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全新 Graviton4 实例，提升 Valkey 性价比

亚马逊云开发者发表于 2025-05-15 09:30:33

在当今数据驱动的世界中，高性能、低延迟的数据存储和检索系统变得越来越重要。Valkey 作为一个基于 Redis 的键值存储解决方案，以其卓越的性能和灵活性而闻名。同时，亚马逊云科技的 Graviton 处理器为云计算带来了新的可能性，提供了更高的性价比。本文将探讨如何利用 Graviton 实例来进一步提升自建 Valkey 的性价比，通过一系列测试和分析，为读者提供实用的洞察和建议。

Valkey 与 Graviton 实例简介

Valkey 简介

Valkey 是一个基于 Redis 的高性能键值存储系统，专为云环境设计。它继承了 Redis 的所有优点，如快速的读写速度、丰富的数据结构支持，同时还增加了一些云原生特性，如自动伸缩、跨区域复制等。Valkey 广泛应用于缓存、会话存储、实时分析等场景，成为许多企业的首选解决方案。

主要特点：

高性能：毫秒级的读写延迟
可扩展性：支持横向和纵向扩展
高可用性：内置故障转移和数据持久化机制
丰富的数据结构：支持字符串、列表、集合、有序集合等
云原生：易于在云环境中部署和管理

您可以通过查看博客文章什么是 Valkey 和推陈出新 – 内存 key-value 数据库 Valkey 介绍和剖析了解更多细节。

Amazon Graviton 实例

Amazon Graviton 是由亚马逊云科技设计的一系列 64 位 ARM 架构处理器，旨在为云工作负载提供最佳性价比。这些定制处理器为各种用例的 Amazon EC2 实例类型提供动力，包括通用型、计算优化型、内存优化型和存储优化型等实例类型。与传统的 x86-64 处理器相比，Amazon Graviton 处理器以更低的能耗著称，使其成为许多应用程序的经济高效选择。主要特点：

性价比：在亚马逊云科技上为广泛的工作负载提供最佳性价比，与基于 x86 的 Amazon EC2 实例相比，基于 Amazon Graviton 的实例可实现高达 20% 的成本节省。
可运行各种工作负载：使用基于 Graviton 的实例来支持应用程序服务器、微服务、开源数据库和高性能计算（HPC）。
广泛的软件支持：Amazon Graviton 处理器受到许多热门的操作系统、ISV 和亚马逊云科技合作伙伴支持。
作为托管式亚马逊云科技服务提供：基于 Amazon Graviton 的实例也可用于热门的托管亚马逊云科技服务，例如 Amazon Aurora、Amazon RDS 和 Amazon EKS。
减少碳足迹：与同类 EC2 实例相比，在实现相同性能的情况下最多可节省 60% 的能源。

Graviton 实例的优势在于它能够在保持高性能的同时，显著降低运营成本。这对于像 Valkey 这样的数据密集型应用来说，可能带来显著的经济效益。

全新一代 Graviton4 实例

2023 re:Invent 大会宣布了 Amazon Graviton4 处理器，该芯片使用 ARM Neoverse V2 内核定制设计的 ARM 架构构建，集成了730亿个晶体管，针对提供高性能和能效进行了优化。

由 AWmazon Graviton4 提供支持的 Amazon EC2 R8g 实例现已全面推出，相比基于 Amazon Graviton3 的实例，其性能高出 30%。 Amazon EC2 R8g 实例非常适合数据库、内存缓存和实时大数据分析等内存密集型工作负载。

要了解更多信息，请参阅 Amazon EC2 R8g 实例。

基于 Graviton4 的实例（C8g，M8g，R8g，X8g 实例）支持带宽权重配置，该特性允许您为实例配置更高的基线网络带宽，你可以通过 Amazon EC2 实例支持 VPC 和 EBS 的带宽配置了解该特性。

要了解如何将工作负载迁移到基于 Graviton 的实例，请参阅 Amazon Graviton Fast Start 迅速开启程序计划和 Porting Advisor for Graviton。

测试环境准备

为了全面评估 Graviton 实例对 Valkey 性能的影响，我们设置了一个详细的测试环境。这个环境旨在模拟真实世界的使用场景，同时保证测试结果的可比性和可重复性。

测试客户端 memtier_benchmark

EC2 实例：1 * c6i.4xlarge
OS: Amazon Linux 2
memtier 测试命令参考

Valkey 环境及配置

OS：Amazon Linux 2023
EC2 实例类型，4xlarge 大小的实例
- r6g.4xlarge / r6i.4xlarge / r7i.xlarge / r7g.4xlarge / r8g.4xlarge
- 您可以通过 Amazon EC2 实例类型页面查看各实例的详细信息
Vlkey
- 版本：valkey-8.0.1
- 模式：单机

网络设置

最小化网络延迟的影响，我们将测试客户端实例和 Valkey 实例部署在同一个可用区内。

通过这样详细的测试环境设置，我们旨在获得全面、准确的性能数据，为 Valkey 在 Graviton 实例上的表现提供深入的洞察。

测试用例说明

Valkey 版本中加入了 IO 多线程能力。因此这里我们主要关注在 IO 多线程的能力的提升上，我们设计了用例分别使用多种 io-threads 数值来测试性能，如下所示：

测试场景 ID	io-threads	pipeline	EC2 实例大小	CPU 内存
1	6	不使用	4xlarge	16C 128G
2	10	不使用	4xlarge	16C 128G
3	14	不使用	4xlarge	16C 128G

测试流程及结果

配置 Valkey 服务

我们对 Valkey 进行配置，首先根据测试机型修改最大内存分配为机型最大内存的 80%，IO 线程数量根据上述测试用例进行调整。

valkey.conf 配置文件

# /etc/valkey/valkey.conf
port 6379
bind 0.0.0.0
protected-mode no
daemonize yes
maxmemory 102gb   // 4xlarge 实例内存容量的80%
maxmemory-policy allkeys-lru
io-threads 14     // 分别设置为6，10 或 14
io-threads-do-reads yes

使用 memtier-benchmark 进行测试

为了全面评估 Valkey 在 Graviton 实例上的性能表现，我们设计了一系列测试案例,涵盖了常见的操作类型和使用场景。这些测试不仅反映了基本的读写性能，还包括了更复杂的数据操作和真实世界的应用场景。

测试命令

./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="set __key__ __data__" --key-prefix="kv_" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --random-data --data-size=128 --test-time=180
./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="get __key__" --key-prefix="kv_" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --test-time=180
./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="incr __key__" --key-prefix="int_" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --test-time=180
./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="lpush __key__ __data__" --key-prefix="list_" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --random-data --data-size=128 --test-time=180
./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="sadd __key__ __data__" --key-prefix="set_" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --random-data --data-size=128 --test-time=180
./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="zadd __key__ __key__ __data__" --key-prefix="" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --random-data --data-size=128 --test-time=180
./memtier_benchmark -t 16 -c 50 -s 10.26.90.100 -p 6379 --distinct-client-seed --command="hset __key__ __data__ __data__" --key-prefix="hash_" --key-minimum=1 --key-maximum=500 --random-data --data-size=128 --test-time=180

memtier_benchmark 的选项说明

memtier_benchmark 是一款基于命令行的 redis/valkey 性能测试工具，支持多种操作命令，这里我们总结了测试所用到的命令行配置参数，具体测试的参数解析如下：

-t 16：使用 16 个线程
-c 50：每个线程使用 50 个客户端进行连接
-s 10.26.90.100：Redis 服务器的 IP 地址
-p 6379：Redis 服务器的端口号
–distinct-client-seed：为每个客户端使用不同的随机种子
–command=”set key data”：指定要执行的 Redis 命令，这里是 SET 命令
–key-prefix=”kv_”：键名的前缀
–key-minimum=1 —key-maximum=500：键名的数字范围（将被附加到前缀后）
–random-data：使用随机生成的数据
–data-size=128：设置值的大小为 128 字节
–test-time=180：测试持续时间为 180 秒（3分钟）

本次测试用到的基础操作命令如下：

T: 测试基本的键值对写入性能
GET: 测试基本的键值对读取性能
INCR: 测试原子递增操作的性能
LPUSH: 测试列表头部插入操作的性能
SADD: 测试向集合添加元素的性能
ZADD: 测试向有序集合添加元素的性能
HSET: 测试设置哈希表字段的性能

通过这些多样化的测试案例，我们能够全面评估 Valkey 在 Graviton 实例上的性能特征，包括吞吐量、延迟、资源利用率等多个方面。这将帮助我们深入理解 Graviton 架构对 Valkey 性能的影响，并为潜在的用户提供有价值的参考信息。

测试结果对比

经过测试我们收集了大量数据来比较 Valkey 在各实例、各场景的性能/性价比。以下是测试数据的汇总表，表格中各个实例规格对应的数值为吞吐性能 OPS/sec。其中，以 r6i 实例性能数据和 OD 价格作为 100% 基准值进行归一化：

根据该表，我们综合考虑性能和性价比，得到下面图表：

测试结果分析：

基于 Graviton 实例在性能上大幅提升，其中基于 Graviton3 的 r7g.4xlarge 和基于 Graviton4 的 r8g.4xlarge 拥有最好的性能：

g.4xlarge 相比 r6i.4xlarge，性能提升可高达 59%；相比 r7i.4xlarge，性能提升可高达 49%；
r7g.4xlarge 相比 r6i.4xlarge，性能提升可高达 52%；相比 r7i.4xlarge，性能提升可高达 40%；

同时，r7g.4xlarge 和 r8g.4xlarge 拥有最好的性价比：

g.4xlarge 相比 r6i.4xlarge，性价比提升可高达 70%；相比 r7i.4xlarge，性能提升可高达 68%；
r7g.4xlarge 相比 r6i.4xlarge，性能提升可高达 79%；相比 r7i.4xlarge，性能提升可高达 73%；

综上，基于 Graviton4 的 r8g 实例在本文各场景中都具有最好的性价比。同时，建议您基于实际工作负载和业务流量进行进一步测试，作为 Valkey 选型的依据。

你也可以通过下图查看各场景下各个操作类型，在各实例下的平均延时信息：

总结与建议

通过对 Valkey在 x86 和 Graviton 实例上的全面测试和比较，我们得出以下结论和建议：

实例选择建议：

性能是首要考虑因素，r8g.4xlarge（基于 Graviton4）是最佳选择，它在几乎所有操作上都提供了最高的性能。
如果需要平衡成本和性能，r7g.4xlarge 也是一个很好的选择，它提供了比 r6i.4xlarge 更好的性能。

工作负载优化：

对于 zadd 等高延迟操作，可以考虑优化应用程序逻辑，减少这类操作的频率或批量处理。
充分利用 get 和 incr 等高性能操作，这些操作在 Graviton 实例上表现特别出色。

成本效益分析：

Graviton 实例（r6g/r7g/r8g）不仅性能更好，通常价格也更低，提供了更好的性价比。
建议进行详细的成本效益分析，考虑实际工作负载特点和预算限制。

迁移策略：

如果当前使用的是 Intel 实例（如 r6i.4xlarge），建议考虑逐步迁移到 Graviton 实例。
迁移之前除通过基准测试进行评估，建议基于真实业务工作负载进行充分测试，确保应用程序在 ARM 架构上正常运行。

总结来说，Amazoniton 处理器在 Valkey 工作负载上展现出显著的性能优势，同时通常还能提供更好的成本效益。根据您的具体需求和预算，r8g.4xlarge 或 r7g.4xlarge 都是非常有竞争力的选择。

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