关于redis的性能报告
篇一：redis性能测试案例
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
它通常被称为数据结构服务器，因为值（value）可以是 字符串(String), 哈希(Map), 列表(list), 集合(sets) 和 有序集合(sorted sets)等类型。
Redis性能测试案例：
服务器配置：64G内存，8核心，redhat
1：value大小对性能的影响
测试用例：200并发插入数据{100byte，3ms，39415res/sec ：200并发，平均执行一次插入操作花费3毫秒时间，平均每秒执行39415次}
2：并发对性能的影响
测试用例：插入3000bytes数据{100tcp，2ms，37215res/sec表示100个并发tcp连接，执行插入3000bytes操作，平均每次执行耗时2毫秒，平均每秒执行37215次}
3：集群对性能的影响
测试A: 200并发写入3000bytes数据{单点，5ms，27815res/sec表示：200并发，插入3000bytes数据，单点情况下每次执行平均耗费5毫秒，每秒平均执行27815次}
测试B：200并发，随机读取{单点，8ms，23703res/sec表示：200并发，随机读取数据，平均每次读取花费8毫秒，每秒执行23703次}
测试C：200并发，读写比例3:2{单点，11ms，9395res/sec表示：200并发，维持读写比例3:2，单点情况下，平均每次执行耗费11毫秒时间，每秒执行9395次}
篇二：大数据性能测试记录——redis
大数据性能测试记录——redis
一．环境描述
1.宿主环境：
2.虚拟环境：
Virtualbox虚拟机4.3.18
Centos6.5 64位开发工作站
内存：4096M
硬盘：40G
JDK：OpenJDK1.7.0_45
Redis：3.0.3
Jedis：2.7.2
Common-Pool:2.0
二．测试记录：
内容：foo“数字”，bar（数字）
数据量：100万
内存：2070M（写前）～2202M（写后） 读：
时间：760875ms（写前）～780431ms（写后）
数据量：1000万
写： 内存：2069M（写前）～3463M（写后） 读：
时间：713894ms（写前）～901442（写后）
三．结论：
Redis读写在没有超过内存容量时，读时间，写内存占用基本是线性的。
篇三：memcache、redis、tair性能对比测试报告
memcache、redis、tair性能对比测试报告
第1章 限制条件
前一周所做的分布缓存技术预言中有包括ehcache、memcache、redis、tair，还包括了基于MongoDB的分布式技术。测试中，考虑到各自功能的差异化特点，其中选择了memcache、redis、tair功能特性相近的缓存服务器进行性能对比，所以ehcache、MongoDB将不做为本次测试的规范，其原因如下：
1） Ehcache是组件级别的缓存，要搭建一个独立的缓存服务器，需要用到ehcache server模块，这是个war包，能运行在web 容器中，决定整个缓存服务器性能的好坏因素太多，比如web服务器，集群方式等。跟memcache、redis、tair没有对比性。 2） MongoDB是面向文档的数据库，跟缓存没有可比性。
第2章 测试场景概述
性能测试包括单机环境和分布式环境，主要针对memcache、redis、tair各缓存服务器在缓存了不同级别的数据下,多个线程并发操作向缓存set/get缓存数据，考虑到网络方面的负载，又将每次set/get操作的缓存数据的大小分为三个不同的级别：1KB,10KB,100KB,通过对上述的条件进行排列，取得以下的测试场景。
第3章 单机环境测试
3.1. 测试场景：
1. 2. 3.
当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。 在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。 并发200个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000次的操作，比较服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
4.并发200个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据，每个线程完成10000次的操作，比较服务器的tps大小，以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据，重复三次。
3.2. 测试环境
3.3. 测试结果
1.当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
2.在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
3.在场景一完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。
4.在场景三完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据，重复三次。
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