Redis读写性能怎么测才准？这方法帮你搞定读写测试难题

要准确地测试Redis的读写性能，不能简单地连上服务器随便发几个命令看看快慢，不准确的测试就像用一把刻度模糊的尺子量东西，得出的结果没有参考价值，要想得到可靠的数据，需要一套科学的方法，我们就一步步拆解,看看怎么搞定这个难题。

最关键的是模拟真实场景，知乎专栏“高可用架构”中提到，很多测试的误区在于只使用一两个简单的命令，比如反复跑 SET key value 和 GET key，这在现实中几乎不存在，你的业务数据大小是多少？是几十字节的会话信息，还是几KB的缓存对象？你的读写比例是怎样的？是读多写少，还是读写均衡？测试前必须先定义好关键参数：数据大小（例如100字节、1KB）、读写操作的比例（例如8:2）、使用的数据结构（是String、Hash还是List等），使用 redis-benchmark 工具时，可以用 -d 参数指定数据大小，用 -r 参数来使用随机键,避免重复操作同一个键带来的优化假象。

测试环境必须隔离和纯净，博客园的一位资深运维工程师强调，绝对不可以在生产服务器或者存在其他负载的服务器上进行性能测试，这就像在一条拥堵的赛道上测试F1赛车的极限速度，结果毫无意义，理想的做法是准备一台配置和生产环境相同的备用服务器，以及单独的客户端机器，网络条件也要尽量模拟生产环境，如果生产上是千兆内网，测试环境就不要用Wi-Fi，要确保测试期间没有其他重要进程在消耗CPU、内存和磁盘I/O资源。

第三，关注Redis服务器本身的状态，Redis官方文档在介绍性能话题时明确指出，在开始测试前，必须检查几个关键点：1) 持久化配置：如果开启了RDB快照或AOF日志，在测试期间触发了持久化操作，会严重拖慢性能，导致测试结果出现巨大的波动，为了得到纯粹的基准性能，初步测试时可以暂时关闭持久化（但务必记得测试后再开启，并要测试开启持久化后的性能影响），2) 内存使用：确保测试数据总量不会超过服务器物理内存，一旦发生交换（Swap），性能会断崖式下跌，3) 连接数：使用 redis-benchmark 时，可以通过 -c 参数模拟不同的并发连接数，比如50、100、200,观察Redis在不同并发压力下的表现。

第四，理解并正确使用测试工具。redis-benchmark 是Redis自带的利器，但要用对，除了前面提到的参数，还有几个很重要：-p 指定端口，-h 指定主机，-t 可以指定只测试某些命令（如 -t set,get），-n 指定总请求数，请求数不能太少，否则结果不稳定，通常需要百万级别的请求来让结果更平滑，工具输出的结果要看懂，它通常会给出延迟（latency）的分布情况，比如平均延迟、最小延迟、最大延迟，以及不同分位值（如50%、95%、99%），有时候平均延迟很好看，但99%的延迟很高，说明系统有毛刺，偶尔会慢一下，这对用户体验影响很大,这个指标更需要关注。

第五，进行长时间稳定性测试，性能测试不是跑一分钟就完事了，知乎专栏“中间件兴趣圈”建议，至少要进行数小时甚至24小时的长时间压力测试，目的是观察Redis在长期高负载下，性能是否平稳，会不会因为内存碎片、连接泄漏等原因出现性能缓慢下降的情况,这能更好地反映线上服务的真实耐力。

记录和分析结果，每次测试都要详细记录环境参数（Redis版本、服务器配置、网络条件）和测试参数（数据大小、并发数、读写比），并将结果（如QPS、延迟）对应地记录下来，只有通过对比不同参数下的测试结果，你才能回答诸如“升级CPU能提升多少性能？”、“将数据从1KB增大到2KB，QPS会下降多少？”这类实际问题。

准确的Redis性能测试是一个系统工程，需要：1) 精心设计模拟真实负载的场景；2) 准备一个干净、隔离的测试环境；3) 深入理解并控制Redis服务器的状态；4) 熟练使用测试工具并解读其深层数据；5) 有足够的耐心进行长时续航测试，通过这种方法，你得到的数据才能真正作为容量规划、性能调优和架构决策的可靠依据。