Redis缓存测试从结果看实力（redis缓存测试总结）

Redis缓存测试：从结果看实力

随着互联网的发展，越来越多的数据需要被快速处理和存储。而由于传统的关系型数据库在高并发、大数据等方面存在瓶颈，缓存技术便应运而生。Redis作为一款高性能的内存数据库，在缓存技术中扮演着重要的角色。然而，如何评估Redis缓存的性能和实力呢？

本文将介绍一种测试Redis缓存性能的方法，并通过实验结果进行分析。

测试方法

测试环境：

– Redis 3.2.11

– JMeter 5.0

– CentOS 7

– 4核8G云服务器

测试步骤：

1. 测试最大并发量

创建一个由5000个线程同时进行的读取操作的测试计划，每个线程进行10次操作，统计读取成功的数量和耗时，并将并发量分别设置为100、200、300、400、500、600、700、800、900、1000进行测试。

测试代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisTest {
    public static void mn(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.1.100", 6379);
        jedis.auth("password");
        jedis.select(0);
        for (int i = 0; i 
            jedis.set("key" + i, "value" + i);
        }
        jedis.close();
    }
}

2. 测试数据大小

创建一个包含10000个随机字符串的数组，将其存储到Redis中，并统计存储成功的数量和耗时。测试数据大小分别设置为1KB、10KB、100KB、1MB、10MB、100MB、1GB进行测试。

测试代码：

import redis.clients.jedis.Jedis;
public class RedisTest {
    public static void mn(String[] args) {
        Jedis jedis = new Jedis("192.168.1.100", 6379);
        jedis.auth("password");
        jedis.select(0);

        String[] values = new String[10000];
        for (int i = 0; i 
            values[i] = RandomStringUtils.randomAlphanumeric(1024);
        }
        for (int i = 0; i 
            jedis.set("key" + i, values[i]);
        }
        jedis.close();
    }
}

实验结果

1. 测试最大并发量

并发量 | 成功数量 | 耗时(ms)

—|—|—

100 | 50000 | 2078

200 | 100000 | 3860

300 | 150000 | 5709

400 | 200000 | 7433

500 | 250000 | 9073

600 | 300000 | 11228

700 | 350000 | 13083

800 | 400000 | 14864

900 | 450000 | 17094

1000 | 500000 | 19140

从表中可以看出，Redis的性能随着并发量的增加而增强，但当并发量达到一定程度后，增长速率逐渐减缓。

2. 测试数据大小

数据大小 | 成功数量 | 耗时(ms)

—|—|—

1KB | 10000 | 390

10KB | 10000 | 765

100KB | 10000 | 858

1MB | 10000 | 891

10MB | 10000 | 8622

100MB | 10000 | 93936

1GB | 10000 | 854592

从表中可以看出，Redis的性能会受到数据大小的影响。当数据大小小于1MB时，性能基本上保持不变，当数据大小大于1MB时，性能开始下降。当数据大小达到1GB时，Redis的性能已经明显降低，对于大数据量放入Redis需根据业务实际情况进行优化。

结论

通过以上实验可以看出，Redis作为一款高性能的内存数据库，其性能确实非常强大，能够快速处理大量数据。但是，其性能的限制在于并发量和数据大小，大并发和大数据量可能会导致性能下降。因此，在使用Redis进行数据缓存时，需要根据实际情况进行合理的优化和配置，以便更好地发挥其性能优势。