Redis 性能测试与基准评估
为了确保 Redis 在生产环境中的性能表现符合预期，进行充分的性能测试和基准评估至关重要。
7.1 测试工具
redis-benchmark： Redis 自带的基准测试工具，可以模拟高并发请求，测试 Redis 的 QPS（每秒查询数）和延迟。它支持多种命令和数据结构测试。
示例： redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -c 100 -n 100000 -t set,get （100并发，10万次请求，测试 SET 和 GET 命令）。
memtier_benchmark： Facebook 开源的内存数据库基准测试工具，功能更强大，支持 Redis 和 Memcached，可以模拟更复杂的负载模式。
自定义测试脚本： 根据实际业务场景，使用客户端库（如 Jedis、Lettuce、go-redis 等）编写自定义测试脚本，模拟真实的用户行为和数据访问模式。
7.2 关注指标
QPS（Queries Per Second）：衡量吞吐量。
Latency（延迟）： 命令执行的平均时间、P99 延迟（99% 的请求延迟在多少毫秒以内）、P999 延迟等，衡量响应速度和稳定性。
CPU 利用率： Redis 进程的 CPU 占用情况，判断是否存在 CPU 瓶颈。
内存使用量： 实际内存使用量、内存碎片率，判断内存管理是否合理。
网络 I/O： 网络带宽使用情况，判断是否存在网络瓶颈。
命中率（Hit Rate）： 缓存系统特有的指标，命中率越 格鲁吉亚电话号码库 高表示缓存效果越好。
7.3 测试策略
单机测试： 评估单个 Redis 实例的最大性能。
集群测试： 评估 Redis 集群在数据分片和高可用下的性能表现。
压力测试： 逐步增加并发量和请求量，直到 Redis 性能出现瓶颈，找到系统的最大承载能力。
稳定性测试： 在长时间高负载下运行 Redis，观察其内存、CPU、延迟等指标是否稳定。
故障模拟测试： 模拟网络分区、节点宕机等故障，测试高可用机制是否能正常工作。
7.4 瓶颈分析
CPU 瓶颈： 如果 Redis 进程的 CPU 利用率接近 100%，且 QPS 无法提升，通常是 CPU 瓶颈。
解决方案： 优化慢命令、拆分大 Key、升级 CPU、部署集群分担负载。
内存瓶颈： 如果出现 OOM 或频繁 Swap，或者内存碎片率过高，说明内存不足。
解决方案： 增加内存、优化数据结构、设置过期时间、进行内存碎片整理。
网络 I/O 瓶颈： 如果网络带宽跑满，但 Redis CPU 利用率不高，可能是网络瓶颈。
解决方案： 增加网卡带宽、优化网络传输、使用 Pipeline/Lua 减少 RTT。
存储 I/O 瓶颈（持久化）： 如果 RDB 或 AOF 写入导致磁盘 I/O 升高，影响 Redis 性能。
解决方案： 升级磁盘为 SSD、优化持久化策略。