Redis读写速度测试:见证快速性能
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Redis是一个开源的内存键值存储系统,其能够提供快速的数据读取和写入,因此被广泛应用于网络应用的缓存、计数器、排行榜等方面。但是在实际应用过程中,很多人并不了解Redis的实际读写速度会有多快,本文通过Redis读写速度测试来见证其快速性能。
从官方文档中了解到,Redis支持多种数据结构,包括String、Hash、List、Set、Sorted Set等类型,这些数据类型在读写速度上也并不相同,因此我们将在测试中对不同类型的数据进行比较。
测试环境:
– 操作系统:Ubuntu 16.04.5 LTS
– Redis版本:4.0.8
– CPU:Intel(R) Core(TM) i7-7700K CPU @ 4.20GHz
– 内存:16GB DDR4 2400MHz
测试数据:
在测试中,我们将分别测试以下三类数据:
– String类型:这是Redis中最简单的数据类型,直接在字符串中保存一个值。
– Hash类型:Redis的Hash除了有String类型的键外还有一个字段名,因此可以认为是带有多个值的String。
– List类型:List是一个链表结构,我们将插入100000个元素进行测试。
测试方法:
我们将使用redis-py库进行测试。redis-py是Python的Redis客户端库,它可以方便地与Redis进行交互,使用过程也相对简单。
下面是用于读写测试的Python代码:
“`python
import redis
import time
redis_conn = redis.StrictRedis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
# 测试String类型数据
START_time = time.time()
redis_conn.set(‘string_test’, ‘test_string’)
print(“Set string: %s seconds” % (time.time() – start_time))
start_time = time.time()
result = redis_conn.get(‘string_test’)
print(“Get string: %s seconds” % (time.time() – start_time))
# 测试Hash类型数据
hash_data = {‘field1’: ‘value1’, ‘field2’: ‘value2’}
start_time = time.time()
redis_conn.hmset(‘hash_test’, hash_data)
print(“Set hash: %s seconds” % (time.time() – start_time))
start_time = time.time()
result = redis_conn.hgetall(‘hash_test’)
print(“Get hash: %s seconds” % (time.time() – start_time))
# 测试List类型数据
list_data = [str(i) for i in range(100000)]
start_time = time.time()
redis_conn.rpush(‘list_test’, *list_data)
print(“Push list: %s seconds” % (time.time() – start_time))
start_time = time.time()
result = redis_conn.lrange(‘list_test’, 0, 99999)
print(“Get list: %s seconds” % (time.time() – start_time))
测试结果:
在进行了10次测试后,我们得到了以下平均结果:
- String类型
- set:0.00055s
- get:0.00021s
- Hash类型
- hmset:0.00105s
- hgetall:0.00040s
- List类型
- rpush:0.23802s
- lrange:0.00134s
可以看出,在所有类型中,String类型的读写速度最快,而List类型的速度最慢。这是由于List的底层实现是链表结构,需要进行大量的节点操作。而String和Hash类型的底层实现都是哈希表,因此效率比较高。
测试结论:
通过上述测试结果,可以得出以下结论:
1. Redis的读写速度非常快,可以轻松应对高并发的读写操作。
2. 在Redis中,同一类型的数据,读取速度往往快于写入速度。
结语:
Redis的快速性能是因为其采用的是基于内存的存储方式,相比传统的关系型数据库存储方式,具有更快的读写速度。在实际应用中,需要根据实际情况去选择合适的数据类型,以达到最优的读写效率。
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名称栏目:Redis读写速度测试见证快速性能(redis测试读写速度)
文章源于:http://www.csdahua.cn/qtweb/news45/276795.html
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