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互联网利器 Redis内存数据库性能评测

2012-10-12 00:05    it168网站原创  作者: 黄皓 编辑: 王玉圆

        【IT168 专稿】Redis是一款开源的、高性能的键-值存储(key-value store)。它常被称作是一款数据结构服务器(data structure server)。Redis的键值可以包括字符串(strings)、哈希(hashes)、列表(lists)、集合(sets)和 有序集合(sorted sets)等数据类型。 对于这些数据类型,你可以执行原子操作。例如:对字符串进行附加操作(append);递增哈希中的值;向列表中增加元素;计算集合的交集、并集与差集等。

  为了获得优异的性能,Redis采用了内存中(in-memory)数据集(dataset)的方式。根据使用场景的不同,你可以每隔一段时间将数据集转存到磁盘上来持久化数据,或者在日志尾部追加每一条操作命令。

  Redis同样支持主从复制(master-slave replication),并且具有非常快速的非阻塞首次同步(non-blocking first synchronization)、网络断开自动重连等功能。同时Redis还具有其它一些特性,其中包括简单的check-and-set机制、pub/sub和配置设置等,以便使得Redis能够表现得更像缓存(cache)。

  Redis还提供了丰富的客户端,以便支持现阶段流行的大多数编程语言。详细的支持列表可以参看Redis官方文档:http://redis.io/clients。Redis自身使用ANSI C来编写,并且能够在不产生外部依赖(external dependencies)的情况下运行在大多数POSIX系统上,例如:Linux、*BSD、OS X和Solaris等。

  安装配置:

  下载最新版:

wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.17.tar.gz

  解压缩:

tar redis-2.0.0-rc4.tar.gz

  安装C/C++的编译组件(非必须):

apt-get install build-essential

  编译:

cd redis-2.0.0-rc4
make

  make命令执行完成后,会在当前目录下生成本个可执行文件,分别是redis-server、redis-cli、redis-benchmark、redis-stat,它们的作用如下:

  · redis-server:Redis服务器的daemon启动程序;

  · redis-cli:Redis命令行操作工具。当然,你也可以用telnet根据其纯文本协议来操作;

  · redis-benchmark:Redis性能测试工具,测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能;

  · redis-stat:Redis状态检测工具,可以检测Redis当前状态参数及延迟状况。

  在后面会有这几个命令的说明:

  修改配置文件:

/etc/sysctl.conf

  添加:

vm.overcommit_memory=1

  刷新配置使之生效:

sysctl vm.overcommit_memory=1

  补充介绍:

  **如果内存情况比较紧张的话,需要设定内核参数:

echo 1 > /proc/sys/vm/overcommit_memory

  内核参数说明如下:

  overcommit_memory文件指定了内核针对内存分配的策略,其值可以是0、1、2。

  0. 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程;

  1. 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何;

  2. 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存。

  **编辑redis.conf配置文件(/etc/redis.conf),按需求做出适当调整,比如:

daemonize yes #转为守护进程,否则启动时会每隔5秒输出一行监控信息
save
60 1000 #减小改变次数,其实这个可以根据情况进行指定
maxmemory
256000000 #分配256M内存

  在我们成功安装Redis后,我们直接执行redis-server即可运行Redis,此时它是按照默认配置来运行的(默认配置甚至不是后台运 行)。我们希望Redis按我们的要求运行,则我们需要修改配置文件,Redis的配置文件就是我们上面第二个cp操作的redis.conf文件,目前 它被我们拷贝到了/usr/local/redis/etc/目录下。修改它就可以配置我们的server了。如何修改?下面是redis.conf的主 要配置参数的意义:

•    daemonize:是否以后台daemon方式运行;
•    pidfile:pid文件位置;
•    port:监听的端口号;
•    timeout:请求超时时间;
•    loglevel:log信息级别;
•    logfile:log文件位置;
•    databases:开启数据库的数量;
•    save
* *:保存快照的频率,第一个*表示多长时间,第三个*表示执行多少次写操作。在一定时间内执行一定数量的写操作时,自动保存快照。可设置多个条件;
•    rdbcompression:是否使用压缩;
•    dbfilename:数据快照文件名(只是文件名,不包括目录);
•    dir:数据快照的保存目录(这个是目录);
•    appendonly:是否开启appendonlylog,开启的话每次写操作会记一条log,这会提高数据抗风险能力,但影响效率;
•    appendfsync:appendonlylog如何同步到磁盘(三个选项,分别是每次写都强制调用fsync、每秒启用一次fsync、不调用fsync等待系统自己同步)。

  下面是一个略做修改后的配置文件内容:

daemonize yes
pidfile
/usr/local/redis/var/redis.pid
port
6379
timeout
300
loglevel debug
logfile
/usr/local/redis/var/redis.log
databases
16
save
900 1
save
300 10
save
60 10000
rdbcompression yes
dbfilename dump.rdb
dir
/usr/local/redis/var/
appendonly no
appendfsync always
glueoutputbuf yes
shareobjects no
shareobjectspoolsize
1024

  将上面内容写为redis.conf并保存到/usr/local/redis/etc/目录下,然后在命令行执行:

  usr/local/redis/bin/redis-server /usr/local/redis/etc/redis.conf

  即可在后台启动redis服务,这时你通过:

telnet 127.0.0.1 6379

  即可连接到你的redis服务。

  启动服务并验证

  启动服务器:

./redis-server

  或:

$redis-server /etc/redis.conf

  查看是否成功启动:

$ ps -ef | grep redis

  或:

./redis-cli ping
PONG

  启动命令行客户端赋值取值:

redis-cli set mykey somevalue
.
/redis-cli get mykey

  关闭服务:

$ redis-cli shutdown    
#关闭指定端口的redis
-server  
$redis
-cli -p 6380 shutdown

  客户端也可以使用telnet形式连接:

[root@dbcache conf]# telnet 127.0.0.1 6379
Trying
127.0.0.1...
Connected
to dbcache (127.0.0.1).
Escape character
is '^]'.
set foo 3
bar
+OK
get foo
$
3
bar
^]
telnet
> quit
Connection closed.

  Benchmark测试

  ·测试环境

  本次测试使用的软硬件环境如下:

  硬件配置:Intel(R) Core(TM) i7 CPU 860 @ 2.80GHz,4核8线程, 内存8GB。

  操作系统: Redhat Enterprise Linux 6.0 X64。

  ·测试假定

  本次测试为充分展示内存数据库的性能,关闭了Redis写盘操作和日志功能。

  插入测试

  ·单线程

  首先进行单线程的插入测试,向数据库中插入10000000条记录,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

10000000

4094211

每条记录所花费的时间(微秒)

409.4

每秒吞吐率(object/s

2442.5

  单线程插入10000000条记录的耗时为4094秒,每条记录的花费时间为409微秒,每秒处理的记录数为0.244万。

  ·4线程

  之后我们增加线程数为4.

  四个线程同时插入10000000条记录,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

2500000

697759

2

2500000

699981

3

2500000

699994

4

2500000

700128

插入10000000条记录所花费的总时间(秒)

699.5

每条记录所花费的时间(微秒)

69.94655

每秒吞吐率(object/s

14296.63078

  四个线程插入10000000条记录的总耗时为699.5秒,平均每条记录耗时67微秒,每秒处理1.43万条数据。

  ·8线程

  插入测试是通过八个线程,向数据库中添加10000000条记录,每个线程的性能和总体性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

1250000

700740

2

1250000

708551

3

1250000

709325

4

1250000

709935

5

1250000

711784

6

1250000

711913

7

1250000

712460

8

1250000

715165

插入10000000条记录所花费的总时间(秒)

710

每条记录所花费的时间(微秒)

71

每秒吞吐率(object/s

14084.82197

  可以看到8个并发写入10000000条记录所花费的时间大概为710秒,平均每秒可以添加1.4万条记录。

  总结

  插入操作的总体吞吐率:

Redis内存数据库性能评测:插入测试

  可以看到,插入操作的性能,4个线程并发操作时,吞吐率最大。


  更新测试

  ·单线程

  首先进行单线程的更新测试,在数据库中进行10000000次更新,每次更新一条记录的所有字段,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

10000000

4447566

每条记录所花费的时间(微秒)

444.7566

每秒吞吐率(object/s

2248.421

  单线程更新10000000条记录的耗时为4448秒,每条记录的更新花费时间为444.8微秒,每秒处理的记录数为0.25万。

  ·4线程

  之后我们增加线程数为4.

  四个线程同时更新10000000条记录,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

2500000

705554

2

2500000

705673

3

2500000

706940

4

2500000

707046

插入10000000条记录所花费的总时间(秒)

706

每条记录所花费的时间(微秒)

70.6

每秒吞吐率(object/s

14158.22

  四个线程更新10000000条记录的总耗时为706秒,平均每条记录耗时70.6微秒,每秒处理1.415万条数据。

  ·8线程

  更新测试是通过八个线程,同时更新数据库中记录,共10000000次操作,每个线程的性能和总体性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

1250000

712570

2

1250000

715721

3

1250000

717342

4

1250000

717414

5

1250000

717843

6

1250000

717882

7

1250000

718421

8

1250000

719851

更新10000000条记录的耗时(秒)

717.1

更新每条记录所的耗时(微秒)

71.7

每秒吞吐率(object/s

13944.5

  可以看到8个并发同时更新10000000条记录所花费的时间大概为717秒,平均每秒可以更新1.394万条记录。此处的更新为涉及到了每条记录的每个字段。

  总结

  更新操作的总体吞吐率:

Redis内存数据库性能评测:更新测试

  可以看到,更新操作的性能,同样也是4个线程并发操作时,吞吐率最大,但仅仅比8线程性能略高。


  查询测试

  ·单线程

  首先进行单线程的查询测试,在数据库中进行10000000次查找,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

10000000

712896

每条记录所花费的时间(微秒)

71.2896

每秒吞吐率(object/s

14027.2915

  单线程进行10000000次查询的耗时为713秒,每次查询花费时间为71.3微秒,每秒处理的操作数为1.4万。

  ·4线程

  之后我们增加线程数为4.

  四个线程进行10000000次查找操作,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

2500000

116418

2

2500000

116629

3

2500000

116649

4

2500000

116700

插入10000000条记录所花费的总时间(秒)

116.6

每条记录所花费的时间(微秒)

11.65

每秒吞吐率(object/s

85764.02885

  四个线程进行10000000次查找操作的总耗时为116.6秒,平均每条记录耗时11.6微秒,每秒处理8.5万次查询操作。

  ·8线程

  查询测试是通过八个线程,同时查询数据库中记录,共10000000次查询,每个线程的性能和总体性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

1250000

117360

2

1250000

117655

3

1250000

117791

4

1250000

118174

5

1250000

118251

6

1250000

118288

7

1250000

118300

8

1250000

118594

查询10000000次的耗时(秒)

118

每次查询的耗时(微秒)

11.8

每秒吞吐率(object/s

84708.70265

  可以看到8个并发同时查询10000000条记录所花费的时间大概为118秒,平均每秒可以进行8.47万次查询。

  总结

  查询操作的总体吞吐率:

Redis内存数据库性能评测:查询测试

  可以看到,查询操作的性能,同样也是4个线程并发操作时,吞吐率最大。


  1:1读写测试

  ·4线程

  首先进行四线程的读写测试,其中2个线程做更新操作,另外两个线程做查询操作,持续运行10秒钟,每个线程的性能和总体性能如下:

线程ID

操作

操作次数

1

查询

215854

2

查询

215317

3

更新

35727

4

更新

35715

每秒查询吞吐率(完成次数/s)

43117.1

每秒更新吞吐率(完成次数/s)

7144.2

总吞吐率(完成次数/s

50261.3

  在四个线程进行读写测试时,平均每秒可以进行4.3万次查询,0.7万次更新,总体吞吐率为5万。

  ·8线程

  读写测试是通过八个线程,其中四个线程持续做更新操作,另外四个线程做查询操作,持续运行10秒中,每个线程的性能和总体性能如下:

线程ID

操作

操作次数

1

查询

101150

2

查询

97950

3

查询

97978

4

查询

93043

5

更新

15665

6

更新

15326

7

更新

15406

8

更新

15638

每秒查询吞吐率(完成次数/s)

39012.1

每秒更新吞吐率(完成次数/s)

6203.5

总吞吐率(完成次数/s

45215.6

  可以看到同时进行读写测试时,平均每秒可以进行39012次查询,6203次更新,总体吞吐率为45215。

  总结

  1:1读写操作的总体吞吐率:

  可以看到,1:1读写操作的性能,4线程比8线程的查询吞吐率和总体吞吐率高,而更新吞吐率几乎一致。


  删除测试

  ·单线程

  首先进行单线程的删除测试,在数据库中进行10000000次删除,每次删除一条记录,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

10000000

626237

每条记录所花费的时间(微秒)

62.6

每秒吞吐率(object/s

15968.4

  单线程进行10000000次删除操作的耗时为626秒,每次查询花费时间为62.6微秒,每秒处理的操作数为1.6万。

  ·4线程

  之后我们增加线程数为4.

  四个线程进行10000000次删除操作,性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

2500000

107475

2

2500000

107703

3

2500000

107840

4

2500000

107915

插入10000000条记录所花费的总时间(秒)

107.7

每条记录所花费的时间(微秒)

10.7

每秒吞吐率(object/s

92821.85

  四个线程进行10000000次删除操作的总耗时为107.7秒,平均删除每条记录耗时10.7微秒,每秒处理9.3万次删除操作。

  ·8线程

  删除测试是通过八个线程,按照记录ID,同时删除数据库中记录,共10000000个对象,每个线程的性能和总体性能如下:

线程ID

记录数

耗时(毫秒)

1

1250000

109232

2

1250000

109709

3

1250000

109886

4

1250000

110114

5

1250000

110380

6

1250000

110476

7

1250000

110552

8

1250000

110563

查询10000000次的耗时(秒)

110.114

每次查询的耗时(微秒)

11

每秒吞吐率(object/s

90814.97

  可以看到8个并发同时删除10000000条记录所花费的时间大概为110秒,平均每秒可以进行9.08万次删除。

  总结

  查询操作的总体吞吐率:

Redis内存数据库性能评测:删除测试

  可以看到,删除操作的性能,同样也是4个线程并发操作时,吞吐率最大。

  以上测试都是次操作都为一个事务,每次操作只涉及一条记录。

  本文总结:

  Redis为了获得优异的性能,底层实现上重新编写了epoll event loop部分,而没有采用开源的libevent等通用框架,读写效率较高,我们在测试中也看到了,从单线程到4线程有较高的提升,4线程到8线程性能几乎没有变化,基本保持10万/秒的吞吐量也是不错的性能,加之Redis是开源产品,并且支持多种开发语言,提供python、php、Ruby等客户端,使用非常方便,在高速度更新的互联网行业应用较广泛。

标签: NoSQL , Redis , 内存数据库
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