用Redis做库性能评测，快速看数据库表现怎么样，数据评估挺实用的

最近在网上看到一些技术社区,比如知乎和CSDN上，有不少开发者在讨论一个挺实在的话题：怎么快速知道自己的数据库行不行，尤其是在压力大的时候，很多人提到了一个方法，就是用Redis来给数据库做性能评测，这个方法听起来有点绕，但实际一想，还挺巧妙的，它不是直接测试Redis自己有多快（这已经是公认的），而是把Redis当作一面“镜子”或者一把“尺子”，来照出你用的那个主数据库（比如MySQL、PostgreSQL）的性能表现。

核心思路：把Redis当作性能基准线

这个方法的根本逻辑是这样的：Redis是纯内存数据库，速度非常快，通常响应时间都在毫秒级别，甚至更低，我们可以先把Redis的性能看作是一个理想状态下的“满分答案”，我们用同样的方式、同样的压力去测试你的业务主数据库（比如MySQL），把两者的结果一对比，差距有多大，你心里立马就有数了。

这就好比你想知道一辆普通家用车的加速性能怎么样,没必要去查一堆枯燥的数据，直接找一辆公认的跑车（比如保时捷）和你的家用车在同样的赛道上比一下零百加速，跑车用了3秒，你的车用了10秒，那你一下子就明白了：“哦，我的车加速性能大概只有跑车的三分之一水平，在城市里开开还行，想飙车是没戏了。” 用Redis测试数据库也是这个感觉。

具体怎么操作？简单四步走

第一步,准备测试数据和脚本，你需要准备一些简单的测试操作，最常用的就是数据的读写（Set/Get），你可以写一个简单的脚本，这个脚本能同时向Redis和你的MySQL数据库插入一万条、十万条数据，然后再把这些数据读出来。

第二步,同时运行，施加压力，让这个脚本同时对Redis和MySQL进行操作，为了模拟真实压力，你可能会用一些工具（比如jmeter）或者自己写多线程的脚本，让很多个请求同时发向这两个数据库，关键是要保证测试条件尽量一致：同样的网络环境、同样的测试数据、同样的并发用户数。

第三步,记录关键指标，测试的时候，你要盯着几个核心的数据看：

• 吞吐量（Throughput）：也就是一秒钟之内，数据库能成功处理多少个请求（比如每秒处理多少次写入或读取），这个数字当然是越高越好。
• 响应时间（Latency）：处理一个请求平均需要花多长时间（比如多少毫秒），这个数字当然是越低越好。
• 错误率：在高压下，有多少请求失败了。

第四步,对比分析结果，测试跑完了，你会得到两份报告：一份是Redis的，一份是MySQL的，现在开始对比：

• Redis的吞吐量是每秒10万次读写,而MySQL的吞吐量是每秒5千次读写，那你就知道，在当前这种简单读写场景下，MySQL的峰值性能大概是Redis的二十分之一。
• 再看响应时间,Redis的平均响应时间是0.5毫秒，而MySQL是20毫秒，这说明MySQL处理单个请求要比Redis慢很多。
• 你还可以逐渐增加并发用户数,看看MySQL的响应时间是什么时候开始急剧上升的（性能拐点），而Redis可能直到很高的并发都依然平稳。

这个方法到底实用在哪？

这种对比方法的好处非常直接：

第一,结果直观，容易理解，你不需要去深究MySQL的什么“缓冲池大小”、“索引算法”这些专业术语，直接看数字对比，就能快速对数据库的性能水平有一个宏观的、感性的认识，你可以直接跟老板或者同事说：“我们的数据库在处理简单查询时，速度只有Redis的5%，看来优化空间还很大。”

第二,帮助定位瓶颈，如果你的MySQL性能和Redis差距巨大，比如上百倍，那你基本可以确定，瓶颈很大概率出在数据库本身上（比如磁盘IO、复杂的SQL解析、锁竞争等），而不是你的应用程序代码或者网络问题，这能帮你快速确定优化的方向。

第三,验证优化效果，当你对MySQL进行了一番优化之后，比如加了索引、调整了参数，你可以再用同样的方法测一次，如果发现这次MySQL的成绩和Redis的差距缩小了，比如从原来的二十分之一提升到了十分之一，那就说明你的优化是切实有效的，这种即时反馈非常鼓舞人心。

有开发者提醒说,这个方法只是个“快照”，比较适合做这种简单的、宏观的对比，它不能替代完整的、模拟真实业务场景的压力测试，因为真实的业务逻辑远比简单的Get/Set复杂，会涉及多表关联、事务等，但作为一个快速评估和排障的“敲门砖”，用Redis当尺子量一量数据库的表现，确实是一个非常实用且高效的小技巧。