Redis的压力考验：探究性能的极限（redis压力测试）

Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键-值存储NoSQL系统，在日常的开发当中经常会用到它，特别是结合实时数据处理的应用场景，能提高不少效率。既然它有着这么强大的性能，那么Redis的压力考验探究性能的极限将会有什么“不一样”的效果呢？

本文将根据一些常见的性能指标，结合实际场景，一起去分析Redis的压力考验，探究性能的极限。

首先，在Redis中，有大量的K-V存储，若使用它做为计算缓存，则在每次计算时需要把Redis写入的数据读取到内存中以进行计算，这就需要利用 Redis 的 String 或者 Hash 类型。

为了检验Redis在使用的时候的性能瓶颈，我们可以利用 Redis 的 pipeline 功能，可以在每次请求中发送多个命令一起处理，我们可以实例一个计算请求：

>Lpush “requests”,”calculate_num 200″

>Lpush “requests”,”calculate_num 400″

将这些计算任务放到缓存里，然后使用Redis的Pipeline功能执行他们：

>Pipelined(lrange “requests” 0 -1)

当然，我们也可以利用另外一种更为优雅的方法：使用Redis的事务功能(transaction)，将多个任务请求封装在一起：

>multi

>lpush “requests”,”calculate_num 200″

>lpush “requests”,”calculate_num 400″

>exec

通过上述的实例，通过Redis的Pipeline和Transaction的处理方式就可以开始探究性能的极限了。

当Redis必须处理大量数据时，下面的几种方面都会影响Redis的性能：

– Redis总数据量越大，性能就会越差

– 命令执行次数越多，性能也会受到影响

– Redis处理每次请求耗时越久，性能也会受到影响

因此，在Redis做性能考验的时候，上面这几点要被特别重点考虑，只有把这几点做到满足设计要求，才能保证Redis在硬件压力下仍能达到期望的性能。

在Redis的压力考验中，探究性能的极限也是必不可少的，如何避免这一性能极限的发生，那么我们就需要去考虑Redis的配置参数调整、缓存规模的设计等方面的因素。

通过正确调整Redis的配置参数，比如调整内存配置、利用各种索引结构优化存储数据等，我们可以在尽可能不改变程序代码的情况下，在不超出性能的瓶颈的前提下做到更多的计算处理，从而达到更高效的处理性能。

通过对Redis的压力考验，探究性能的极限，可以给上层应用带来更久远的可靠性和更高效的数据处理能力，从而达成最可靠的性能需求。