本文主要是介绍Redis MGET性能衰减分析，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

MGET是redis中较为常用的命令，用来批量获取给定key对应的value。因为redis使用基于RESP (REdis Serialization Protocol)协议的rpc接口，而redis本身的数据结构非常高效，因此在日常使用中，IO和协议解析是个不容忽略的资源消耗。通过mget将多个get请求汇聚成一条命令，可以大大降低网络、rpc协议解析的开销，从而大幅提升缓存效率。mget的定义如下（来自REDIS命令参考）：

MGET key [key ...]
返回所有(一个或多个)给定 key 的值。
如果给定的 key 里面，有某个 key 不存在，那么这个 key 返回特殊值 nil 。因此，该命令永不失败。

返回值：
    一个包含所有给定 key 的值的列表。q

例：
    redis> SET redis redis.com
    OK
    redis> SET mongodb mongodb.org
    OK
    redis> MGET redis mongodb
    1) "redis.com"
    2) "mongodb.org"

但是，在某些需要一次批量查询大量key的场景下，我们会发现mget并没有想象中的那么完美。

以电商库存系统（或价格系统）为例，作为原子级的服务，我们经常要面对商品列表页、活动页、购物车、交易等系统的批量查询，一次请求中动辄包含几十甚至上百个sku，此时mget是否还能像我们想象中那般保持极高的吞吐？

我们先来设计一个实验，探一探mget性能的底。

1 实验设计

在本地进行了压测模拟，redis key设计：

1. key为string类型，固定为八位数字字符串以模拟SKU ID，不足8位者高位填0
2. value为5位整型数字，模拟商品库存
3. 实验中将SKU ID设置为1～500000的数字

单元测试代码设计原则：

1. 可以方便地调整测试参数
2. 尽量减少GC对结果的影响，设置合适的堆空间和垃圾回收器

压测代码做了局部优化以尽量保证结果的准确性，包括：

• 针对每一轮压测，提前准备好随机的key列表，避免随机生成key列表时大量的内存操作对测试结果造成影响
• 每一轮压测统计多次mget的平均执行时间
• 每一轮压测完成后，强制触发fullgc，尽量避免在压测进行中发生gc

@Test
public void testRedisMultiGetPerformance() {
    final int[] keyLens = new int[]{1, 2, 3, 4, 5, ..., 10000 };
    for(int keyLen : keyLens){
        noTransactionNoPipelineMultiGetWithSpecifiedKeyList(getPreparedKeys(keyLen));
    }
}
// 在mget前准备好随机的key列表
private List<String[]> getPreparedKeys(int keyLen, int loopTimes) {
    int loopTimes = 1000;
    if(keyLen<10) loopTimes *= 100;
    else if (keyLen<100) loopTimes *= 50;
    else if (keyLen<500) loopTimes *= 10;
    else if (keyLen<1000) loopTimes *= 5;
    return generateKeys(keyLen, i);
}
// 生成 times 组不同的 String[] keys ，每组keys长度为 keyLen
private List<String[]> generateKeys(int keyLen, int times) {
    List<String[]> keysList = new ArrayList<String[]>(times);
    for(int i=0; i<times; i++) {
        String[] keys = new String[keyLen];
        for(int j=0; j<keyLen; j++) {
            keys[j] = String.valueOf(RandomUtils.nextInt(keyCounter.get()));
        }
        keysList.add(keys);
    }
    return keysList;
}
// 根据预先生成的key列表通过mget取value并计算和打印平均时间
public void noTransactionNoPipelineMultiGetWithSpecifiedKeyList(List<String[]> keysList) {
    Jedis jedis = pool.getResource();
    long meanTime = 0;
    try {
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (String[] keys: keysList) {
            jedis.mget(keys);
        }
        meanTime += System.currentTimeMillis() - start;
    } catch (Exception e) {
        logger.error("", e);
    }finally {
        jedis.close();
        logger.info("{} | {} | {} | {} | {} | |"
                , String.format("%5d", keysList.get(0).length)
                , String.format("%5.3f", meanTime / Float.valueOf(keysList.size()))
                , String.format("%9.3f", Float.valueOf(keysList.size()) * 1000 / meanTime)
                , String.format("%5s", 5*keysList.get(0).length)
                , String.format("%7s", keysList.size()));
        // force gc 降低在压测进行中出现gc的概率
        System.gc();
    }
}

2 JVM调优

考虑到redis平均响应时间在0.1ms以内，而一次minor gc一般需要耗时50ms以上，而full gc更可能耗费数秒，因此需要格外注意压测时的jvm内存设置和GC配置。

经过调试，设置Java启动参数：-Xms3g -Xmx3g -XX:+UseG1GC -XX:MaxNewSize=1g -server -XX:MaxTenuringThreshold=1时，在本实验中可以获得理想的结果。

通过下面jstat日志可以看出，实验过程中没有出现minor gc，每一轮结束后强制进行一次full gc，full gc触发次数与压测轮数一致。因此测试中统计的时间仅包含了redis响应时间和相关代码执行时间 (在性能越高的场景下，代码执行时间相对影响越大)。

jinlu$ jstat -gcutil $(jps | grep AppMain | cut -d " " -f 1) 4000
S0     S1     E      O      M     CCS    YGC     YGCT    FGC    FGCT     GCT
0.00 100.00  24.82  20.75  97.13  93.88      9    0.719     0    0.000    0.719
0.00 100.00   2.42  31.50  97.16  93.88     12    0.746     0    0.000    0.746
0.00   0.00   1.39  28.67  98.06  94.73     12    0.746     1    1.832    2.579
0.00   0.00   7.90   0.08  98.12  94.78     12    0.746     2    2.104    2.850
...
0.00   0.00   9.49   0.07  95.66  95.10     13    1.035    33    5.245    6.280
0.00 100.00  16.90  18.24  95.66  95.10     14    1.375    34    5.307    6.683
0.00 100.00  42.14  23.35  95.66  95.10     15    1.425    34    5.307    6.733

另外，为了保证结果的可靠性，整个测试期间，通过top对系统性能进行监控，结果如下：

1. redis CPU占用率很高但未饱和，即没有出现redis性能饱和导致的响应变慢
2. java进程的CPU占用率维持在30%上下，表明java代码没有遇到瓶颈，时间主要用于等待redis返回mget结果。

可见压测过程中，redis的CPU占比保持在50%～80%但没有饱和，java进程的cpu保持30%～50%。因此不存在因为CPU导致的响应变慢，结果完全反应在中重度压力下redis对mget的处理能力。压测过程中抓取的top图如下：

top系统性能

3 实验结果

通过针对不同的mgetkey长度进行多轮压测，得到不同的key长度下redis响应能力表如下：

下面分段进行分析。

3.1 单次mget的key数目在50以内时

• 一次操作10个key的性能达到一次操作1个key的88%
• 一次操作20个key的性能达到一次操作1个key的72%
• 一次操作50个key的性能达到一次操作1个key的59%

keyLen<50曲线拟合

可以看出，此时redis整体响应非常好，包含50个以内的key时，mget既可以保持高qps，又可以大幅提升吞吐量。

3.2 单次mget的key数目在100以内时

• 一次操作60个key的性能达到一次操作1个key的53%
• 一次操作80个key的性能达到一次操作1个key的43%
• 一次操作100个key的性能大道一次操作1个key的41%

keyLen<100曲线拟合

单次操作key数量在100以内时，性能大概能达到redis最大性能的40%以上，考虑到key的吞吐量，这样做是有足够的收益的，但是需要清楚当前场景下单个redis实例的最大吞吐量，必要时需要进行分片以提高系统整体性能。

3.3 单次mget的key数目在1000以内

• 一次操作200个key的性能只能达到一次操作1个key的25%，大约是一次处理100个key的60%
• 一次操作500个key的性能只能达到一次操作1个key的11%，大约是一次处理100个key的28%
• 一次操作800个key的性能只能达到一次操作1个key的7%，大约是一次处理100个key的17%

keyLen<1000曲线拟合

可见，虽然相比较较少的key，单次请求处理更多的key还是有性能上的微弱优势，但是此时性能衰减已经比较严重，此时的redis实例不在是那个动辄每秒几万qps的超人了，可能从性能上来说可以接受，但是我们要清楚此时redis的响应能力，并结合业务场景并考虑是否需要通过其他手段来为redis减负，比如分片、读写分离、多级缓存等。

3.4 单次mget的key数目在1000以上

• 性能急剧恶化，即使在高性能服务器上，这样的操作在单redis实例上也只能维持在千上下，此时单次请求的响应时间退化到与key数目成正比。除非你确定需要这么做，否则就要尽量避免如此多的key的批量获取，而应该从业务上、架构上考虑这么做的必要性。

keyLen>1000曲线拟合

3.5 请求时间与key数目对数的关系

对mget的key数目取对数，可以得到如下曲线。

log10(keyLen) and keyLen<10000

【注意】 x轴为key的数目对10取对数，即log10(keyLen)

• 当key数目在10以内时，mget性能下降趋势非常小，性能基本上能达到redis实例的极限
• 当key数目在10～100之间时，mget性能下降明显，需要考虑redis性能衰减对系统吞吐的影响
• 当key数目在100以上时，mget性能下降幅度趋缓，此时redis性能已经较差，不建议使用在OLTP系统中，或者需要考虑其他手段来提升性能。

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