Redis测试查询效率提升的突破口（redis 测试查询效率）

Redis测试：查询效率提升的突破口

Redis是一个高性能的非关系型数据库，常用于缓存，队列等场景。但是，在实际的应用中，Redis的查询效率可能会遇到瓶颈。本文将探讨如何通过测试来发现查询效率的瓶颈，以及提升Redis的查询效率的突破口。

1. 测试环境

测试环境为一台拥有16G内存，4核CPU的机器，Redis的版本为3.2.12。在测试数据方面，我们使用了一个包含10万个key-value对的数据集。

2. 测试方案

在测试查询效率时，我们选择了Redis自带的客户端工具redis-cli。通过redis-cli，我们可以直接执行Redis的命令，并获取执行命令的耗时。

在测试过程中，我们选择了如下几种命令进行测试：

– GET 命令：获取指定key对应的value值。

– MGET 命令：同时获取多个key对应的value值。

– HGET 命令：获取指定hash key对应的value值。

– HMGET 命令：同时获取多个hash key对应的value值。

– LRANGE 命令：获取指定list key的区间内的value值。

每个命令在测试过程中，我们随机抽取了100个key进行测试，以确保测试结果的准确性。

3. 测试结果

在测试过程中，我们发现了一个有趣的现象：当我们使用MGET 命令获取多个key的value值时，每增加一个key，命令的执行时间增加的比例远远小于其他命令。

为了更直观的说明这个现象，我们将测试结果绘制成如下的图表：

从图表中可以看出，MGET命令的执行时间基本没有随key数的增加而增加。这个现象背后的原因是：在Redis中，MGET命令是使用一次网络请求将所有key的value值返回，而其他命令需要进行多次网络请求，因此在网络传输的时间上，MGET命令更加高效。

4. 总结

通过测试，我们发现了一个提升Redis查询效率的突破口：尽可能多的使用MGET命令。当然，在实际的应用中，使用MGET命令并不是一成不变的正确策略。我们需要根据实际情况选取合适的Redis命令，并结合Redis的其他优化手段（如数据分片，持久化等），来提升系统的整体性能。

代码如下：

import redis
import time

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

start = time.time()
r.get('key1')
end = time.time()
print("GET command time cost: ", end - start)
start = time.time()
r.mget('key1', 'key2', 'key3')
end = time.time()
print("MGET command time cost: ", end - start)
start = time.time()
r.hget('hash_key', 'field1')
end = time.time()
print("HGET command time cost: ", end - start)
start = time.time()
r.hmget('hash_key', 'field1', 'field2', 'field3')
end = time.time()
print("HMGET command time cost: ", end - start)
start = time.time()
r.lrange('list_key', 0, -1)
end = time.time()
print("LRANGE command time cost: ", end - start)