常用缓存性能对比，memcache，redis，tair

第1章     限制条件

前一周所做的分布缓存技术预言中有包括ehcache、memcache、redis、tair，还包括了基于MongoDB的分布式技术。测试中，考虑到各自功能的差异化特点，其中选择了memcache、redis、tair功能特性相近的缓存服务器进行性能对比，所以ehcache、MongoDB将不做为本次测试的规范，其原因如下：

1）  Ehcache是组件级别的缓存，要搭建一个独立的缓存服务器，需要用到ehcache server模块，这是个war包，能运行在web 容器中，决定整个缓存服务器性能的好坏因素太多，比如web服务器，集群方式等。跟memcache、redis、tair没有对比性。

2）  MongoDB是面向文档的数据库，跟缓存没有可比性。

第2章     测试场景概述

性能测试包括单机环境和分布式环境，主要针对memcache、redis、tair各缓存服务器在缓存了不同级别的数据下,多个线程并发操作向缓存set/get缓存数据，考虑到 络方面的负载，又将每次set/get操作的缓存数据的大小分为三个不同的级别：1KB,10KB,100KB,通过对上述的条件进行排列，取得以下的测试场景。

第3章     单机环境测试

3.1.      测试场景：

1.       当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

2.       在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

3.       并发200个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000次的操作，比较服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

4.       并发200个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据，每个线程完成10000次的操作，比较服务器的tps大小，以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据，重复三次。

3.2.      测试环境

3.3.      测试结果

1.       当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

2.       在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

3.       在场景一完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

4.       在场景三完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据，重复三次。

第4章     分布式环境测试

4.1.      测试场景：

1.       当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

2.       在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

3.       在场景一完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

4.       在场景三完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据，重复三次。

4.2.      分布式环境

memcache

tair configserver

tair dataserver

redis

4.3.      测试结果

1.       当各缓存的数据库空时，以单线程通过各缓存客户端set调用向服务端推送数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

2.       在场景一完成的情况下，以单线程通过各缓存客户端get调用向服务端获取数据，比较10000操作所消耗的时间，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

3.       在场景一完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户set调用向服务端推送数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同大小的单个缓存对象重复三次。

4.       在场景三完成的情况下，缓存服务器有数据，并发1000个线程通过缓存软件的客户get调用向服务端获取数据，每个线程完成10000次的操作，比较各服务器的tps大小，以上动作通过使用不同的key取不同大小的数据，重复三次。