准备工作
环境：WIN10 Redis-x64-3.2.100
redis启动: redis-server.exe redis.windows.conf
redis启动成功1.使用 redis benchmark 工具, 测试 10 20 50 100 200 1k 5k 字节 value 大小，redis get set 性能。
benchmark参数根据上图查出我们需要测试用的命令：
注意最后的10代表以字节的形式指定SET/GET值的数据大小。后面依次输入20 50 100 200 1000 5000
代码语言：javascript复制redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -d 10
10
20
50
100
200
1000
5000可以看到在1000这个量级以下时，每秒基本能处理50000个请求左右。虽然性能有所下降，但是整体上看还是有90%以上的速度。但是到5000这个量级时，每秒能处理的请求瞬间下降到23781个。只剩下了50%不到的速度。
写入一定量的 kv 数据, 根据数据大小 1w-50w 自己评估, 结合写入前后的 info memory 信息 , 分析上述不同 value 大小下，平均每个 key 的占用内存空间。
同样通过查参数表得到 -n 表示请求数，默认是1w。这边采用10w再试一次。
代码语言：javascript复制redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -n 100000 -d 10另开一个窗口连接redis查看info memory
查看info memory (未写入时)
10
20
50
100
200
1000
5000(执行前)
5000( 执行后)redis-benchmark -h 127.0.0.1 -p 6379 -q -n 10000 -d 5000关于为啥5000有两个图。 因为电脑比较拉，直接执行5000的时候卡死了。。因此重新跑了下服务。同时写入次数也改成10000.。计算结果应该是没问题的。
计算key占据内存
好了截取了每次写入完之后的info memory我们该怎么计算平均每个 key 的占用内存空间呢？
简单来说就是： 对象内存 = 写入后内存 - 写入前内存 = sizeof(keys) sizeof(values)
那么简单自然知道 sizeof(key) = [写入后内存 - 写入前内存 - sizeof(values)] / n
下面简单计算下每种输入的key占据内存。
10: [(22.68 - 21.53) * 1024 * 1024 - 10 * 100000] / 100000 = 2.06 B
20: [(24.79 - 22.68) * 1024 * 1024 - 20 * 100000] / 100000 = 2.12 B
50: [(29.79 - 24.79) * 1024 * 1024 - 50 * 100000] / 100000 = 2.43 B
100: [(39.72 - 29.79) * 1024 * 1024 - 100 * 100000] / 100000 = 4.12 B
200: [(59.32 - 39.72) * 1024 * 1024 - 200 * 100000] / 100000 = 5.52 B
1000: [(157.36 - 59.32) * 1024 * 1024 - 1000 * 100000] / 100000 = 28.02 B
5000: [(1020.18 - 941.75) * 1024 * 1024 - 5000 * 10000] / 10000 = 3224B
