Python--Redis实战：第四章：数据安全与性能保障：第8节：关于性能方面的注意事项

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习惯了关系数据库的用户在刚开始使用Redis的时候，一般会由于Redis带来的上百倍的性能提高而感到欣喜若狂，却没有认识到Redis性能实际上还能够进一步的提升。虽然上一节介绍的非事务型流水线能够尽量地减小应用程序和Redis之间的通讯往返次数，可是对于一个已经存在的应用程序，咱们应该如何判断这个程序可否被优化呢？咱们又应该如何对它进行优化呢？

要对Redis的性能进行优化，用户首先须要弄清楚各类类型的Redis命令到底能跑多快，而这一点能够经过调用Redis附带的性能测试程序redis-benchmark来得知，下面清单展现了一个相应的例子。若是有兴趣的话，读者也能够试着用redis-benchmark来了解Redis在本身服务器上的各类性能特征：

在装有英特尔酷睿2双核2.4GHz处理器的台式电脑上运行redsi-benchmark

#给定‘-q’选项可让程序简化输出结果，给定‘-c 1’选项让程序只使用一个客户端来进行测试
$ redis-benchmark -c 1 -q
PING (inline):34246.57 requests per second
Pind:34843.32 requests per second
MSET (10 keys):24213 08 request per second
SET: 32467.53 request per second
GET: 33112.59 request per second
INCR: 32679.74 request per second
LPUSH: 33333.33 request per second
LPOP: 33670.04 request per second
SADD: 33222.59 request per second
SPOP: 34482.76 request per second
LPUSH (again, in order to bench LRNAGE):33222.59 request per second
LRANGE (first 100 elements):22988.51 request per second
LRANGE (first 300 elements):13888.89 request per second
LRANGE (first 450 elements):11061.95 request per second
LRANGE (first 600 elements):9041.59 request per second

redis-benchmark的运行结果展现了一些经常使用Redis命令在1秒内能够执行的此时。若是用户在不给定任何参数的状况下运行redis-benchmark，那么redis-benchmark将使用50个客户端来进行性能测试，可是为了在redis-benchmark和咱们本身的客户端之间进行性能对比，让redis-benchmark只使用一个客户端要比使用多个客户端更方一些。

在考察redis-benchmark的输出结果时，切记不要将输出结果看作是用于程序的实际性能，这是由于redis-benchmark不会处理执行命令所得到的命令回复，因此它节约了大量用于对命令回复进行语法分析的时间。在通常状况下，对于只使用单个客户端的redis-benchmark来讲，根据被调用命令的复杂度，一个不使用流水线的Python客户端的性能大概只有redis-benchmark所示性能的50%~60%。

另外一方面，若是你发现本身客户端的性能只有redis-benchmark所示性能的25%~30%，或者客户端向你返回了”Cannot assign requested address“(没法分配指定的地址)错误，那么你多是不当心在每次发送命令时都建立了新的链接。

下表列出了只使用单个客户端的redis-benchmark与Python客户端之间的性能对比结果，并介绍了一些常见的形成客户端性能底下或者出错的缘由：

比较了Redis在一般状况下的性能表现以及redis-benchmark使用单客户端进行测试时的结果，并说明了一些可能引发性能问题的缘由

性能或者错误	可能的缘由	解决方法
单个客户端的性能达到redis-benchmark的50%~60%	这是不使用流水线的预期性能无	无
单个客户端的性能达到redis-benchmark的25%~30%	对于每一个命令或者每组命令都建立了新的链接	重用已有的Redis链接
客户端返回错误：”Cannot assign requested address“(没法分配指定的地址)	对于每一个命令或者每组命令都建立了新的链接	重用已有的Redis链接

尽管上表列出的性能问题以及问题的解决方法都很是简短，但绝大部分常见的性能问题都是由表格中列出的缘由引发的（另外一个引发性能问题的缘由是以不正确的方式使用Redis的数据结构）。若是读者遇到了难以解决的性能问题，或者遇到上表没有介绍的性能问题，那么读者能够考虑经过1.4节介绍的方法来寻求帮助。

大部分Redis客户端库都提供了某种级别的内置链接池。以Python的Redis客户端为例，对于每一个Redis服务器，用户只须要建立一个redis.Redis()对象，该对象就会按需建立链接、重用已有的链接并关闭超时的链接（在使用多个数据库的状况下，即便客户端只链接了一个Redis服务器，它也须要为每个被使用的数据库建立一个链接），而且Python客户端的链接池还能够安全地应用于多线程环境和多进程环境。

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