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:
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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
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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:
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redis-server
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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:
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go test
-test
.bench=
'.*'
> redis-go-driver-benchmark.txt
./grep_data.sh
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grep_data是我写的一个脚本:
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#!/bin/shfor i in AlphazeroRedis GaryburdRedigo GosexyRedis Simonz05Godis TcglRedis
dogrep
$i
redis-go-driver-benchmark.txt | awk
'{print $3}'
>
$i
done
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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,
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39001
43967
43459
43350
44249
58078
139603
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这些数据依次对应Ping, Set, Get, Incr, LPush, LRange10, 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:
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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, cex=2, pos=1, col="
red
", "
GaryburdRedigo
")
lines(GosexyRedis, col = "
blue
")
text(2, GosexyRedis$V1[2], pos=1,col="
blue
", cex=2, "
GosexyRedis
")
lines(Simonz05Godis, col = "
yellow
")
text(4, Simonz05Godis$V1[4]+7000,pos=3, col="
yellow
",cex=2, "
Simonz05Godis
")
lines(TcglRedis, col = "
gray
")
text(3, TcglRedis$V1[3],pos=1,cex=2, col="
gray
", "
TcglRedis")
par(oldpar)
dev.off()
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保存为go-redis-getongs-data.R,用R来调用这个文件:
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$R
>source(
"go-redis-getongs-data.R"
)
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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。