Redis可以缓存数据，这使得操作数据可以达到一个较快的速度，在一些需要数据较快存储的场合，例如微博，redis发挥着不可替代的作用。在redis的官网，golang驱动有几个，忽然来了兴致，那个才是redis最佳的Go语言驱动？
这些驱动都处于开发的前期，还没有发行正式版，有些已经很久没更新了。从更新日期来看，Gary Burd的radigo和gosexy的redis最近有更新，而且从他们的README文件来看，他们对redis的支持还不错。很有可能，他们两者会有1个胜出。但到底谁才是最佳的，这个现在还是不能判断。在gosexy的redis源码库中的有个_benchmarks文件，里面就是一些对各个redis的Go驱动的一些简单的性能测试。简单看了一下，里面的代码就是调用他们各自包中的函数来达到测试的功能。大家不妨看一下。这里就通过这个测试，来简单判断一下谁是最佳。
首先，安装各个Go的驱动：
go get github.com/alphazero/Go-Redis go get github.com/simonz05/godis go get github.com/garyburd/redigo go get github.com/gosexy/redis go get cgl.tideland.biz/redis
注意：tcgl原先托管在google，不过现在它现在自己组建源码库了，gosexy的redis的_benchmarks的tcgl_redis_test.go就import了google的版本，不过现在要修改了。也就是注释掉code.google.com/p/tcgl/redis，添加 cgl.tideland.biz/redis，这样我们才能进行下一步动作。
在一个终端打开redis：
redis-server
我们要进入_benchmarks这个文件夹，里面的README.md有进行性能测试的步骤,这里要进行的性能测试的操作有Ping, Set, Get, Incr, LPush, LRange10, LRange100, 其中LRange10和 LRange100都是调用LRange操作，不过他们的数量不同而已。以下是我在这些文件夹里面进行的操作。
新开一个终端：
go test -test.bench='.*' > redis-go-driver-benchmark.txt ./grep_data.sh
grep_data是我写的一个脚本：
#!/bin/sh for i in AlphazeroRedis GaryburdRedigo GosexyRedis Simonz05Godis TcglRedis do grep $i redis-go-driver-benchmark.txt | awk '{print $3}' > $i done
这个脚本的作用就是将AlphazeroRedis、GaryburdRedigo、GosexyRedis、Simonz05Godis、TcglRedis等的测试数据从redis-go-driver-benchmark.txt提取出来，也就是他们各自操作的数据，然后写入以他们名字命名的文件里面。我们可以打开AlphazeroRedis看一下，
39001 43967 43459 43350 44249 58078 139603
这些数据依次对应Ping, Set, Get, Incr, LPush, LRange10, LRange100的每次操作所需要的纳秒时间。我写了一个R的小程序来把这些数据显示到一个图上面，对R不是很熟悉，希望了解R的大牛指正。下面上代码：
png(filename="redis的最佳go语言驱动--使用格通测试的数据.png",width=1400, height=900) Sys.setlocale(, "zh_CN.UTF-8") oldpar <- par(lwd=4) AlphazeroRedis <- read.table("AlphazeroRedis") GaryburdRedigo <- read.table("GaryburdRedigo") GosexyRedis <- read.table("GosexyRedis") Simonz05Godis <- read.table("Simonz05Godis") TcglRedis <- read.table("TcglRedis") plot(AlphazeroRedis$V1, type="o", ylim = c(0, 360000), col = "black", axes=FALSE, ann=FALSE) text(2, AlphazeroRedis$V1[2], cex=2, pos=3, col="black", "AlphazeroRedis") axis(1, at=1:8, lab=c("Ping","Set","Get","Incr", "LPush", "LRange10", "LRange100", "")) axis(2, las=0, at=40000*0: 360000) box() title(xlab="操作", col = "black") title(ylab="每个操作多少纳秒", col = "black") title(main = "5个Redis的Go语言驱动操作比较--使用格通测试的数据") lines(GaryburdRedigo, col = "red") text(6, GaryburdRedigo$V1[6]-10000, cex=2, pos=1, col="red", "GaryburdRedigo") lines(GosexyRedis, col = "blue") text(2, GosexyRedis$V1[2], pos=1,col="blue", cex=2, "GosexyRedis") lines(Simonz05Godis, col = "yellow") text(4, Simonz05Godis$V1[4]+7000,pos=3, col="yellow",cex=2, "Simonz05Godis") lines(TcglRedis, col = "gray") text(3, TcglRedis$V1[3],pos=1,cex=2, col="gray", "TcglRedis") par(oldpar) dev.off()
保存为go-redis-getongs-data.R，用R来调用这个文件：
$R >source("go-redis-getongs-data.R")
在目录下面会生成一个叫”redis的最佳go语言驱动--使用格通测试的数据.png“的文件，我特意把图给放大，以便能够清楚看到线条的走向，图有点大，可能在这里显示不正确：
在_benchmarks的README.md有gosexy测试的数据，我修改了上面的go-redis-getongs-data.R文件，把gosexy测试的数据整理到图上去：
2副图可以看出，tcgl无疑是5个中耗时最多的。在我测试的数据中，GosexyRedis几乎赢得了所有的测试（除了LRange100输给了GaryburdRedigo），GaryburdRedigo基本上是排老二。而使用gosexy的数据，除了tcgl，其他4个的数据相差不大，而GaryburdRedigo还是赢得了LRange100测试，说明在数量比较大的list方面，GaryburdRedigo是十分有优势的。
从上面的数据可以知道，set, get, incr,lpush的操作耗时都在40微秒左右，那就是1s里面能够操作25000次左右。我自己算了一下，吓了一跳， 好像比其他使用案例高了一个数量级（有错希望指正了）。
上面的测试只涉及部分的redis操作，在整体对redis的支持方面，还是需要继续添加其他功能测试。毕竟现在Go才开始发展，还需要继续添砖加瓦。各位看完后也可以自己动手测试一下。
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