前一阵发现了一个号称比Redis性能高25倍的新内存数据库出现了，叫 Dragonfly
而且他还全面支持redis的api，今天终于有空了，把这个新玩具跑起来看看，是不是真的和他说的一样。
0. 部署
直接Docker部署还是很方便的。我本机为了测试和开发方便，都是用docker-compose管理的。大概这样： docker-compose.yml
version: '3'
services:
mysql:
image: mysql
restart: always
environment:
- MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456
volumes:
- d:\\Dockers\\Mysql8:/var/lib/mysql
- d:\\Dockers\\Mysql-files:/var/lib/mysql-files
ports:
- 3306:3306
redis:
restart: always
image: redis
ports:
- 6379:6379
dragonfly:
restart: always
image: docker.dragonflydb.io/dragonflydb/dragonfly
ports:
- 6378:6379
rabbitmq:
image: mayan31370/docker-image-rabbitmq:delayed-exchange_stomp
restart: always
ports:
- 5672:5672
- 15672:15672
- 61613:61613
mongo:
restart: always
image: mongo
1. 用JMH测试一波试试
建了一个简单的JMH项目，写了一下测试
import io.lettuce.core.RedisClient;
import io.lettuce.core.RedisURI;
import io.lettuce.core.api.StatefulRedisConnection;
import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Level;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.Setup;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.TearDown;
@State(Scope.Benchmark)
public class MyBenchmark {
private StatefulRedisConnection<String, String> redisConnection;
private StatefulRedisConnection<String, String> dragonflyConnection;
@Setup(Level.Trial)
public void init() {
redisConnection = RedisClient.create(
RedisURI.builder().withHost("localhost").withPort(6379).build()).connect();
dragonflyConnection = RedisClient.create(
RedisURI.builder().withHost("localhost").withPort(6378).build()).connect();
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void testRedisOpsForValue() {
redisConnection.sync().set("a","1");
redisConnection.sync().get("a");
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void testDragonflyOpsForValue() {
dragonflyConnection.sync().set("a","1");
dragonflyConnection.sync().get("a");
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void testRedisOpsForHash() {
redisConnection.sync().hset("b","b","1");
redisConnection.sync().hget("b","b");
}
@Benchmark
@BenchmarkMode(Mode.Throughput)
public void testDragonflyOpsForHash() {
dragonflyConnection.sync().hset("b","b","1");
dragonflyConnection.sync().hget("b","b");
}
@TearDown(Level.Trial)
public void finish() {
redisConnection.close();
dragonflyConnection.close();
}
}
2. 结果分析
| Benchmark | Mode | Cnt | Score | Error | Units |
|---|---|---|---|---|---|
| MyBenchmark.testDragonflyOpsForHash | thrpt | 15 | 3966.922 | ±866.481 | ops/s |
| MyBenchmark.testDragonflyOpsForValue | thrpt | 15 | 3904.415 | ±955.113 | ops/s |
| MyBenchmark.testRedisOpsForHash | thrpt | 15 | 6836.774 | ±615.484 | ops/s |
| MyBenchmark.testRedisOpsForValue | thrpt | 15 | 6940.175 | ±602.979 | ops/s |
这里用了同步操作，只能看出两个速度差不多，甚至redis在单线程上的性能更加的优秀
通过redis-cli查看内存使用情况，也是redis更胜一筹。
Dragonfly会比Redis多占用30%的内存。
3. 使用 memtier_benchmark 来进行并发测试
memtier_benchmark 是一个由Redis Labs开发的命令行工具，专门用来测试非关系型键值对的数据库的性能。
转送门：https://github.com/RedisLabs/memtier_benchmark
按照README指引，一路操作即可，我是用的win10的WSL2中的ubuntu22.04，你呢？
1 Threads
30 Connections per thread
20000 Requests per client
Set key value
Redis
| CMD | Ops/sec | Avg. Latency | p99 Latency | p99.99 Latency | KB/sec |
|---|---|---|---|---|---|
| Set | 19591.09 | 1.54803 | 3.02300 | 10.87900 | 707.88 |
| HSet | 19206.98 | 1.56039 | 2.79900 | 6.01500 | 1198.26 |
| SAdd | 19053.65 | 1.57293 | 2.97500 | 8.38300 | 1002.62 |
| LUA | 18514.21 | 1.61850 | 2.91100 | 7.13500 | 1120.98 |
Dragonfly
| CMD | Ops/sec | Avg. Latency | p99 Latency | p99.99 Latency | KB/sec |
|---|---|---|---|---|---|
| Set | 16645.99 | 1.76223 | 3.21500 | 9.47100 | 601.47 |
| HSet | 16178.98 | 1.84737 | 3.75900 | 12.60700 | 1009.35 |
| SAdd | 16709.35 | 1.81862 | 3.39100 | 12.15900 | 879.26 |
| LUA | 569.60 | 53.09168 | 61.18300 | 70.65500 | 34.49 |
不知道是我配置的原因，还是Dragonfly只在高配服务器上有更加优秀的表现，这个有待进一步的测试，就我的开发环境，还是老实用Redis吧。 尤其lua脚本的执行效率，实在有点令人发指。