测试结果 表2 测试结果 分区数 副本数 是否同步复制 batch.size 是否跨AZ生产 客户端消息生产速率 服务端CPU消耗（broker-0） 服务端CPU消耗（broker-1） 服务端CPU消耗（broker-2） 3 1 否 1KB 否 34128 58.10% 56.70% 53.30% 3 1 否 16KB 否 102399 24.10% 25.00% 23.30% 3 1 否 1KB 是 8523 17.20% 16.70% 18.80% 3 3 是 1KB 否 3981 60.00% 55.20% 50.00% 3 3 否 1KB 否 14468 86.70% 80.60% 86.20% 通过上表的测试结果，得出以下结论，仅供参考： 生产请求的batch.size变大16倍时，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗减少。 同AZ生产和跨AZ生产相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。 副本从1变成3时，客户端消息生产速率下降较多，服务端CPU消耗增加。 异步复制的Topic和同步复制的Topic相比，客户端消息生产速率增加，服务端CPU消耗也随之增加。

测试脚本 ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=${连接地址} acks=1 batch.size=${batch.size} linger.ms=0 --topic ${Topic名称} --num-records ${num-records} --record-size 1024 --throughput 102400 bootstrap.servers：购买Kafka实例中获取的Kafka实例的地址。 acks：消息主从同步策略，acks=1表示异步复制消息，acks=-1表示同步复制消息。 batch.size：每次批量发送消息的大小（单位为字节）。 linger.ms：两次发送时间间隔。 topic：创建Topic中设置的Topic名称。 num-records：总共需要发送的消息数。 record-size：每条消息的大小。 throughput：每秒发送的消息数。

测试步骤 测试场景一：批处理大小 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。 batch.size=1KB，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 8000000 records sent, 34128.673632 records/sec (33.33 MB/sec), 879.91 ms avg latency, 4102.00 ms max latency, 697 ms 50th, 2524 ms 95th, 2888 ms 99th, 4012 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=34128 batch.size=16KB，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=16384 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 100000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 100000000 records sent, 102399.318430 records/sec (100.00 MB/sec), 4.72 ms avg latency, 914.00 ms max latency, 1 ms 50th, 5 ms 95th, 162 ms 99th, 398 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=102399 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。 在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图1 broker-0的CPU使用率（batch.size=1KB） CPU消耗=58.10% 图2 broker-0的CPU使用率（batch.size=16KB） CPU消耗=24.10% 图3 broker-1的CPU使用率（batch.size=1KB） CPU消耗=56.70% 图4 broker-1的CPU使用率（batch.size=16KB） CPU消耗=25% 图5 broker-2的CPU使用率（batch.size=1KB） CPU消耗=53.30% 图6 broker-2的CPU使用率（batch.size=16KB） CPU消耗=23.30% 测试场景二：是否跨AZ生产 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。 客户端服务器和实例在相同的AZ中，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 8000000 records sent, 34128.673632 records/sec (33.33 MB/sec), 879.91 ms avg latency, 4102.00 ms max latency, 697 ms 50th, 2524 ms 95th, 2888 ms 99th, 4012 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=34128 客户端服务器和实例在不同的AZ中，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 4000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 4000000 records sent, 8523.042044 records/sec (8.32 MB/sec), 3506.20 ms avg latency, 11883.00 ms max latency, 1817 ms 50th, 10621 ms 95th, 11177 ms 99th, 11860 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=8523 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。 在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图7 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=58.10% 图8 broker-0的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=17.20% 图9 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=56.70% 图10 broker-1的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=16.70% 图11 broker-2的CPU使用率（客户端服务器和实例在相同的AZ中） CPU消耗=53.30% 图12 broker-2的CPU使用率（客户端服务器和实例在不同的AZ中） CPU消耗=18.80% 测试场景三：副本数 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。 1副本，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-01 --num-records 8000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 8000000 records sent, 34128.673632 records/sec (33.33 MB/sec), 879.91 ms avg latency, 4102.00 ms max latency, 697 ms 50th, 2524 ms 95th, 2888 ms 99th, 4012 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=34128 3副本，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-02 --num-records 4000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 4000000 records sent, 14468.325219 records/sec (14.13 MB/sec), 2069.99 ms avg latency, 7911.00 ms max latency, 846 ms 50th, 6190 ms 95th, 6935 ms 99th, 7879 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=14468 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。 在“节点”页签，查看服务端节点的CPU使用率。 图13 broker-0的CPU使用率（1副本） CPU消耗=58.10% 图14 broker-0的CPU使用率（3副本） CPU消耗=86.70% 图15 broker-1的CPU使用率（1副本） CPU消耗=56.70% 图16 broker-1的CPU使用率（3副本） CPU消耗=80.60% 图17 broker-2的CPU使用率（1副本） CPU消耗=53.30% 图18 broker-2的CPU使用率（3副本） CPU消耗=86.20% 测试场景四：同步/异步复制 登录客户端服务器，进入“kafka_2.12-2.7.2/bin”目录下，执行以下脚本。 异步复制，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-02 --num-records 4000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 4000000 records sent, 14468.325219 records/sec (14.13 MB/sec), 2069.99 ms avg latency, 7911.00 ms max latency, 846 ms 50th, 6190 ms 95th, 6935 ms 99th, 7879 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=14468 同步复制，执行脚本如下： ./kafka-producer-perf-test.sh --producer-props bootstrap.servers=192.168.0.69:9092,192.168.0.42:9092,192.168.0.66:9092 acks=-1 batch.size=1024 linger.ms=0 --topic Topic-03 --num-records 1000000 --record-size 1024 --throughput 102400 执行结果如下： 1000000 records sent, 3981.937930 records/sec (3.89 MB/sec), 7356.98 ms avg latency, 19013.00 ms max latency, 6423 ms 50th, 14381 ms 95th, 18460 ms 99th, 18975 ms 99.9th. 客户端消息生产速率=3981 登录Kafka实例控制台，单击测试实例名称，进入实例详情页。 在左侧导航栏单击“监控”，进入监控页面。 在“节点”页面，查看服务端节点的CPU使用率。 图19 broker-0的CPU使用率（异步复制） CPU消耗=86.70% 图20 broker-0的CPU使用率（同步复制） CPU消耗=60% 图21 broker-1的CPU使用率（异步复制） CPU消耗=80.60% 图22 broker-1的CPU使用率（同步复制） CPU消耗=55.20% 图23 broker-2的CPU使用率（异步复制） CPU消耗=86.20% 图24 broker-2的CPU使用率（同步复制） CPU消耗=50%

测试环境 进行性能测试前，您需要先构建如下的测试环境： 购买一个Kafka实例，参数信息如下，购买方法请参考购买Kafka实例。 区域：华北-北京四 可用区：可用区1 实例名称：kafka-test 企业项目：default 版本：2.7 代理规格：kafka.2u4g.cluster 代理个数：3 存储空间：超高I/O，200GB 容量阈值策略：自动删除 虚拟私有云：选择虚拟私有云 安全组：选择安全组 内网访问：开启“明文接入” 公网访问：不开启 更多配置：不开启“Smart Connect”和“Kafka自动创建Topic” 购买完成后，在实例详情页获取Kafka实例的内网明文连接地址。 在购买的Kafka实例中，创建如下参数的3个Topic，具体步骤请参考创建Kafka Topic。 Topic-01：3分区1副本，异步复制 Topic-02：3分区3副本，异步复制 Topic-03：3分区3副本，同步复制 获取测试工具。 获取Kafka命令行工具2.7.2版本。 购买客户端服务器。 购买如下参数的2台E CS 服务器，具体步骤请参考购买弹性云服务器。 区域、可用区、虚拟私有云、子网、安全组与Kafka实例保持一致，规格为4U8G，Linux系统的ECS。 区域、虚拟私有云、子网、安全组与Kafka实例保持一致，“可用区”为“可用区2”，规格为4U8G，Linux系统的ECS。 购买完成ECS后，需要在ECS中完成以下配置： 安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。 export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 下载Kafka命令行工具2.7.2版本，并解压。 tar -zxf kafka_2.12-2.7.2.tgz

redis-cli常用命令举例 连接实例： ./redis-cli -h {IP} -p 6379 指定连接某个DB： ./redis-cli -h {IP} -p 6379 -n 10 连接cluster集群实例： ./redis-cli -h {IP} -p 6379 -c 测试时延（原理是发ping命令）： ./redis-cli -h {IP} -p 6379 --latency 执行scan扫描匹配指定模式的key： ./redis-cli -h {IP} -p 6379 --scan --pattern '*:12345*'

测试步骤 创建Redis缓存实例。 创建3台弹性云服务器（ECS），ECS选择与实例相同可用区、VPC、子网和安全组。 如果是测试单机或主备实例，创建1台ECS即可。 在每台ECS上安装redis-benchmark。可通过以下两种方式安装Redis-server，安装Redis-server的同时，会同步安装benchmark。 安装方法一： 下载redis客户端，此处以redis-6.0.9版本为例。 wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz 解压客户端压缩包。 tar xzf redis-6.0.9.tar.gz 进入redis-6.0.9的src目录下。 cd redis-6.0.9/src 编译源码。 make 编译完成后，工具一般在redis-x.x.x的src目录下。 查看是否有redis-benchmark可执行文件。 ls 将工具安装到系统中。 make install 安装方法二： 根据ECS的不同的操作系统直接安装Redis-server，下面以ubuntu和CentOS系统为例： ubuntu系统 sudo apt update sudo apt install redis-server CentOS系统 sudo yum install epel-release sudo yum update sudo yum -y install redis 每台ECS上执行测试命令。 redis-benchmark -h {IP} -p {Port} -a {password} -n {nreqs} -r {randomkeys} -c {connect_number} -d {datasize} -t {command} 参数参考值：-c {connect_number}：200，-n {nreqs}：10000000，-r {randomkeys}：1000000，-d {datasize}：32。 -h表示实例的 域名 连接地址或IP地址。 -p表示实例的端口，默认为6379。 -a表示实例的连接密码，免密连接的实例无需输入-a {password}。 -t表示执行具体测试命令合集。例如只测试set命令时，使用-t set；如果要测试ping、get、set命令，则使用 -t ping,set,get，命令间使用“,”分隔。 -c表示客户端连接数。 -d表示单条数据大小，单位Byte。 -n表示测试包数量。 -r表示使用随机key数量。 不断调整客户端连接数，执行4，得到最大的QPS（Query Per Second，表示每秒处理的读写操作数，单位：次/秒）。 取3台测试ECS得到的每秒操作数总和，即为对应规格的性能数据。 如果测试Redis集群，建议每台测试ECS各开启两个benchmark客户端。 redis-benchmark 测试cluster集群实例时需要加 --cluster 参数，其他实例类型不需要加。 如果想对cluster集群的最大连接数进行性能压测，但是压测到1万连接时程序退出，或者报错 Cannot assign requested address。这说明是测试用的ECS本机性能不足，请先检查自己是否只用了1台ECS进行压测。想要对集群压测，建议准备3台ECS，每台ECS起3个redis-benchmark来测试redis实例的最大连接数。

redis-benchmark常用命令举例 单机、主备、读写分离和proxy集群的测试命令： ./redis-benchmark -h {IP或域名} -p 6379 -a {password} --threads {num} -n { nreqs } -r { randomkeys } -c {clients} -d {datasize} -t {command} cluster集群测试命令： ./redis-benchmark -h {IP或域名} -p 6379 -a {password} --threads {num} -n { nreqs } -r { randomkeys } -c {clients} -d {datasize} --cluster -t {command} 测试短连接： ./redis-benchmark -h {IP或域名} -p 6379 -a {password} --threads {num} -n { nreqs } -r { randomkeys } -c {clients} -d {datasize} -k 0 -t {command} 测试空闲连接： ./redis-benchmark -h {IP或域名} -p 6379 -a {pwd} -c {clients} -I

测试命令 生产命令： sh producer.sh -n "${连接地址}" -t ${Topic名称} -s ${消息大小} -w ${生产者线程数} 连接地址：购买RocketMQ实例后，获取实例的连接地址。 Topic名称：创建Topic时设置的Topic名称。 消息大小：1KB 生产者线程数：256 消费命令： sh consumer.sh -n "${连接地址}" -t ${Topic名称} -g ${消费组名称} 连接地址：购买RocketMQ实例后，获取实例的连接地址。 Topic名称：创建Topic时设置的Topic名称。 消费组名称：创建消费组时设置的消费组名称。

测试结果参考 表4 测试结果参考 性能指标 rocketmq.b2.large.4 rocketmq.b2.large.8 rocketmq.b2.large.12 实例生产速率 1008.500 Count/s 2019.710 Count/s 3011.640 Count/s 实例消费速率 1008.520 Count/s 2019.710 Count/s 3010.590 Count/s 平均生产时延 26.336 ms 8.788 ms 5.876 ms

测试环境 进行测试前，您需要先构建如下的测试环境： 购买如表1所示实例，购买步骤请参考购买实例。 表1 实例参数 名称 规格 存储空间 ACL访问 公网访问 rocketmq-01 rocketmq.b2.large.4 超高I/O 300GB 关闭 关闭 rocketmq-02 rocketmq.b2.large.8 超高I/O 300GB 关闭 关闭 rocketmq-03 rocketmq.b2.large.12 超高I/O 300GB 关闭 关闭 创建如表2所示Topic，创建步骤请参考创建Topic。 表2 Topic参数 名称 消息类型 topic-01 普通 创建如表3所示消费组，创建步骤请参考创建消费组。 表3 消费组参数 名称 最大重试次数 是否允许以广播模式消费 是否顺序消费 group-01 16 否 否 购买1台ECS服务器（区域、可用区、虚拟私有云、子网、安全组与RocketMQ实例保持一致，Linux系统），具体步骤请参考购买弹性云服务器。 在ECS中安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。 export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 下载测试工具。 wget https://dms-demos.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/rocketmq-tutorial.zip 解压测试工具。 unzip rocketmq-tutorial.zip

测试结果 测试场景一（实例规格）：相同Exchange、队列、生产者数量、消费者数量、不同的实例规格 测试参数如下： Exchange：类型为“direct”，非持久化，不会自动删除。 队列：类型“经典队列”，数量为“3”，非持久化，会自动删除。 生产者：数量为“3”。 消费者：数量为“3”。 表2 测试结果 实例规格 磁盘类型 代理数量 生产速率 消费速率 rabbitmq.2u4g.cluster 超高I/O 3 32052 25219 rabbitmq.4u8g.cluster 超高I/O 3 53774 47370 rabbitmq.8u16g.cluster 超高I/O 3 54727 45730 rabbitmq.16u32g.cluster 超高I/O 3 66896 51061 通过上表的测试结果，得出以下结论，仅供参考：实例规格越大，实例性能越高。

测试脚本 测试脚本自动创建的Exchange类型为“direct”，队列特性为非持久化、自动删除，在测试fanout类型Exchange和仲裁队列时，需要在脚本后增加“--predeclared”，表示使用自己定义的Exchange和队列参数。 测试开启SSL的实例时，需要将“amqp://”修改为“amqps://”，表示以加密形式传输数据。 单队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z ${运行时间} 参数说明如下： 实例用户名：购买实例时设置的用户名。 实例密码：购买实例时设置的密码。 内网连接地址：购买实例后获取的内网连接地址。 队列名称：队列的名称。 生产者个数：生产者的数量。 消费者个数：消费者的数量。 运行时间：脚本的运行时间，单位为秒。 多队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z ${运行时间} --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to x 参数说明如下： 实例用户名：购买实例时设置的用户名。 实例密码：购买实例时设置的密码。 内网连接地址：购买实例后获取的内网连接地址。 生产者个数：生产者的数量。 消费者个数：消费者的数量。 运行时间：脚本的运行时间，单位为秒。 queue-%d：表示多个队列，队列名称前缀为queue-，%d表示变量，取值为从--queue-pattern-from数值到--queue-pattern-to数值的连续整数。例如 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to 3，表示3个队列，队列名称为queue-1、queue-2、queue-3。

测试环境 进行性能测试前，您需要先构建如下的测试环境： 购买如表1所示RabbitMQ 3.8.35版本的集群实例，购买方法请参考购买RabbitMQ实例。 设置连接RabbitMQ密码时，建议不要使用特殊字符。如果使用特殊字符，在使用测试脚本时，需要对特殊字符进行转义处理，否则会报错。 购买“rabbitmq-2u4g”实例时，请开启公网访问，并在安全组中入方向规则中放通15672端口，以便在浏览器中访问WebUI界面。 表1 实例参数 名称 代理数量 规格 是否开启SSL 磁盘类型 rabbitmq-ssl 3 rabbitmq.2u4g.cluster 是 超高I/O rabbitmq-2u4g 3 rabbitmq.2u4g.cluster 否 超高I/O rabbitmq-4u8g 3 rabbitmq.4u8g.cluster 否 超高I/O rabbitmq-8u16g 3 rabbitmq.8u16g.cluster 否 超高I/O rabbitmq-16u32g 3 rabbitmq.16u32g.cluster 否 超高I/O 购买完成后，在实例详情页获取RabbitMQ实例的内网连接地址，并记录购买实例时设置的用户名和密码。如果是“rabbitmq-2u4g”实例，除了内网连接地址、用户名和密码外，还需要记录Web界面UI地址，此地址在后续登录WebUI界面设置镜像队列和惰性队列时需要使用。 在“rabbitmq-2u4g”实例中，登录WebUI，并设置镜像队列、惰性队列和仲裁队列。 在“rabbitmq-2u4g”实例的“/”Vhost下，创建“fanout”类型的Exchange，具体步骤请参考创建RabbitMQ Exchange。 获取测试工具rabbitmq-perf-test-2.18.0-bin.tar.gz。 购买客户端服务器。 购买区域、可用区、虚拟私有云、子网、安全组与RabbitMQ实例保持一致，规格为16U32G，Linux系统的ECS服务器，具体步骤请参考购买弹性云服务器。 购买完成ECS后，需要在ECS中完成以下配置： 安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量。 export JAVA_HOME=/root/jdk1.8.0_231 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 下载rabbitmq-perf-test-2.18.0-bin.tar.gz，并解压。 tar -zxvf rabbitmq-perf-test-2.18.0-bin.tar.gz

测试步骤 登录客户端服务器，进入“rabbitmq-perf-test-2.18.0/bin”目录下。 运行以下脚本，测试并记录不同实例规格下的生产速率和消费速率。 ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x 3 -y 3 -z 300 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -u queue-1 -x 3 -y 3 -z 300 运行以下脚本，测试并记录rabbitmq-ssl实例在不同生产者数量、消费者数量、队列数量的生产速率和消费速率。 单队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqps://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqps://test:******@192.168.0.150:5671 -e exchange-direct -s 1024 -u queue-1 -x 1 -y 1 -z 300 多队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqps://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -x 3 -y 3 -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to x 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqps://test:******@192.168.0.150:5671 -e exchange-direct -s 1024 -x 3 -y 3 -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to 3 运行以下脚本，测试并记录rabbitmq-2u4g实例在不同生产者数量、消费者数量、队列数量的生产速率和消费速率。 单队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -u queue-1 -x 1 -y 1 -z 300 多队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to x 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -x 3 -y 3 -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to 3 运行以下脚本，测试并记录rabbitmq-2u4g实例在不同生产者数量、消费者数量、队列数量、队列类型的生产速率和消费速率，其中队列类型分别为“惰性”、“镜像”和“仲裁”。 单队列测试脚本（不包括仲裁队列）： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -u queue-1 -x 1 -y 1 -z 300 多队列测试脚本（不包括仲裁队列）： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to x 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -x 3 -y 3 -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to 3 单队列测试脚本（仲裁队列）： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 --predeclared 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -u queue-1 -x 1 -y 1 -z 300 --predeclared 多队列测试脚本（仲裁队列）： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to x --predeclared 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-direct -s 1024 -x 3 -y 3 -z 300 --queue-pattern 'queue-%d' --queue-pattern-from 1 --queue-pattern-to 3 --predeclared 运行以下脚本，测试并记录rabbitmq-2u4g实例的Fanout Exchange在不同消费者数量、队列数量的生产速率和消费速率。 单队列测试脚本： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://${实例用户名}:${实例密码}@${内网连接地址} -e ${Exchange名称} -s 1024 -u ${队列名称} -x ${生产者个数} -y ${消费者个数} -z 300 --predeclared 示例如下： ./runjava com.rabbitmq.perf.PerfTest -h amqp://test:******@192.168.0.150:5672 -e exchange-fanout -s 1024 -u queue-1 -x 1 -y 3 -z 300 --predeclared

获取redis-cli和redis-benchmark 创建弹性云服务器（ECS），根据不同的操作系统直接安装Redis-server，下面以ubuntu和CentOS系统为例： 直接编译安装Redis或者使用yum，apt安装Redis-server，安装Redis-Server的同时，会同步安装benchmark。 ubuntu系统 sudo apt update sudo apt install redis-server CentOS系统 sudo yum install epel-release sudo yum update sudo yum -y install redis 也可以直接下载安装包，进行解压和编译，以下载redis-6.0.9版本为例： 下载redis-6.0.9客户端。 wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.9.tar.gz 解压客户端压缩包。 tar xzf redis-6.0.9.tar.gz 进入redis-6.0.9的src目录下。 cd redis-6.0.9/src 编译源码。 make 编译完成后，工具一般在redis-x.x.x的src目录下。