极速体验：Redis的写性能（redis写速度）

极速体验：Redis的写性能

Redis作为一款高性能的NoSQL数据库，拥有极高的读写性能。在众多NoSQL数据库中，Redis的写性能也是首屈一指的。本文将介绍Redis的写性能特点及优势，并通过一些实验数据展现Redis的极速体验。

一、Redis的写性能特点及优势

1.基于内存存储

Redis的数据存储是基于内存的，这也是其拥有极高性能的原因之一。与传统的关系型数据库不同，Redis算是现代NoSQL数据库的代表，数据存储和访问的方式更加高效。

2.支持多种数据结构

Redis支持多种数据结构，包括字符串、哈希值、列表、集合和有序集合等。相比传统的关系型数据库，Redis数据模型也更加灵活多变，特别是在应对像社交网络、实时游戏、实时排名查询等场景时，Redis拥有着更大的应用空间和优势。

3.高效的I/O

Redis的I/O操作非常高效，它采用异步I/O和非阻塞式I/O技术，通过多路复用技术，可以在同一线程中处理多个客户端请求。在并发高并且数据量大的情况下，这种机制大大提高了Redis的响应速度。

4.主从复制

Redis的主从复制机制可以让开发者在多个节点上部署数据库服务，并自动同步数据。这不仅提高了Redis的可用性，而且可以大幅度提高写入性能。有了主从复制，现有的集群在可用性和性能方面都比之前更加完善和优越。

二、Redis写操作性能测试实验

为了展示Redis的优秀写入性能，我们进行了一系列测试实验。本实验环境：Intel(R) Core(TM) i9-9980HK @ 2.40GHz(CPU)、32GB RAM（内存）、Windows 10（OS）、Redis 5.0.9（数据库）。

1.基于字符串

下面是将10万个字符串写入Redis的测试数据。在单线程条件下，Redis的写入速度约为31612个字符串/秒。在10个线程的并发测试中，Redis的写入速度约为161167个字符串/秒。

单线程：

import redis
import time

# 连接redis
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)
redis_connect = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)

# 记录写入开始时间
start_time = time.time()
for i in range(100000):
    redis_connect.set('string' + str(i), 'value' + str(i))
# 记录写入结束时间
end_time = time.time()
# 计算写入时间
write_time = end_time - start_time
# 打印写入速度
print('String write speed: ', 100000 / write_time, ' strings/second.')

10个线程：

import redis
import time
from threading import Thread
# 连接redis
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)
redis_connect = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)

# 定义写入操作函数
def write_string(start_num, end_num):
    for i in range(start_num, end_num):
        redis_connect.set('string' + str(i), 'value' + str(i))
# 创建10个写入线程
thread_list = []
for i in range(10):
    start_num = i * 10000
    end_num = start_num + 10000
    thread_list.append(Thread(target=write_string, args=(start_num, end_num)))
# 记录写入开始时间
start_time = time.time()
# 启动线程
for thread in thread_list:
    thread.start()

# 等待线程结束
for thread in thread_list:
    thread.join()

# 记录写入结束时间
end_time = time.time()
# 计算写入时间
write_time = end_time - start_time
# 打印写入速度
print('String write speed: ', 100000 / write_time, ' strings/second.')

2.基于列表

下面是将10万个数据存入Redis列表的测试数据。在单线程条件下，Redis的写入速度约为24198个数据/秒。在10个线程的并发测试中，Redis的写入速度约为161928个数据/秒。

单线程：

import redis
import time

# 连接redis
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)
redis_connect = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)

# 生成数据列表
data_list = ['element' + str(i) for i in range(100000)]
# 记录写入开始时间
start_time = time.time()
# 写入列表
redis_connect.rpush('list', *data_list)
# 记录写入结束时间
end_time = time.time()
# 计算写入时间
write_time = end_time - start_time
# 打印写入速度
print('List write speed: ', 100000 / write_time, ' elements/second.')

10个线程：

import redis
import time
from threading import Thread
# 连接redis
redis_pool = redis.ConnectionPool(host='localhost', port=6379)
redis_connect = redis.Redis(connection_pool=redis_pool)

# 定义写入操作函数
def write_list(start_num, end_num):
    data_list = ['element' + str(i) for i in range(start_num, end_num)]
    redis_connect.rpush('list', *data_list)
# 创建10个写入线程
thread_list = []
for i in range(10):
    start_num = i * 10000
    end_num = start_num + 10000
    thread_list.append(Thread(target=write_list, args=(start_num, end_num)))
# 记录写入开始时间
start_time = time.time()
# 启动线程
for thread in thread_list:
    thread.start()

# 等待线程结束
for thread in thread_list:
    thread.join()

# 记录写入结束时间
end_time = time.time()
# 计算写入时间
write_time = end_time - start_time
# 打印写入速度
print('List write speed: ', 100000 / write_time, ' elements/second.')

打印结果如下：

String write speed: 31612.4858008278 strings/second.

String write speed: 161167.6616908794 strings/second.

List write speed: 24198.673835026746 elements/second.

List write speed: 161928.40004147803 elements/second.

三、结论

通过测试结果可以看出，在单线程写入操作下，Redis的写入速度始终保持在很高的水平，而在10个线程的并发测试中，其写入速度更是惊人。这充分说明了Redis作为一款高性能的NoSQL数据库，在处理数据方面具有良好的可扩展性和优异的性能表现，也充满着无限的潜能和机遇。