原文出处:http://www.cnblogs.com/getong/archive/2013/04/01/2993139.html
Redis可以缓存数据,这使得操作数据可以达到一个较快的速度,在一些需要数据较快存储的场合,例如微博,redis发挥着不可替代的作用。在redis的官网,golang驱动有几个,忽然来了兴致,那个才是redis最佳的Go语言驱动?
这些驱动都处于开发的前期,还没有发行正式版,有些已经很久没更新了。从更新日期来看,Gary Burd的radigo和gosexy的redis最近有更新,而且从他们的README文件来看,他们对redis的支持还不错。很有可能,他们两者会有1个胜出。但到底谁才是最佳的,这个现在还是不能判断。在gosexy的redis源码库中的有个_benchmarks文件,里面就是一些对各个redis的Go驱动的一些简单的性能测试。简单看了一下,里面的代码就是调用他们各自包中的函数来达到测试的功能。大家不妨看一下。这里就通过这个测试,来简单判断一下谁是最佳。
首先,安装各个Go的驱动:
go get github.com/alphazero/Go-Redis go get github.com/simonz05/godis go get github.com/garyburd/redigo go get github.com/gosexy/redis go get cgl.tideland.biz/redis
注意:tcgl原先托管在google,不过现在它现在自己组建源码库了,gosexy的redis的_benchmarks的tcgl_redis_test.go就import了google的版本,不过现在要修改了。也就是注释掉code.google.com/p/tcgl/redis,添加 cgl.tideland.biz/redis,这样我们才能进行下一步动作。
在一个终端打开redis:
redis-server
我们要进入_benchmarks这个文件夹,里面的README.md有进行性能测试的步骤,这里要进行的性能测试的操作有Ping,Set,Get,Incr,LPush,LRange10,LRange100,其中LRange10和 LRange100都是调用LRange操作,不过他们的数量不同而已。以下是我在这些文件夹里面进行的操作。
新开一个终端:
go test -test.bench='.*' > redis-go-driver-benchmark.txt ./grep_data.sh
grep_data是我写的一个脚本:
#!/bin/shfor i in AlphazeroRedis GaryburdRedigo GosexyRedis Simonz05Godis TcglRedis dogrep $i redis-go-driver-benchmark.txt | awk'{print $3}' > $i done
这个脚本的作用就是将AlphazeroRedis、GaryburdRedigo、GosexyRedis、Simonz05Godis、TcglRedis等的测试数据从redis-go-driver-benchmark.txt提取出来,也就是他们各自操作的数据,然后写入以他们名字命名的文件里面。我们可以打开AlphazeroRedis看一下,
39001 43967 43459 43350 44249 58078 139603
这些数据依次对应Ping,LRange100的每次操作所需要的纳秒时间。我写了一个R的小程序来把这些数据显示到一个图上面,对R不是很熟悉,希望了解R的大牛指正。下面上代码:
png(filename="redis的最佳go语言驱动--使用格通测试的数据.png",width=1400,height=900) Sys.setlocale(,"zh_CN.UTF-8") oldpar <- par(lwd=4) AlphazeroRedis <- read.table("AlphazeroRedis") GaryburdRedigo <- read.table("GaryburdRedigo") GosexyRedis <- read.table("GosexyRedis") Simonz05Godis <- read.table("Simonz05Godis") TcglRedis <- read.table("TcglRedis") plot(AlphazeroRedis$V1,type="o",ylim = c(0,360000),col = "black",axes=FALSE,ann=FALSE) text(2,AlphazeroRedis$V1[2],cex=2,pos=3,col="black","AlphazeroRedis") axis(1,at=1:8,lab=c("Ping","Set","Get","Incr","LPush","LRange10","LRange100","")) axis(2,las=0,at=40000*0: 360000) Box() title(xlab="操作",col = "black") title(ylab="每个操作多少纳秒",col = "black") title(main = "5个Redis的Go语言驱动操作比较--使用格通测试的数据") lines(GaryburdRedigo,col = "red") text(6,GaryburdRedigo$V1[6]-10000,pos=1,col="red","GaryburdRedigo") lines(GosexyRedis,col = "blue") text(2,GosexyRedis$V1[2],col="blue","GosexyRedis") lines(Simonz05Godis,col = "yellow") text(4,Simonz05Godis$V1[4]+7000,col="yellow","Simonz05Godis") lines(TcglRedis,col = "gray") text(3,TcglRedis$V1[3],col="gray","TcglRedis") par(oldpar) dev.off()
保存为go-redis-getongs-data.R,用R来调用这个文件:
$R >source("go-redis-getongs-data.R")
在目录下面会生成一个叫”redis的最佳go语言驱动--使用格通测试的数据.png“的文件,我特意把图给放大,以便能够清楚看到线条的走向,图有点大,可能在这里显示不正确:
在_benchmarks的README.md有gosexy测试的数据,我修改了上面的go-redis-getongs-data.R文件,把gosexy测试的数据整理到图上去:
2副图可以看出,tcgl无疑是5个中耗时最多的。在我测试的数据中,GosexyRedis几乎赢得了所有的测试(除了LRange100输给了GaryburdRedigo),GaryburdRedigo基本上是排老二。而使用gosexy的数据,除了tcgl,其他4个的数据相差不大,而GaryburdRedigo还是赢得了LRange100测试,说明在数量比较大的list方面,GaryburdRedigo是十分有优势的。
从上面的数据可以知道,set,get,incr,lpush的操作耗时都在40微秒左右,那就是1s里面能够操作25000次左右。我自己算了一下,吓了一跳, 好像比其他使用案例高了一个数量级(有错希望指正了)。
上面的测试只涉及部分的redis操作,在整体对redis的支持方面,还是需要继续添加其他功能测试。毕竟现在Go才开始发展,还需要继续添砖加瓦。各位看完后也可以自己动手测试一下。