千萬不要使用 SWAP。注意 32 位和 64 位 Redis 有不同的記憶體限制。
• 如果你計劃在基準測試時候使用 RDB 或 AOF，請注意不要讓系統同時有其他 I/O 操作。 避免將 RDB 或 AOF 檔案放到 NAS 或 NFS 共享或其他依賴網路的儲存裝置上面（比如 Amazon EC2 上 的 EBS）。
• 將 Redis 日誌級別設定到 warning 或者 notice。避免將日誌放到遠端檔案系統。
• 避免使用檢測工具，它們會影響基準測試結果。使用 INFO 來檢視伺服器狀態沒問題， 但是使用 MONITOR 將大大影響測試準確度。