Как оценить производительность сервера Redis в Ubuntu 18.04

Сравнительный анализ является важной практикой при анализе общей производительности серверов баз данных. Это полезно для выявления узких мест, а также возможностей для улучшения в этих системах.

Redis - это хранилище данных в памяти, которое можно использовать в качестве базы данных, кеша и посредника сообщений. Он поддерживает от простых до сложных структур данных, включая хеши, строки, отсортированные наборы, растровые изображения, геопространственные данные и другие типы. В этом руководстве мы покажем, как оценить производительность сервера Redis, работающего в Ubuntu 18.04, используя несколько различных инструментов и методов.

Redis поставляется с инструментом тестирования под названиемredis-benchmark. Эта программа может использоваться для моделирования произвольного числа клиентов, одновременно подключающихся и выполняющих действия на сервере, измеряя, сколько времени требуется для выполнения запросов. Полученные данные дадут вам представление о среднем количестве запросов, которые ваш сервер Redis может обрабатывать в секунду.

В следующем списке приведены некоторые общие параметры команд, используемые сredis-benchmark:

Например, если вы хотите проверить среднее количество запросов в секунду, которое может обрабатывать ваш локальный сервер Redis, вы можете использовать:

Вы получите вывод, похожий на этот, но с другими номерами:

Вы также можете ограничить тесты подмножеством команд по вашему выбору, используя параметр-t. Следующая команда показывает средние значения только для командGET иSET:

Параметры по умолчанию будут использовать 50 параллельных соединений для создания 100000 запросов к серверу Redis. Если вы хотите увеличить количество параллельных подключений для имитации пика использования, вы можете использовать для этого параметр-c:

Поскольку при этом будет использоваться 1000 одновременных подключений вместо 50 по умолчанию, следует ожидать снижения производительности:

Если вы хотите получить подробную информацию в выводе, вы можете удалить опцию-q. Следующая команда будет использовать 100 параллельных подключений для выполнения 1000000 запросов SET на сервере:

Вы получите вывод, похожий на этот:

Настройки по умолчанию используют 3 байта для значений ключа. Вы можете изменить это с помощью опции-d. Следующая команда будет тестировать командыGET иSET с использованием значений ключа размером 1 МБ:

Поскольку на этот раз сервер работает с гораздо большей полезной нагрузкой, ожидается значительное снижение производительности:

Важно понимать, что хотя эти числа полезны в качестве быстрого способа оценки производительности экземпляра Redis, они не представляют максимальную пропускную способность, которую может выдержать экземпляр Redis. Используяpipelining, приложения могут отправлять несколько команд одновременно, чтобы увеличить количество запросов в секунду, которые может обрабатывать сервер. С помощьюredis-benchmark вы можете использовать параметр-P для моделирования реальных приложений, использующих эту функцию Redis.

Чтобы сравнить разницу, сначала запустите командуredis-benchmark со значениями по умолчанию и без конвейерной обработки для тестовGET иSET:

Следующая команда выполнит те же тесты, но объединит 8 команд:

Как видно из выходных данных, при использовании конвейерной обработки наблюдается значительное улучшение производительности.

Если вы хотите просто измерить среднее время, которое требуется запросу для получения ответа, вы можете использовать клиент Redis для проверки средней задержки сервера. В контексте Redis задержка - это мера того, сколько времени требуется командеping для получения ответа от сервера.

Следующая команда покажет статистику задержки в реальном времени для вашего сервера Redis:

Вы получите вывод, похожий на этот, показывающий увеличивающееся количество выборок и переменную среднюю задержку:

Эта команда будет работать до бесконечности. Вы можете остановить это с помощьюCTRL+C.

Для мониторинга задержки за определенный период времени вы можете использовать:

Это позволит отслеживать средние задержки с течением времени с настраиваемым интервалом, который по умолчанию установлен на 15 секунд. Вы получите вывод, похожий на этот:

Поскольку сервер Redis в нашем примере простаивает, выборок задержки не так много. Однако, если у вас есть пик использования, это должно быть отражено как увеличение задержки в результатах.

Если вы хотите измерить только задержкуsystem, вы можете использовать для этого--intrinsic-latency. Внутренняя задержка присуща среде и зависит от таких факторов, как оборудование, ядро, соседние узлы сервера и другие факторы, которые не контролируются Redis.

Вы можете увидеть внутреннюю задержку как основу для вашей общей производительности Redis. Следующая команда проверит внутреннюю задержку системы, выполнив тест в течение 30 секунд:

Вы должны получить вывод, похожий на этот:

Сравнение обоих тестов на задержку может быть полезно для выявления аппаратных или системных узких мест, которые могут повлиять на производительность вашего сервера Redis. Учитывая, что общее время ожидания для запроса к нашему серверу-примеру составляет в среднем 0,18 микросекунды, внутренняя задержка 0,06 микросекунды означает, что одна треть общего времени запроса тратится системой в процессах, которые не контролируются Redis.

Memtier - это высокопроизводительный тестовый инструмент для Redis иMemcached, созданный Redis Labs. Несмотря на то, что Memtier очень похож наredis-benchmark в различных аспектах, он имеет несколько параметров конфигурации, которые можно настроить для лучшей имитации нагрузки, которую вы можете ожидать на сервере Redis, в дополнение к поддержке кластера.

Чтобы установить Memtier на ваш сервер, вам необходимо скомпилировать программное обеспечение из исходных текстов. Сначала установите зависимости, необходимые для компиляции кода:

Затем перейдите в свой домашний каталог и клонируйте проектmemtier_benchmark из егоGithub repository:

Перейдите в каталог проекта и выполните командуautoreconf, чтобы сгенерировать сценарии конфигурации приложения:

Запустите сценарийconfigure, чтобы сгенерировать артефакты приложения, необходимые для компиляции:

Теперь запуститеmake, чтобы скомпилировать приложение:

После завершения сборки вы можете протестировать исполняемый файл с помощью:

Это даст вам следующий вывод:

В следующем списке приведены некоторые из наиболее распространенных параметров, используемых с командойmemtier_benchmark:

Большинство этих параметров очень похожи на параметры, представленные вredis-benchmark, но Memtier тестирует производительность другим способом. Для лучшего моделирования обычных реальных сред, эталонный тест по умолчанию, выполняемыйmemtier_benchmark, будет тестировать только запросыGET иSET в соотношении от 1 к 10. С 10 GET-операциями для каждой SET-операции в тесте, эта схема является более представительной для обычного веб-приложения, использующего Redis в качестве базы данных или кэша. Вы можете настроить значение коэффициента с помощью опции--ratio.

Следующая команда запускаетmemtier_benchmark с настройками по умолчанию, предоставляя только выходную информацию высокого уровня:

[.Примечание]##

Note: если вы настроили сервер Redis для требования аутентификации, вы должны указать параметр-a вместе с паролем Redis для командыmemtier_benchmark:

Вы увидите вывод, похожий на этот:

Согласно этому запускуmemtier_benchmark, наш сервер Redis может выполнять около 90 тысяч операций в секунду с соотношением 1:10SET /GET.

Важно отметить, что у каждого инструмента тестирования есть свой алгоритм тестирования производительности и представления данных. По этой причине нормально иметь несколько разные результаты на одном сервере, даже при использовании аналогичных настроек.

В этом руководстве мы продемонстрировали, как выполнять тесты производительности на сервере Redis, используя два разных инструмента: включенныйredis-benchmark и инструментmemtier_benchmark, разработанный Redis Labs. Мы также увидели, как проверить задержку сервера с помощьюredis-cli. Основываясь на данных, полученных в ходе этих тестов, вы лучше поймете, чего ожидать от вашего сервера Redis с точки зрения производительности, и каковы узкие места вашей текущей настройки.