单元测试帮你更懂Redis，处理能力到底有多强还得实测才知道

（引用来源：知乎专栏文章《单元测试帮你更懂Redis，处理能力到底有多强还得实测才知道》）

我记得刚开始学Redis的时候，看官方文档和各种教程，里面都说Redis特别快，是个高性能的键值数据库，性能指标动不动就是每秒几万、十几万的读写操作，这些数字看着很厉害，但说实话，对我而言就是个抽象的概念，心里没什么实感，直到后来，我因为工作需要，自己动手写了一些单元测试来模拟真实场景，才真正理解了它“快”在哪里,以及它的处理能力边界在什么地方。

一开始，我的想法很简单，就是想验证一下Redis是不是真的像传说中那么神，我用的方法不复杂，就是写一段代码，模拟多个用户同时往Redis里塞数据，最开始，我设置了100个线程，每个线程循环往Redis里写入1000条简单的键值对，跑了一下测试，结果几乎是“唰”的一下就完成了，耗时短到可以忽略不计，这时候我心里想，嗯，果然名不虚传,是挺快的。

但这点程度显然不够，我想，得给它加点压力，于是我把线程数逐渐往上加，从500到1000，再到5000，当线程数达到几千这个量级时，我开始观察到一些有趣的现象，Redis的处理速度依然非常稳定，响应时间没有出现灾难性的飙升，我电脑本身的资源（比如CPU和网络）开始成为瓶颈了，这时候我才切身体会到，Redis的性能很大程度上依赖于运行它的硬件和网络环境，如果网络带宽不够或者CPU处理能力跟不上，Redis本身再快也发挥不出来，这算是我的第一个实际收获：理论性能和实践性能是两码事,得考虑整体环境。

光测试写入还不够，我又设计了混合读写的测试场景，让一部分线程不停地写，另一部分线程频繁地读，在这个测试里，我遇到了第一个小麻烦：数据竞争的问题，有时候读线程可能读到的是写线程还没彻底完成更新的“半成品”数据，这就引出了Redis的事务和乐观锁机制，通过单元测试，我直观地比较了使用普通命令、事务（MULTI/EXEC）和WATCH命令在不同并发强度下的表现差异，我发现，在绝大多数不需要强事务保证的简单场景下，直接使用命令的效率是最高的；而在需要对关键数据做连续修改且怕被打断时，WATCH机制就非常有用，虽然它会引入一点点额外的开销，这些细微的差别,光靠读文档是很难有这么深体会的。

我又把测试目标转向了不同的数据结构，之前用的都是最简单的字符串键值对，我心想，Redis不是还有列表、集合、哈希这些复杂类型吗？它们的性能怎么样？于是我设计了新的测试用例：用列表模拟一个消息队列，让生产者线程不停地从左边推送消息，消费者线程从右边弹出消息；用集合做去重统计，模拟用户签到场景，测试结果让我很惊讶，对于这些复杂操作，Redis的表现依然非常出色，即使列表长度达到几十万项，执行LPUSH和RPOP操作的速度依然极快，这让我明白了，Redis的快，不仅仅是简单键值对的快,而是其核心引擎对多种数据结构的操作都做了极致的优化。

我还尝试测试了极端情况，当Redis的内存快要被写满时，性能会不会急剧下降？我设置了最大内存限制，然后疯狂写入数据，当内存接近上限时，根据我设置的淘汰策略（比如LRU），Redis开始驱逐旧数据，这个时候，我能从测试结果中明显看到写入操作的响应时间有一个小的波动，因为它需要额外执行淘汰数据的逻辑，这个测试让我深刻理解到，合理设置内存大小和淘汰策略是多么重要,不能等到生产环境出问题了才去考虑。

通过这一系列的单元测试，我得到的最大收获不是那一串串冰冷的性能数字，而是一种对Redis处理能力的“手感”，我大概知道了在什么样的并发量下，它的响应依然会很流畅；在什么样的数据结构和操作下，我需要特别注意可能存在的瓶颈或一致性问题，现在再有人问我Redis处理能力有多强，我不会直接背出官方文档的QPS（每秒查询率）数字，而是会告诉他：这取决于你的数据模型、你的操作类型、你的网络和硬件，以及你的业务场景，想知道到底多强？别猜了，针对你的典型场景写个单元测试跑一下，结果最实在，实践，永远是消除疑虑、加深理解的最好方式。 结束）