Redis 单节点百万级别数据 读取 性能测试.

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这里先进行造数据，向redis中写入五百万条数据，具体方式有如下三种：

方法一：（Lua 脚本） vim redis_load.lua

#!/bin/bash
for i = 1, 100000, 1 do
redis.call(“SET”, “ZzZ MYKEY_ZzZ “..i..”key”, i)
end
return “Ok!” 

执行命令： redis-cli —eval redis_load.lua

方法二： （Shell 脚本） vim test.sh

#!/bin/bash
for i in seq 1 100000
do
echo key:${i}=>value:${i}
redis-cli set key:${i} value:${i}
done 

方法三：（debug populate）

127.0.0.1:6379> debug populate 100000
OK
（9.12s）

查看数据占用的内存大小： 使用info 命令

# Memory
used_memory:531922952       //数据占用了多少内存（字节 byte）
used_memory_human:1.23M     //数据占用了多少内存（带单位的，可读性好）
used_memory_rss:20164608    //redis占用了多少内存
used_memory_rss_human:19.23M
used_memory_peak:531922952        //占用内存的峰 值（字节）
used_memory_peak_human:507.28M   //占用内存的峰值（带单位的，可读性好）
total_system_memory:1929056256
total_system_memory_human:1.80G
used_memory_lua:37888         //lua引擎所占用的内存大小（字节）
used_memory_lua_human:37.00K
maxmemory:0
maxmemory_human:0B
maxmemory_policy:noeviction
mem_fragmentation_ratio:1.03    //内存碎片率
mem_allocator:jemalloc-3.6.0   //redis内存分配器版本，在编译时指定的。有libc、jemalloc、tcmalloc这3种。

环境说明:

Redis 未做任何优化, 单节点    (服务器上, 内存64G).

数据量 ：十万条  （预先存入到redis中.）

            数据大小： 1.23M （大约十万条数据）

以下开始读取操作：

第一种方式： 传统读取操作（一次读所有，内存要大，1G以上就可以满足基本要求）

        @Test
	public void batchGetNotUsePipeline() {
		//指定Redis服务器的IP地址和端口号
		Jedis jedis = new Jedis("49.234.197.111", 6379);

		long start = System.currentTimeMillis();

		List<String> list = jedis.lrange("index", 0, 100000);

		jedis.close();
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("batchGetNotUsePipeline :读取数据完成===》 插入数据总条数 size : " + list.size() + " total use:"+(end-start)/1000+ "秒" );

	}

执行结果：

batchGetNotUsePipeline :读取数据完成===》 插入数据总条数 size : 100000 total use:1秒
2020-01-18 14:02:06.432  INFO 11928 --- [       Thread-2] o.s.s.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor  : Shutting down ExecutorService 'applicationTaskExecutor'

耗时达到了2秒

方法二：采用pipline 方式：

        @Test
	public void batchGetUsePipeline() {

		long start = System.currentTimeMillis();

		//指定Redis服务器的IP地址和端口号
		Jedis jedis = new Jedis("49.234.197.103", 6379);

		Pipeline pipelined = jedis.pipelined();

		Response<List<String>> list = pipelined.lrange("index", 0, 200000);

		pipelined.sync();
		jedis.close();
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println("batchGetNotUsePipeline :读取数据完成===》 插入数据总条数 size : " + list.get().size() + " total use:"+(end-start)/1000+ "秒" );

	}

pipeLine批量获取数据加快接口响应速度 ，使用管道后的速度约等于1秒