用Redis做负载均衡测试，看看性能到底咋样能撑住多少请求

首先需要明确一点,我们通常不会说“用Redis做负载均衡”，这个说法本身有点外行，容易引起误解，Redis本身不是一个像Nginx或HAProxy那样的负载均衡器软件，更准确的说法是，“在负载均衡的场景下，使用Redis作为共享数据存储，测试整个系统的性能，看看Redis能撑住多少请求”，这是很多互联网公司实际在做的事情，比如用Redis存用户会话、缓存热门数据、或者做秒杀系统的库存计数。

要测试Redis的性能,看看它到底能撑住多少请求，不能光靠猜，得动手做实验，这里说的测试，简单来讲，就是模拟成千上万的用户同时访问Redis，然后看它在什么情况下开始变慢、什么情况下会撑不住。

第一步：搭建测试环境 这就像修个赛道去测试赛车性能，你需要准备至少两台电脑：一台当“运动员”（Redis服务器），另一台当“发令员和计时员”（测试机器），为了让结果真实，最好用云服务器，避免自己老旧的笔记本电脑成为瓶颈，Redis服务器要有足够的内存和好的CPU，测试机器最好有多个核心，因为测试工具会开很多线程来模拟大量用户。

第二步：选择测试工具 最常用的“计时员”工具叫redis-benchmark，它是Redis官方自带的，开箱即用，用起来很简单，在命令行里输入像redis-benchmark -h your_redis_ip -p 6379 -c 100 -n 100000这样的命令就行了，这里-c 100表示模拟100个用户同时连接，-n 100000表示总共发10万次请求，这个工具能测试SET（存数据）、GET（取数据）等不同命令的速度。 但redis-benchmark比较简单，想要更复杂、更真实的测试，可以用memtier_benchmark（Redis官方推荐）或者YCSB（雅虎开源的通用压测工具），这些工具可以模拟更复杂的访问模式，比如读写混合、按照特定规律访问不同key等。

第三步：设计测试场景 这是最关键的一步，因为不同的使用方式，Redis的表现天差地别，你不能只测最简单的“SET一个很小的字符串”，那得出的数字会高得离谱，但不代表你的业务能撑住，需要模拟真实业务：

1. 数据大小：你业务里存的数据是多大？是几十字节的用户令牌，还是几KB的文章摘要？分别测试不同数据大小（如1KB, 10KB）下的性能。
2. 读写比例：你的应用是读多写少（比如新闻网站，90%的读，10%的写），还是写多读少（比如日志收集）？设置不同的读写比例（如1:9, 5:5）进行测试。
3. Key的分布：是所有的请求都集中在少数几个热门key上（秒杀商品A”），还是均匀地访问海量key？这能测试出Redis在“热点数据”和“海量数据”下的表现。
4. 使用复杂数据结构：如果你用了Redis的Hash（哈希）、Sorted Set（有序集合）等复杂结构，也要专门测试这些命令的性能。

第四步：运行测试并观察结果 运行压测命令后，你会得到一堆数字，最重要的几个指标是：

• QPS：每秒处理了多少个请求，比如GET命令可能达到10万QPS，而做复杂计算的命令可能只有1万QPS。
• 延迟：处理每个请求花了多少时间，通常看平均延迟、以及P99延迟（最慢的那1%的请求的延迟），P99延迟对用户体验至关重要，比如虽然平均延迟才1毫秒，但P99延迟可能高达100毫秒，意味着每100个请求里就有一个用户会觉得卡。
• CPU和内存使用率：在压测过程中，用top等命令盯着Redis服务器的CPU和内存，看看是CPU先跑到100%成了瓶颈，还是内存先不够用。

第五步：分析“撑不住”的表现和优化 当请求量越来越大，Redis总会“撑不住”，迹象包括：

1. QPS上不去了：无论你怎么增加并发用户数，QPS就像碰到天花板一样不再增长。
2. 延迟急剧上升：请求开始排队，响应时间从几毫秒飙升到几百毫秒甚至秒级。
3. 出现错误：开始出现连接超时、连接被拒绝等错误。

这时候,你就找到了当前配置下的性能瓶颈，然后就可以想办法优化：

• 如果CPU是瓶颈：可以考虑使用Redis的集群模式，把数据分片到多台机器上，分散CPU压力，这就是一种横向扩展。
• 如果网络是瓶颈：可以检查服务器网络带宽，或者优化命令，比如使用MGET（批量获取）代替多次GET。
• 如果内存是瓶颈：可以设置合理的数据过期时间，或者使用更节省内存的数据结构。

回到“Redis能撑住多少请求”这个问题，答案是：“看情况，没有一个固定数字”，根据Redis官方文档的示例和业界普遍的实践经验，在一个配置得当的单机Redis上，处理简单的KV操作，达到每秒数万甚至十几万的QPS是很常见的，但如果业务逻辑复杂、数据量大、读写模式苛刻，这个数字会大幅下降。 最靠谱的方法就是根据你自己业务的实际情况，搭建一个模拟环境，用上面说的步骤自己去压测，你才能得到对你而言最真实、最有价值的“性能天花板”数据，并知道当业务增长时，该从何处着手优化。