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Throughput frente a frente

Name: HotKV
Author: HotKV Ltd

Nos testes da HotKV Ltd com HotKV, Redis, Valkey e Dragonfly em uma instância de nuvem, o HotKV registrou o maior throughput mediano em 11 de 12 comandos. No PING, o Dragonfly mediu 0,6% a mais, dentro do limite dos geradores de carga, então tratamos isso como empate. Esses resultados valem para os builds e as configurações testados. Veja a metodologia abaixo.

Como medimos

1/6

Mesma máquina
Todo servidor roda na mesma instância, um por vez.
Geradores de carga separados
Máquinas cliente dedicadas geram a carga, nunca a própria máquina do servidor.
Mesmas configurações
Todo servidor recebe a mesma quantidade de threads e nenhum outro ajuste.
Mediana de 3 execuções
Cada comando roda 3 vezes. A mediana é exibida.
Limites sinalizados
Resultados definidos pela rede ou pelos geradores de carga são sinalizados.
Método completo
Cada configuração, limite e ressalva está descrito abaixo dos resultados.

Azure D160alds_v7AMD EPYC 9V45 (Turin)

CPU:: AMD EPYC 9V45 (Turin)
vCPUs:: 160
Arquitetura:: x86_64
RAM:: 314,8 GB
Rede:: 78 Gbps de saída, 132+ Gbps de entrada
Threads:: 160 por servidor (Redis 128, o máximo dele)
Medido:: 9 de outubro de 2026

HotKV Redis 8.10.2Valkey 9.1.2Dragonfly 2.0.2

Operações por segundo, mediana de 3 execuções. Cada barra é dimensionada em relação ao servidor mais rápido naquele comando.

SET

50.5M

3.4M

2.9M

15.0M

GET

36.6M

1.1M

1.6M

13.4M

MGET

4.6M

278K

537K

2.3M

SETNX

55.3M

1.4M

1.9M

14.4M

APPEND

25.1M

1.5M

1.3M

8.9M

INCR

90.8M

2.1M

1.9M

20.6M

LPUSH

31.6M

1.2M

842K

10.6M

RPUSH

43.8M

628K

878K

11.0M

SADD

50.6M

2.1M

894K

12.0M

HSET

29.0M

537K

782K

9.8M

MSET

11.3M

379K

465K

2.9M

PING

125.2M

3.2M

3.5M

126.0M

Maior resultado nesse comando.
Limitado pela rede: a rede da instância definiu este resultado, então o limite do próprio servidor é maior.
Limitado pelo gerador de carga: as máquinas geradoras de carga rodaram acima de 85% de CPU, então este é o teto delas, não o do servidor.

O Azure mede o tráfego de saída: o iperf3 mediu 78 Gbps de saída e pelo menos 132 Gbps de entrada com três máquinas cliente. GET e MGET enviam valores para fora. O GET do HotKV usou 88% do limite de saída, então é um piso definido pela instância, não um limite do servidor, e o MGET dele, com 83%, vem logo atrás. As leituras do Dragonfly usaram no máximo 44% do limite.
As escritas chegam como tráfego de entrada, então os resultados de escrita são números do servidor. A mais pesada, o SETNX com cerca de 106 Gbps, usou cerca de 80% do teto de entrada, então trate os números de escrita do HotKV como limites inferiores leves.
No PING, os geradores de carga chegaram a 86% de CPU com o HotKV e a 82% com o Dragonfly. Os 0,6% entre eles estão dentro desse limite, então o PING é um empate.

comandos em que o HotKV teve o maior throughput

PING ficou com Dragonfly

Pico do HotKV, em PING

† Limitado pelo gerador de carga

HotKV vs. Redis, por comando

Todos os 12 comandos

HotKV vs. Valkey, por comando

Todos os 12 comandos

HotKV vs. Dragonfly, por comando

Entre os 11 comandos em que o HotKV liderou. PING: 0.99x

Números exatos para Azure D160alds_v7

Mediana de operações por segundo para cada comando em Azure D160alds_v7, e o resultado do HotKV como múltiplo do resultado de cada um dos outros servidores
Comando	HotKV	Redis	Valkey	Dragonfly	HotKV vs. Redis	HotKV vs. Valkey	HotKV vs. Dragonfly
SET	Maior valor: 50,480,621	3,409,794	2,882,486	15,042,258	14.80x	17.51x	3.36x
GET	Maior valor: 36,643,656(Limitado pela rede)	1,132,934	1,631,573	13,446,228	32.34x	22.46x	2.73x
MGET	Maior valor: 4,617,382	277,956	536,872	2,348,137	16.61x	8.60x	1.97x
SETNX	Maior valor: 55,333,360	1,397,967	1,860,919	14,442,422	39.58x	29.73x	3.83x
APPEND	Maior valor: 25,050,648	1,530,680	1,290,421	8,858,165	16.37x	19.41x	2.83x
INCR	Maior valor: 90,783,545	2,104,069	1,918,073	20,603,259	43.15x	47.33x	4.41x
LPUSH	Maior valor: 31,617,779	1,247,914	842,106	10,579,641	25.34x	37.55x	2.99x
RPUSH	Maior valor: 43,776,706	628,324	878,476	11,014,977	69.67x	49.83x	3.97x
SADD	Maior valor: 50,626,647	2,053,737	894,438	12,044,417	24.65x	56.60x	4.20x
HSET	Maior valor: 28,997,514	536,527	781,768	9,797,534	54.05x	37.09x	2.96x
MSET	Maior valor: 11,275,369	378,641	464,801	2,941,342	29.78x	24.26x	3.83x
PING	125,232,520(Limitado pelo gerador de carga)	3,235,600	3,480,446	Maior valor: 126,033,542	38.70x	35.98x	0.99x

Metodologia do benchmark

Benchmarks realizados pela HotKV Ltd. Dentro de cada configuração de hardware, os produtos foram testados separadamente como instâncias únicas no mesmo hardware de servidor, usando as configurações de threads documentadas, persistência desativada, valores de 256 bytes e profundidade de pipeline 30. O throughput informado é a mediana de três execuções, com cada execução calculada somando o throughput do memtier informado pelos geradores de carga. Os resultados valem para estas versões, configurações e cargas de trabalho. Ajustes, cargas de trabalho ou implantações em cluster diferentes podem produzir resultados diferentes.

O HotKV medido foi compilado a partir do código-fonte para esta CPU. As quantidades de threads seguiram a configuração documentada de todos os núcleos e não foram ajustadas individualmente para cada produto.

Metodologia e resultados brutos

Medido contra os vector sets do Redis 8.10.2

Mais rápido que os vector sets do Redis 8 em nosso teste

Carregamos os mesmos embeddings da OpenAI no HotKV e no Redis 8 e executamos as mesmas 1.000 consultas em cada um, com 1 a 100 conexões de cliente simultâneas, em uma única máquina. Ambos mantinham vetores de precisão total, com as mesmas configurações de índice.

o número de consultas por segundo do Redis, de 1 a 100 clientes, com recall de 95% ou melhor em 999.000 vetores

Consultas por segundo com o mesmo recall

recall de 90% ou melhor7,9x o número de consultas por segundo

Redis8.061 consultas/s

Redis

8.061 consultas/s

HotKV63.897 consultas/s

HotKV

63.897 consultas/s

recall de 95% ou melhor5,5x o número de consultas por segundo

Redis6.825 consultas/s

Redis

6.825 consultas/s

HotKV37.508 consultas/s

HotKV

37.508 consultas/s

recall de 99% ou melhor5,0x o número de consultas por segundo

Redis2.483 consultas/s

Redis

2.483 consultas/s

HotKV12.393 consultas/s

HotKV

12.393 consultas/s

5,0x

mais rápido para carregar 999.000 vetores: 188 s contra 935 s do Redis, com 32 conexões cada

1,3 ms

tempo mediano de consulta com 50 clientes e recall de 95% (Redis: 7,2 ms)

5 de 5

profundidades de busca em que o recall@10 do HotKV foi maior que o do Redis

Ambos os motores armazenaram vetores float32 de precisão total. Depois de carregar 999.000 vetores, o processo do HotKV ocupava 6,77 GB e o do Redis, 7,01 GB.

Não medido: o modo padrão do Redis com quantização de 8 bits, o Redis Query Engine, outros conjuntos de dados e outro hardware. O build do HotKV é um build de desenvolvimento que não foi lançado. O Redis foi carregado fixado em quatro vCPUs e consultado em um índice recarregado (veja o artigo).

Todos os números: 999.000 vetores, 50 clientes

Recall e throughput do HotKV e do Redis em cada profundidade de busca testada, para o tamanho de índice e o número de clientes selecionados
ef	Recall do HotKV	Recall do Redis	Consultas/s do HotKV	Consultas/s do Redis	Razão
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

Build c8dafd37 do HotKV e Redis 8.10.2, similaridade de cosseno, HNSW com M=16 e ef_construction=200 em ambos, float32 em ambos (Redis NOQUANT). O recall é o recall@10 em relação a resultados exatos de força bruta. Mediana de 3 execuções em Azure Standard_D160alds_v7, AMD EPYC 9V45, 160 vCPUs. Os servidores compartilharam 128 vCPUs e os geradores de carga rodaram em outras 32, usando o mesmo código de cliente para ambos.

Conjunto de dados: embeddings dbpedia-entities-openai-1M (OpenAI text-embedding-ada-002, 1.536 dimensões) de Kumar Shivendu and Nirant Kasliwal, licenciado sob MIT, mais 1.000 consultas reservadas. Método completo, scripts e resultados brutos. Medido em 14 de outubro de 2026.

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