1 測試說明
1.1 背景
當前im架構設計與之前相比有很大不同，當前im將所有狀態資訊儲存在資料層，它的設計假設是資料層高可用，高效能，可擴容；目前im資料層採用redis集群codis搭建。
1.2 目標
以下測試針對單機redis和codis進行測試，通過對比分析得到im資料層的擴容能力，測試出影響redis擴容效能的關鍵因素；
2 測試環境
測試環境
伺服器配置：32core 256g記憶體 450g硬碟；
內網:1000mb頻寬;
客戶機配置: 32core 256g記憶體 450g硬碟；
測試注意
無3 codis儲存集群搭建
4 資料層測試用例
4.1 測試單機redis
4.1.1 測試部署圖
4.1.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將redis例項部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立乙個redis的連線；
(3)客戶端在每個連線上執行10000次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(4)記錄相應的測試結果；
4.1.3 測試結果
客戶端執行緒數
redis例項個數
耗時stps
0.563414
0.97494
0.998326
1.29937
1.68946
2.58544
5.21364
9.97938
4.1.4 結論
根據測試結果，redis單機效能訪問速度最快為20萬條/秒，並且只有在tcp連線數在50個連線以上時，才能充分發揮出redis全部效能。
4.2 測試codis集群(1個codis-redis-group)
4.2.1 訪問1個codis-proxy
4.2.1.1 測試部署圖
4.2.1.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立1個redis的連線，連線到codis-proxy_1；
(3)客戶端在每個連線上執行10000次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(4)記錄相應的測試結果以及codis manager記錄的最大tps；
4.2.1.3 測試結果
客戶端執行緒數
codis個數
redis例項個數
耗時ms
tps1.88489
2.14388
2.38993
2.97356
3.48968
4.74195
5.26867
6.08102
7.19117
4.2.1.4 cpu圖
4.2.1.5 效能圖
codis manager最大訪問次數截圖:29萬次/秒
4.2.2 訪問2個codis-proxy
4.2.2.1 測試部署圖
4.2.2.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立2個redis的連線，分別連線到codis-proxy_1和codis-proxy_2；
(3)客戶端在每個連線上執行5000次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(4)同時啟動5個客戶端;
(5)記錄codismanager記錄的最大tps；
4.2.2.3 cpu圖
4.2.2.4 效能圖
4.2.3 結論
1個redis組成+1個codis的儲存集群，極限效能為29萬次/秒。
1個redis組成+2個codis的儲存集群，極限效能為36.5萬次/秒。
補充：在1個codis-redis-group+1個codis-proxy的情況下，採用10個客戶端同時啟動，進行測試，結果證明，codis-redis-group的cpu佔用率最高79%，基本沒有增長，說明，已經到達1個codis-proxy的極限效能。
在1個codis-redis-group+2個codis-proxy的情況下，採用10個客戶端同時啟動，進行測試，結果證明，codis-redis-group的cpu佔用率最高90%，基本沒有增長，說明已經到達系統的極限效能；
4.3 測試codis集群(2個codis-redis-group)
4.3.1 訪問2個codis-proxy
4.3.1.1 測試部署圖
4.3.1.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立2個redis的連線，分別連線到codis-proxy1和codis-proxy2；
(3)客戶端在每個連線上執行5000次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(4)同時啟動5個客戶端;
(5)記錄codismanager記錄的最大tps；
4.3.1.3 cpu圖
4.3.1.4 效能圖
5個客戶端測試得到的最大效能:42萬次/秒。
4.3.2 訪問3個codis-proxy
4.3.2.1 測試部署圖
4.3.2.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立3個redis的連線，分別連線到codis-proxy1和codis-proxy2和codis-proxy3；
(3)客戶端在每個連線上執行3333次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(4)同時啟動10個客戶端;
(5)記錄codismanager記錄的最大tps；
4.3.2.3 cpu圖
4.3.2.4 效能圖
10個客戶端測試得到的最大效能:46萬次/秒。
4.3.3 訪問6個codis-proxy
4.3.3.1 測試部署圖
4.3.3.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立6個redis的連線，分別連線到codis-proxy1和codis-proxy2和codis-proxy3、codis-proxy4、codis-proxy5、codis-proxy6；
(3)客戶端在每個連線1666上執行次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(4)同時啟動10個客戶端;
(5)記錄codismanager記錄的最大tps；
4.3.3.3 cpu圖
4.3.3.4 效能圖
10個客戶端測試得到的最大效能:52萬次/秒。
4.3.4 結論
2個redis組成+2個codis的儲存集群，極限效能為42.6萬次/秒。
2個redis組成+3個codis的儲存集群，極限效能為46萬次/秒。
2個redis組成+6個codis的儲存集群，極限效能為52萬次/秒。
4.4 測試codis集群(3個codis-redis-group)
4.4.1 訪問3個codis-proxy
4.4.1.1 測試部署圖
4.4.1.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立3個redis的連線，分別連線到3個codis-proxy上；
(3)客戶端在每個連線上執行3333次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(5)分別啟動10個客戶端同時進行測試；
(6)記錄codis manager顯示的最大tps。
4.4.1.3 cpu圖
4.4.1.4 效能圖
同時開啟5個客戶端測試得到的最大效能:46.9萬次/秒。
4.4.2 訪問6個codis-proxy
4.4.2.1 測試部署圖
4.4.2.2 測試過程
(1)將客戶端部署在機器172.31.68.32上,將codis集群部署在機器172.31.68.33;
(2)客戶端分別啟動1、2、5…200個執行緒，每個執行緒建立6個redis的連線，分別連線到6個codis-proxy上；
(3)客戶端在每個連線上執行1666次set操作，並且set操作的key每次都不相同；
(5)分別啟動10個客戶端同時進行測試；
(6)記錄codis manager顯示的最大tps。
4.4.2.3 cpu圖
cpu占用總量為27.15%
4.4.2.4 效能圖
4.4.3 結論
3個codis-redis-group組成+3個codis-proxy的儲存集群，極限效能為46萬次/秒。
3個codis-redis-group組成+6個codis-proxy的儲存集群，極限效能為61萬次/秒。
5 總結
訪問codis集群效能，與以下因素存在關係：
第乙個客戶端與codis-proxy的tcp連線數量；單個codis-proxy的tcp連線數量越多，整體訪問速度越快。
第二個客戶端同時訪問codis-proxy的數量；codis-proxy配置數量越多，整體訪問速度越快；
第三個codis-redis-group的數量；codis-redis-group配置數量越多，整體訪問速度越快；
從效能擴充套件角度：
每增加乙個codis-redis-group，系統整體效能確實會有所提高，但是提高的能力越來越有限，需要建立大量的tcp連線以及擴充套件多個codis-proxy才能盡量地提高系統訪問速度。
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