Introducción
ReDiS como un buen representante de software de NoSQL, se están convirtiendo cada vez más popular, aunque Redis es fácil de iniciar y al uso, pero para hacer un buen uso de ella en línea no será fácil. Redis alta disponibilidad y escalabilidad que viene con Redis Sentinel si Redis Cluster requiere apoyo adicional del cliente, y ahora básicamente, no hay clientes adecuados son capaces de hacer estas cosas, en el hecho de que el cliente haga estas cosas y inadecuado, que hace que el mantenimiento particularmente difícil. Así que entre el cliente y el servidor Redis añaden una capa de agentes se ha convertido en una solución ideal, protegiendo los detalles del proxy de aplicación de back-end Redis Redis prestan servicios a los clientes, Redis puede ser la solución perfecta a los problemas alta disponibilidad y escalabilidad, mientras Redis agente de introducción también hace que el mantenimiento sea más fácil. Antes de este trabajo es introducir el agente predixy, ha habido varios agentes Redis populares, que son únicos. A continuación, tenemos que comparar los siguientes agentes:
Presentación del agente 
una comparación detallada característica 
En pocas palabras, los soportes predixy tanto Redis Sentinel también apoyar Redis Cluster
Un grupo de la parte trasera Sentinel Redis Redis del monitor, el original totalmente funcional equivalente Redis
pluralidad de conjuntos de la Sentinel Redis Redis posterior del monitor, a continuación, el algunas limitaciones funcionales
extremo trasero de la Redis Cluster, las funciones Cluster Redis exactamente el mismo
rendimiento
como un redis de proxy de alto rendimiento es un requisito obligatorio con el fin de probar el rendimiento de los anteriores cuatro agentes a continuación, que tomamos como una evaluación sencilla, plataforma de prueba y cada información de la versión específica de la agencia es el siguiente:
Redis despliegue:
Threaded SET test / GET
presente documento se refiere a cuatro roscados agentes operan bajo un solo hilo (en adelante lo mismo), REDIS del índice de referencia conexiones predeterminado de cliente simultáneas 50, cada uno conectado a cada enviar una respuesta recibida después de comando emitido el siguiente comando. Este es el escenario real de una gran cantidad en línea.
Comando de prueba:
$ Redis-Benchmark -t -p xxx SET, GET -r -n 3000 1000000 xxx -d
resultados de las pruebas:
Los resultados muestran que:
en el rendimiento, el rendimiento disposición ordenada de cuatro agentes, predixy significativamente por delante de los otros tres agentes, pero el plomo grande de nuevo twemproxy sobre los otros dos, la cantidad restante de datos en menos de dos CODIS 512 cuando un poco por delante de Cerberus, y cuando los datos es mayor que 512, que conduce a CODIS Cerberus es cada vez mayor. Cuando la cantidad total de datos para llegar a 16KB, en sí debido Redis del índice de referencia se convierta en un cuello de botella, y predixy twemproxy el conjunto de resultados casi lo mismo.
En la demora, CODIS debido a problemas de lenguaje, ha sido mayor que los otros tres agentes, pruebas de seguimiento, también.
Un único subproceso PIPELINE SET / GET prueba
en algunos escenarios, el cliente puede solicitar necesidad fuerzas para iniciar Redis muchas veces en el tratamiento de una solicitud, a continuación, si la solicitud de canalización de solicitudes más ReDiS juntos, mejorará significativamente el rendimiento. Echar un vistazo a la actual ronda de pruebas cuando el cliente nos pidió que enviar múltiples agencia de cómo comportarse? Redis del índice de referencia sigue conexiones simultáneas 50, 20 sino una orden transmitida.
Comando de prueba:
$ Redis-Benchmark -t -p xxx SET, GET -r -n 3000 20 5000000 -P -d xxx
prueba Resultados: 
Los resultados muestran que:
en el rendimiento, Redis del índice de referencia después de una tubería de 20 comandos, cada agente el rendimiento de todo disparado. predixy es Yiqijuechen, muy por delante de los otros tres, y el último para ver el rendimiento predixy y otros agentes cuando el número de datos GET 4K casi porque predixy, cuando la cantidad de datos es mayor que 2K Redis del índice de referencia en sí se ha convertido cuellos de botella. Los otros tres agentes, con retraso de la última ronda de pruebas comenzaron a mostrar una mejor Cerberus twemproxy y CODIS en la actual ronda de pruebas, pero Cerberus todavía hay una gran cantidad de datos con el rendimiento se deteriora rápidamente. twemproxy y CODIS en la actual ronda de pruebas de rendimiento es más o menos igual.
En la demora, los problemas inherentes a CODIS bajo rendimiento, los otros tres en una pequeña cantidad de datos cuando la diferencia es pequeña, pero cuando la cantidad de datos excede 512, predixy mostró una clara ventaja.
De doble rosca PIPELINE conjunto de prueba / GET
medida durante una prueba de un solo subproceso, multi-hilo y ahora empezamos, porque el twemproxy no soporta multi-threaded, multi-hilo-twemproxy por lo tanto, no participar en la prueba. Teniendo en cuenta misma Redis del índice de referencia es un programa de un solo subproceso, en el agente de multiproceso si medimos el rendimiento de un solo comando, que Redis del índice de referencia es probable que los cuellos de botella no pueden ser espectáculo más explícito el rendimiento de cada agente, por lo que dirigimos pruebas de tubería, incluso fue la última ronda, 50 conexiones simultáneas, primera transmisión 20 comandos.
Comando de prueba:
$ Redis-Benchmark -t -p xxx SET, GET -r -n 3000 20 10000000 -P xxx -d
resultados de las pruebas:
Descripción del resultado:
tendencias generales consistentes y la segunda ronda de la prueba de un solo roscado tubería, predixy todavía tomaron la delantera en esta ronda de pruebas, pero a principios de Cerberus y CODIS por delante predixy, Cerberus y predixy no difieren mucho. Sin embargo, con la cantidad de datos aumenta, Cerberus mostró de nuevo una fuerte disminución de los problemas de rendimiento, más allá de 1K incluso peor que los CODIS.
Conclusión
sobre la función de comparación, predixy más amplio en comparación con los otros tres agentes, que pueden ser plenamente aplicables a la utilización de la escena Redis nativa. En funcionamiento, predixy se conduce por un amplio margen en cada ronda de pruebas. Un resumen de la agencia son los siguientes:
predixy: función completa, ya sea desde un único maestro Redis, también se pueden usar Cluster Redis; excelente rendimiento.
twemproxy: disponibilidad hash consistente dependiente, único escenario en el caché, el uso de la memoria NA, el rendimiento medio.
CODIS: utilizar Redis aplicables racimos, el rendimiento en general.
cerberus: adecuado para su uso Redis Cluster; rendimiento aceptable en la tubería y una menor cantidad de uso de datos, o un rendimiento deficiente.