redis性能测试

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前段时间测试了写文件的性能，实在不咋滴，改测试了下redis的写入性能。

多线程写入：
package com.sides.redis;

import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.Callable;

import org.apache.log4j.Logger;

import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Pipeline;

import com.sides.file.DataFactory;

public class WriteRedisThread implements Callable<Boolean>{
	private static final Logger logger = Logger.getLogger(WriteRedisThread.class);
	private List<Map<String,Object>> dataList;
	private String tableId;
	public WriteRedisThread(List<Map<String,Object>> dataList,String tableId){
		this.dataList = dataList;
		this.tableId = tableId;
	}
	@Override
	public Boolean call() throws Exception {
		Jedis client = null;
		JSONArray dataArr = null;
		try {
			dataArr = JSONArray.fromObject(dataList,DataFactory.jsonConfig);
			client = RedisDao.getClient();
			Pipeline line = client.pipelined();
			Iterator<JSONObject> iter = null;
			for(int i=0;i<9;i++){
				iter = dataArr.iterator();
				while(iter.hasNext()){
					line.lpush(tableId, iter.next().toString());
					
				}
			}
			line.sync();
		} catch (Exception e) {
			logger.warn("when insert data into "+tableId+" exception .", e);
			return false;
		}finally{
			RedisDao.closeClient(client);
		}
		return true;
	}

}


调用：
package com.sides.redis;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

import org.apache.log4j.Logger;

import redis.clients.jedis.Jedis;

import com.sides.file.DataFactory;

public class WriteMain {
	private static final Logger logger = Logger.getLogger(WriteMain.class);
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
		
		List<Map<String,Object>> list = DataFactory.dataList;
		ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(200);
		
		long t0 = System.nanoTime();
		List<Future<Boolean>> results = new ArrayList<Future<Boolean>>();
		for(int i=0;i<8000;i++){
			Future<Boolean> future = service.submit(new WriteRedisThread(list, "V"+i+"TRIP_DTL"));
			results.add(future);
		}
		logger.info("所有线程已启动，开始最后的阻塞同步");
		for(Future<Boolean> f:results){
			f.get();	//强制同步
		}
		long t1 = System.nanoTime();
		logger.info("耗时:"+(t1-t0)/1000000);
		Jedis client = RedisDao.getClient();
		Set<String> set = client.keys("*");
		for(String s:set){
			logger.info(s);
		}
		logger.info("数据库中KEY数目:"+client.dbSize());
		
		RedisDao.closeClient(client);
		
		RedisDao.destroyPool();
	}

}

redis客户端jedis

package com.sides.redis;

import org.apache.log4j.Logger;

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoolConfig;

public class RedisDao {
	private static final Logger logger = Logger.getLogger(RedisDao.class);
	public static JedisPool clientPool;
	static{
		JedisPoolConfig config = new JedisPoolConfig();
//		config.setMaxActive(1500);
		config.setMaxIdle(3600);
		clientPool = new JedisPool(config, "10.10.10.21", 6379);
	}
	public static synchronized Jedis getClient(){
		return clientPool.getResource();
	}
	public static void closeClient(Jedis client){
		if(client!=null){
			clientPool.returnResource(client);
		}
	}
	public static void destroyPool(){
		clientPool.destroy();
	}
}

测试数据生成工厂：
package com.sides.file;

import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

import net.sf.json.JsonConfig;

import org.apache.commons.lang.math.RandomUtils;

/****************************************************************************
 * com.sides.file DataFactory.java Created on 2013-12-3
 * @Author: linfenliang
 * @Description:
 * @Version: 1.0
 ***************************************************************************/
public class DataFactory {
	private static final DateFormat dformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
	public static final List<Map<String,Object>> dataList = initData();
	public static JsonConfig jsonConfig = initjsonconfig();  
	private static final List<Map<String,Object>> initData(){
		List<Map<String,Object>> dataList = new ArrayList<Map<String,Object>>();
		Map<String,Object> map;
		String recvDate = dformat.format(new Date().getTime()+1000*10);
		for(int i=0;i<10;i++){
			map = new HashMap<String, Object>();
			map.put("GATHERTIME", dformat.format(new Date().getTime()+i*1000));
			map.put("ACCSTATUS", "0");
			map.put("OBD_SPEED", RandomUtils.nextInt(255));
			map.put("MAF", nextRandomDouble(0, 20, 2));
			map.put("BASE_STATION", "1823,4207,460,0,37;18431,4207,460,0,25;1822,4207,460,0,25;");
			map.put("BABV", nextRandomDouble(9.6, 13.6, 2));
			map.put("MILAGE", nextRandomDouble(0, 20, 2));
			map.put("FUEL", nextRandomDouble(10, 20, 2));
			map.put("G_FORCE", nextRandomDouble(-1, 1, 2));
			map.put("PID_010C", "");
			map.put("PID_010B", "");
			map.put("PID_010F", "");
			map.put("RECEIVED_TIME", recvDate);
			map.put("REMARK", nextInt(0, 65535));	
			dataList.add(map);
		
	}
		return dataList;
}
	private static final double nextRandomDouble(double startIndex, double endIndex, int scale){
		double source = RandomUtils.nextFloat();
		double differ = endIndex - startIndex;
		double value = source * differ + startIndex;
		double factor = Math.pow(10, scale);  
	    return Math.floor(value * factor + 0.5) / factor; 
	}
	private static final int nextInt(int startIndex, int endIndex){
		double source = RandomUtils.nextDouble();
		int differ = endIndex - startIndex;
		return (int) (source * differ + startIndex);
	}
	private static final JsonConfig initjsonconfig(){
		JsonConfig jsonConfig = new JsonConfig();
        jsonConfig.registerJsonValueProcessor(java.util.Date.class, new JsonDateValueProcessor());  
        jsonConfig.registerJsonValueProcessor(java.sql.Date.class, new JsonDateValueProcessor());
		return jsonConfig;  
	}
	/**
	 * @param args
	 * void
	 * @date 2013-12-3
	 * @version V1.0.0
	 * @author linfenliang
	 */
	public static void main(String[] args) {
//		System.out.println(dataList);
//		for(int i=0;i<20;i++){
//			System.out.println(nextDouble(100, 110,2));
//		}
//		for(int i=0;i<20;i++){
//			System.out.println(nextInt(100, 110));
//		}

	}

}
一个JSON日期处理类：
package com.sides.file;

import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;

import net.sf.json.JsonConfig;
import net.sf.json.processors.JsonValueProcessor;

/****************************************************************************
 * com.sides.pub.util JsonDateValueProcessor.java Created on 2013-9-16
 * @Author: linfenliang
 * @Description: 该类主要将日期类型（java.util.Date与java.sql.Date）格式化为yyyy-MM-dd HH:mm:ss字符串
 * @Version: 1.0
 ***************************************************************************/
public class JsonDateValueProcessor implements JsonValueProcessor {
	private static final DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); 
	/**
	 * 将日期类型（java.util.Date与java.sql.Date）格式化为yyyy-MM-dd HH:mm:ss字符串
	 * @author linfenliang	
	 */
	public JsonDateValueProcessor() {  
	        super();  
	    }  
	
	@Override
	public Object processArrayValue(Object arg0, JsonConfig arg1) {
		return process(arg0);  
	}

	@Override
	public Object processObjectValue(String arg0, Object arg1, JsonConfig arg2) {
		return process(arg1);
	}
	private Object process(Object value) {  
        try {  
            if (value instanceof java.util.Date || value instanceof java.sql.Date) {  
                return dateFormat.format(value);  
            }  
            return value == null ? "" : value.toString();  
        } catch (Exception e) {  
            return "";  
        }  
    }  
}

测试结果：

测试次数耗时(s)方式单KEY插入记录数单KEY每次插入记录数KEY个数线程数内存消耗CPU消耗
1706.232Jedis客户端720010100200约248MB<30%
2231.693Jedis客户端管道方式720010100200约248MB<30%
3178.745Jedis客户端管道方式72007200100200约248MB<30%
4180.466Jedis客户端管道方式720007200010200约248MB<30%
5179.186Jedis客户端管道方式7207201000200约248MB<30%
6180.310Jedis客户端管道方式90908000200约248MB<30%

由于本次测试是在家连接公司linux测试环境机器测试的，不是局域网，可能测试结果不是很准确，测试机器内存2GB，4CPU，公司网速不知。另外此处全部采用 lpush 方式写入数据，执行阻塞式强制同步。

测试结果还是比较满意的，但是内存占用稍有些大，可能与KEY的设计和写入方式有关，稍后会测试hset方式写入，优化下KEY的长度。

这是第二次测试结果，是在公司中测试的，局域网内
测试次数耗时(s)方式单KEY插入记录数单KEY每次插入记录数KEY个数线程数内存消耗CPU消耗
1122.488Jedis客户端720010100200约248MB<30%
223.306Jedis客户端管道方式720010100200约248MB<30%
322.004Jedis客户端管道方式72007200100200约248MB<30%
421.689Jedis客户端管道方式720007200010200约248MB<30%
522.305Jedis客户端管道方式7207201000200约248MB<30%
622.004Jedis客户端管道方式90908000200约248MB<30%


该测试结果令我很满意。
最后一条测试结果为 模拟8000并发，每个终端的数据量为90秒的数据，结果耗时22s。

在实际应用的，目标是10000并发，每个终端数据量为10条，测试耗时为：3.774秒,并且并无数据丢失情况，CPU消耗也不高。
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