Codis性能测试工具:codis-benchmark使用详解

Codis性能测试工具:codis-benchmark使用详解

【免费下载链接】codis 【免费下载链接】codis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cod/codis

你还在为Codis集群性能测试烦恼?不知道如何准确评估Codis proxy的吞吐量和延迟表现?本文将带你深入了解如何使用Redis官方基准测试工具结合Codis架构特性,完成专业的性能测试,读完你将掌握测试环境搭建、参数配置、结果分析的全流程。

Codis性能测试架构概述

Codis作为分布式Redis解决方案,其性能瓶颈主要集中在Proxy层的请求转发和Slot映射。测试前需要理解其核心架构:

Codis架构

测试环境组件

  • Codis-Proxy config/proxy.toml:请求转发节点,需关注--ncpu参数配置
  • Codis-Server config/redis.conf:后端存储节点
  • 测试工具:Redis官方redis-benchmark(通过Makefile编译获得)

测试环境准备

1. 编译测试工具

通过项目根目录的Makefile编译获取测试所需组件:

# 编译所有组件(含redis-benchmark)
make build-all

# 编译结果位于bin目录
ls bin/ | grep benchmark
redis-benchmark  # Codis使用Redis原生基准测试工具

2. 配置Proxy性能参数

修改config/proxy.toml优化测试环境:

# 关键性能参数配置
proxy_max_clients = 10000       # 最大客户端连接数
backend_max_pipeline = 20480    # 后端Redis流水线缓冲区大小
proxy_heap_placeholder = "1024mb" # 堆内存占位,减少GC频率

基准测试执行指南

基本测试命令

# 测试Codis Proxy (默认端口19000)
bin/redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 19000 \
  -c 100 -n 100000 -t get,set -d 256 -P 100

参数详解

参数含义推荐值
-c并发客户端数100-500
-n总请求数100000+
-t测试命令类型get,set,mset
-d数据大小(bytes)256-1024
-P流水线请求数100-200
-r随机key范围1048576 (1M)

进阶测试脚本

项目提供的性能测试脚本doc/benchmark.md展示了多客户端梯度测试方案:

# 多客户端并发测试脚本
for clients in {1,2,4,8,16,32,64,100,200,300,500}; do
  bin/redis-benchmark -p 19000 -c $clients -n 5000000 \
    -P 100 -r 1048576 -d 256 -t get,set,mset
done

测试结果分析

1. 单机测试结果

在Intel i7-4770环境下的测试结果:

单机测试结果

关键指标解读

  • 吞吐量(Requests/sec):Codis-Proxy(4CPU)在300客户端时达峰值~80K
  • 延迟(P99):Set命令在500客户端时约20ms
  • 对比Twemproxy:高并发场景下Codis吞吐量提升约35%

2. 服务器级测试结果

双路Xeon E5-2620 v2环境测试:

服务器测试结果

横向扩展结论

  • Proxy节点从4CPU增至8CPU时,吞吐量提升约60%
  • 后端Redis节点从4增至8个,SET命令吞吐量线性增长至120K+

常见问题解决

1. 测试结果波动大

检查proxy.toml中的网络超时配置:

backend_recv_timeout = "30s"
backend_send_timeout = "30s"

2. 吞吐量未达预期

通过管理员接口查看Proxy状态:

# 查看当前连接数和Slot分布
bin/codis-admin --proxy-info --addr=127.0.0.1:11080

测试最佳实践

  1. 预热阶段:正式测试前执行10万请求预热
  2. 控制变量:每次仅调整一个参数(如客户端数或数据大小)
  3. 监控配合:使用codis-fe监控面板观察实时性能指标
  4. 多轮验证:相同配置至少测试3次取平均值

通过本文介绍的方法,你可以系统评估Codis集群在不同负载下的表现,为生产环境配置提供科学依据。更多测试场景可参考doc/benchmark.md中的高级测试用例。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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