आमने-सामने थ्रूपुट
HotKV Ltd के परीक्षण में HotKV, Redis, Valkey और Dragonfly को एक क्लाउड इंस्टेंस पर चलाया गया। 12 में से 11 कमांड पर HotKV का मीडियन थ्रूपुट सबसे अधिक रहा। PING पर Dragonfly का नतीजा 0.6% अधिक रहा, जो लोड जनरेटर की सीमा के भीतर है, इसलिए हम इसे बराबरी मानते हैं। ये नतीजे परीक्षण किए गए बिल्ड और सेटिंग्स पर लागू होते हैं। नीचे कार्यप्रणाली देखें।
- एक ही मशीनहर सर्वर एक ही इंस्टेंस पर, एक समय में एक चलता है।
- अलग लोड जनरेटरलोड समर्पित क्लाइंट मशीनें बनाती हैं, कभी सर्वर की अपनी मशीन नहीं।
- समान सेटिंग्सहर सर्वर को थ्रेड की संख्या समान मिलती है और कोई अन्य ट्यूनिंग नहीं होती।
- 3 रन का मीडियनहर कमांड तीन बार चलती है। मीडियन दिखाया जाता है।
- सीमाएं चिह्नितजिन नतीजों को नेटवर्क या लोड जनरेटर ने तय किया, उन पर निशान लगाया जाता है।
- पूरी कार्यप्रणालीहर सेटिंग, सीमा और चेतावनी नतीजों के नीचे लिखी गई है।
- CPU:
- AMD EPYC 9V45 (Turin)
- vCPU:
- 160
- आर्किटेक्चर:
- x86_64
- RAM:
- 314.8 GB
- नेटवर्क:
- 78 Gbps आउट, 132+ Gbps इन
- थ्रेड:
- प्रति सर्वर 160 (Redis 128, उसकी अधिकतम सीमा)
- मापा गया:
- 9 अक्टूबर 2026
प्रति सेकंड ऑपरेशन, 3 रन का मीडियन। हर बार उस कमांड पर सबसे तेज़ सर्वर के अनुपात में बना है।
- उस कमांड पर सबसे अधिक नतीजा।
- नेटवर्क से सीमित: यह नतीजा इंस्टेंस के नेटवर्क ने तय किया, इसलिए सर्वर की अपनी सीमा इससे अधिक है।
- लोड जनरेटर से सीमित: लोड जनरेटर मशीनें 85% से अधिक CPU पर चलीं, इसलिए यह उनकी सीमा है, सर्वर की नहीं।
- Azure आउटबाउंड ट्रैफ़िक को मीटर करता है। तीन क्लाइंट मशीनों के साथ iperf3 ने 78 Gbps आउट और कम से कम 132 Gbps इन मापा। GET और MGET वैल्यू बाहर भेजते हैं। HotKV के GET ने आउटबाउंड सीमा का 88% इस्तेमाल किया, इसलिए यह इंस्टेंस द्वारा तय एक न्यूनतम स्तर है, सर्वर की सीमा नहीं। उसका MGET 83% पर इसके करीब है। Dragonfly की रीड ने सीमा का अधिकतम 44% इस्तेमाल किया।
- राइट इनबाउंड आते हैं, इसलिए राइट के नतीजे सर्वर के अपने आंकड़े हैं। सबसे भारी SETNX लगभग 106 Gbps पर रहा और इनबाउंड सीमा का लगभग 80% इस्तेमाल हुआ, इसलिए HotKV के राइट आंकड़ों को हल्की निचली सीमा मानें।
- PING पर लोड जनरेटर HotKV के साथ 86% CPU और Dragonfly के साथ 82% CPU तक पहुंचे। दोनों के बीच का 0.6% उस सीमा के भीतर है, इसलिए PING बराबरी पर है।
Azure D160alds_v7 के सटीक आंकड़े
| कमांड | HotKV | Redis | Valkey | Dragonfly | HotKV बनाम Redis | HotKV बनाम Valkey | HotKV बनाम Dragonfly |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SET | सबसे अधिक: 50,480,621 | 3,409,794 | 2,882,486 | 15,042,258 | 14.80x | 17.51x | 3.36x |
| GET | सबसे अधिक: 36,643,656(नेटवर्क से सीमित) | 1,132,934 | 1,631,573 | 13,446,228 | 32.34x | 22.46x | 2.73x |
| MGET | सबसे अधिक: 4,617,382 | 277,956 | 536,872 | 2,348,137 | 16.61x | 8.60x | 1.97x |
| SETNX | सबसे अधिक: 55,333,360 | 1,397,967 | 1,860,919 | 14,442,422 | 39.58x | 29.73x | 3.83x |
| APPEND | सबसे अधिक: 25,050,648 | 1,530,680 | 1,290,421 | 8,858,165 | 16.37x | 19.41x | 2.83x |
| INCR | सबसे अधिक: 90,783,545 | 2,104,069 | 1,918,073 | 20,603,259 | 43.15x | 47.33x | 4.41x |
| LPUSH | सबसे अधिक: 31,617,779 | 1,247,914 | 842,106 | 10,579,641 | 25.34x | 37.55x | 2.99x |
| RPUSH | सबसे अधिक: 43,776,706 | 628,324 | 878,476 | 11,014,977 | 69.67x | 49.83x | 3.97x |
| SADD | सबसे अधिक: 50,626,647 | 2,053,737 | 894,438 | 12,044,417 | 24.65x | 56.60x | 4.20x |
| HSET | सबसे अधिक: 28,997,514 | 536,527 | 781,768 | 9,797,534 | 54.05x | 37.09x | 2.96x |
| MSET | सबसे अधिक: 11,275,369 | 378,641 | 464,801 | 2,941,342 | 29.78x | 24.26x | 3.83x |
| PING | 125,232,520(लोड जनरेटर से सीमित) | 3,235,600 | 3,480,446 | सबसे अधिक: 126,033,542 | 38.70x | 35.98x | 0.99x |
हमारे परीक्षण में Redis 8 वेक्टर सेट से तेज़
हमने वही OpenAI एम्बेडिंग HotKV और Redis 8 में लोड कीं और एक ही मशीन पर, 1 से 100 समवर्ती क्लाइंट कनेक्शन के साथ, हर एक के विरुद्ध वही 1,000 क्वेरी चलाईं। दोनों में पूरी-प्रिसीज़न वाले वेक्टर थे और इंडेक्स सेटिंग्स समान थीं।
समान रिकॉल पर क्वेरी प्रति सेकंड
दोनों इंजन ने पूरी-प्रिसीज़न float32 वेक्टर सहेजे। 9,99,000 वेक्टर लोड करने के बाद HotKV प्रोसेस ने 6.77 GB और Redis ने 7.01 GB रखा।
मापा नहीं गया: Redis का डिफ़ॉल्ट 8-बिट क्वांटाइज़्ड मोड, Redis Query Engine, दूसरे डेटासेट और दूसरा हार्डवेयर। HotKV बिल्ड एक डेवलपमेंट बिल्ड है जो रिलीज़ नहीं हुआ है। Redis को चार vCPU पर पिन करके लोड किया गया और रीलोड किए इंडेक्स पर सर्च किया गया (लेख देखें)।
पूरे आंकड़े: 9,99,000 वेक्टर, 50 क्लाइंट
| ef | HotKV रिकॉल | Redis रिकॉल | HotKV क्वेरी/सेकंड | Redis क्वेरी/सेकंड | अनुपात |
|---|---|---|---|---|---|
| 40 | 0.940 | 0.923 | 63,897 | 8,061 | 7.9x |
| 80 | 0.970 | 0.962 | 37,508 | 6,825 | 5.5x |
| 150 | 0.987 | 0.980 | 21,912 | 5,241 | 4.2x |
| 300 | 0.993 | 0.990 | 12,393 | 3,454 | 3.6x |
| 500 | 0.997 | 0.994 | 7,688 | 2,483 | 3.1x |
HotKV बिल्ड c8dafd37 और Redis 8.10.2, कोसाइन समानता, दोनों पर M=16 और ef_construction=200 के साथ HNSW, दोनों पर float32 (Redis NOQUANT)। रिकॉल, सटीक ब्रूट-फ़ोर्स नतीजों के मुकाबले recall@10 है। Azure Standard_D160alds_v7, AMD EPYC 9V45, 160 vCPUs पर 3 रन का मीडियन। सर्वरों ने 128 vCPU साझा किए और लोड जनरेटर 32 अन्य vCPU पर चले, दोनों के लिए एक ही क्लाइंट कोड के साथ।
डेटासेट: Kumar Shivendu and Nirant Kasliwal की dbpedia-entities-openai-1M एम्बेडिंग (OpenAI text-embedding-ada-002, 1,536 आयाम), लाइसेंस MIT, साथ में 1,000 होल्ड-आउट क्वेरी। पूरी विधि, स्क्रिप्ट और रॉ नतीजे। 14 अक्टूबर 2026 को मापा गया।
HotKV को काम पर लगाने के लिए तैयार हैं?
अर्ली एक्सेस पाएं और अपने वर्कलोड के लिए HotKV को आज़माएं।
अर्ली एक्सेस पाएं