redis發布版本中自帶了redis-benchmark效能測試工具;
示例：
使用50個併發連線，發出100000個請求，每個請求的資料為2kb，
測試host為127.0.0.1 埠為6379的redis伺服器效能：
./redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 100000 -d 2
...*****= sadd *****=
100000 requests completed in 2.27 seconds
500 parallel clients
3 bytes payload
keep alive: 1
4.66% <= 1 milliseconds
14.15% <= 2 milliseconds
23.87% <= 3 milliseconds
33.59% <= 4 milliseconds
43.13% <= 5 milliseconds
52.69% <= 6 milliseconds
62.08% <= 7 milliseconds
71.43% <= 8 milliseconds
80.66% <= 9 milliseconds
89.10% <= 10 milliseconds
95.23% <= 11 milliseconds
98.76% <= 12 milliseconds
99.59% <= 13 milliseconds
99.78% <= 14 milliseconds
99.87% <= 15 milliseconds
99.95% <= 16 milliseconds
99.99% <= 17 milliseconds
100.00% <= 17 milliseconds
44150.11 requests per second
但這裡的資料都只是測試資料，測出來的qps不能代表實際生產的處理能力；
在實際生產中，我們需要關心這個指標，在我們的應用場景中，
redis能夠處理的最大的(qps/tps)是多少？
測量redis qps的方式有兩種：
估計生產的報文大小，使用benchmark工具指定-d資料塊大小來模擬；
使用redis-cli中info統計資訊計算差值；
redis-cli的info命令中有一項total_commands_processed表示：從啟動到現在處理的所有命令總數，可以通過統計兩次info指令間的差值來計算qps：
//返回redis-cli info中total_commands_processed的結果
long getcmdprocessnum(rediscontext *c)
cout << "[err] not found total_commands_processed" << endl;
return 0;
}
在實際生產中，執行這個程式來統計實際的qps。
執行示例：
time: 1 process:40962 tps:40839.48
time: 1 process:43741 tps:43610.17
time: 1 process:38935 tps:38779.88
time: 1 process:31724 tps:31597.61
time: 1 process:32169 tps:32008.96
time: 1 process:31634 tps:31476.62
time: 1 process:46007 tps:45823.71
time: 1 process:50460 tps:50258.96
time: 1 process:47309 tps:47167.50
time: 1 process:50511 tps:50359.92
...
測算Redis處理實際生產請求的QPS TPS
redis發布版本中自帶了redis benchmark效能測試工具 示例 使用50個併發連線，發出100000個請求，每個請求的資料為2kb，測試host為127.0.0.1 埠為6379的redis伺服器效能 在實際生產中，我們需要關心這個指標，在我們的應用場景中，redis能夠處理的最大的 q...
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