如何提高Redis服务器的CPU使用率？

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我的目标是让我们的Redis服务器在生产中达到大约80％的CPU利用率。这将有利于我们的后端服务器设计，确保我们不会充分利用CPU，同时也为增长和峰值留下一些空间。

使用Redis自己的基准测试工具redis-benchmark时，很容易达到100％的CPU使用率：

    $ redis-benchmark -h 192.168.1.6 -n 1000000 -c 50

在此基准测试中，我们分配了50个客户端，以向我们的Redis服务器推送1,000,000个请求。

但是在使用其他一些客户端工具（例如redis-lua或webdis）时，最大CPU使用率低于60％。

我在webdis和redis-lua浏览了一些代码。 webdis依赖于hiredis，redis-lua在Lua中实现，并依赖于socket（lua-socket）。

与Redis基准测试相比，这些客户端是否太慢，无法最大化Redis CPU消耗？

我还浏览了redis-benchmark.c中的一些代码。基准测试的主要工作是在aeMain完成的。似乎redis-benchmark使用Redis的快速代码，而我的测试客户端（webdis和redis-lua）则没有。

目前我的客户有两种选择：

  1. 使用redis-lua
  2. 使用像webdis这样的工具

但是，这两个并不能最大化Redis的CPU利用率（低于60％）。还有其他选择吗？

或者，是否有可能在redis-benchmark工具本身之外充分利用redis-server？

lua redis benchmarking
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我怀疑最大化Redis的CPU使用率将有利于您的后端设计。正确的问题是Redis是否足够有效以在给定的延迟时间内维持吞吐量。 Redis是一个单线程服务器：在80％的CPU消耗下，延迟可能非常糟糕。

我建议您测量延迟，而redis-benchmark在尝试增加Redis CPU消耗之前，看看它是否可以满足您的需求。 redis-cli的--latency选项可用于此：

  • 启动redis-server
  • 尝试redis-cli --latency，注意平均值，停止它
  • 在另一个窗口中，启动基准测试，并确保它运行一段时间
  • 尝试redis-cli --latency，注意平均值，停止它
  • 停止基准
  • 比较两个平均值

现在，如果您真的想增加Redis CPU消耗，您需要一个高效的客户端程序（如redis-benchmark），能够同时处理多个连接，或者是客户端程序的多个实例。

Lua是一种快速解释的语言，但它仍然是一种解释语言。它比C代码慢一到两个数量级。 Redis在解析/生成协议方面要比lua-redis快得多，因此您将无法使用独特的Lua客户端使Redis饱和（除非您使用O（n）Redis命令 - 请参阅后面的内容）。

webdis在C中实现，具有高效的客户端库，但必须解析比Redis协议更加冗长和复杂的http / json协议。对于大多数操作，它可能比Redis本身消耗更多的CPU。再说一遍，你不会用一个webdis实例来使Redis饱和。

以下是使用多个Lua客户端使Redis饱和的一些示例。

如果还没有完成，我建议你先看看the Redis benchmark page。

如果您在与Redis相同的盒子上运行基准测试：

关键是将核心专用于Redis，并在其他核心上运行客户端程序。在Linux上，您可以使用taskset命令。

# Start Redis on core 0
taskset -c 0 redis-server redis.conf

# Start Lua programs on the other cores
for x in `seq 1 10` ; do taskset -c 1,2,3 luajit example.lua & done

Lua程序应使用流水线技术来最大化吞吐量并减少系统活动。

local redis = require 'redis'
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)
for i=1,1000000 do
    local replies = client:pipeline(function(p)
    for j=1,1000 do
            local key = 'counter:'..tostring(j)
            p:incrby(key,1)
        end
    end)
end

在我的系统上，Lua程序占Redis CPU的4倍以上，因此使用这种方法需要4个以上的内核才能使Redis饱和（6核盒应该没问题）。

如果您在与Redis不同的盒子上运行基准测试：

除非您在CPU缺乏虚拟机上运行，​​否则瓶颈可能就是网络。我不认为你可以使用低于1 GbE链接的任何东西来使Redis饱和。

请务必尽可能地管理您的查询（请参阅之前的Lua程序）以避免网络延迟瓶颈，并降低CPU上的网络中断成本（填充以太网数据包）。尝试在未绑定到网卡的核心上运行Redis（并处理网络中断）。您可以使用像htop这样的工具来检查最后一点。

如果可以的话，尝试在网络的各种其他机器上运行Lua客户端。再次，你将需要大量的Lua客户来使Redis饱和（6-10应该没问题）。

在某些情况下，一个独特的Lua过程就足够了：

现在，如果每个查询都足够昂贵，可以使用单个Lua客户端使Redis饱和。这是一个例子：

local redis = require 'redis'
local client = redis.connect('127.0.0.1', 6379)

for i=1,1000 do
    local replies = client:pipeline(function(p)
        for j=1,1000 do
            p:rpush("toto",i*1000+j)
        end
    end)
end

N = 500000
for i=1,100000 do
    local replies = client:pipeline(function(p)
        for j=1,10 do
            p:lrange("toto",N, N+10)
        end
    end)
end

此程序使用1M项填充列表，然后使用lrange命令从列表中间获取10个项目（Redis的最坏情况）。因此，每次执行查询时，服务器都会扫描500K项。因为只返回了10个项目，所以它们可以通过lua-redis快速解析，而不会消耗CPU。在这种情况下，所有CPU消耗都将在服务器端。

最后的话

Redis客户端可能比redis-lua更快：

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