压测 redis 消息队列(golang)

2018-07-29

用 redis 的 list 数据结构作为轻量级的消息队列,对于小系统确实是小而美,可控能力强。当然与 kafka 相比它还有很多缺陷。


1. 测试机器

机器配置:双核,4G

测试数据:100 w


2. 生产者

生产者,生产 100 w 条数据, 并发 13817 。(测试源码)

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func Produce(szBytes []byte) (err error) {
    pConn := GetRedisConn()
    if pConn.Err() != nil {
        fmt.Println(pConn.Err().Error())
        return
    }

    defer pConn.Close()

    if _, err = pConn.Do("lpush", "redislist", szBytes); err != nil {
        fmt.Println(err.Error())
        return
    }

    return
}

生产者负载

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begin time: 2018-07-29 14:03:55.606
end   time: 2018-07-29 14:05:07.976
Produce message: 1000000
avg: 13817.860879118389

3. 消费者

消费者,消费 100 w 条数据,并发 9433。(测试源码)

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func Custom() {
    c, err := redis.Dial("tcp", REDIS_ADDR)
    if err != nil {
        fmt.Println(err)
        return
    }

    defer c.Close()

    ...

    for {
        vals, err := redis.Values(c.Do("brpop", MESSAGE_KEY, WAIT_TIME))
        if err != nil {
            ...
            time.Sleep(3 * time.Second)
            continue
        }
    }
}

消费者负载

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begin time: 2018-07-29 14:46:11.166
end time: 2018-07-29 14:47:58.038
custom message: 1000000
avg: 9433

4. 总结

以上生产和消费测试都是独立测试的,生产数据和消费数据,能达到 1w 左右的并发;如果生产者和消费者同时进行工作,各自并发能力还要下降 20%左右。消费者为了保证数据被消费失败后,能保重新消费,还需要写一部分逻辑,估计性能还会下降一部分,所以单实例的Redis消息队列消费并发应该是5000左右(根据业务多开几条队列,通过性能叠加,解决更高的并发问题?!)


测试代码用的是 golang 第三方库 redigo 做的压测,如果换成 C++ 的 hiredis 异步特性(参考我的帖子《hiredis + libev 异步测试》),生产者单进程并发轻松上 10w+,原则上消费能力也一样,但是消费为了保证数据的时序性,一般是一条条取出来入库处理,入库是同步操作,速度显然快不了多少。