Baş başa verim
HotKV Ltd'nin HotKV, Redis, Valkey ve Dragonfly'ı tek bir bulut örneğinde karşılaştırdığı testte, HotKV 12 komutun 11 tanesinde en yüksek ortanca verimi kaydetti. PING'de Dragonfly %0,6 daha yüksek ölçüldü; bu, yük üreticilerinin sınırı içinde kaldığı için bunu beraberlik sayıyoruz. Bu sonuçlar test edilen sürümler ve ayarlar için geçerlidir. Aşağıdaki metodolojiye bakın.
- Aynı makineHer sunucu aynı örnekte, birer birer çalışır.
- Ayrı yük üreticileriYükü adanmış istemci makineleri oluşturur, asla sunucunun kendisi değil.
- Aynı ayarlarHer sunucu aynı iş parçacığı sayısını alır ve başka bir ayar yapılmaz.
- 3 çalıştırmanın ortancasıHer komut üç kez çalıştırılır. Ortanca gösterilir.
- Sınırlar işaretlenirAğın veya yük üreticilerinin belirlediği sonuçlar işaretlenir.
- Yöntemin tamamıHer ayar, sınır ve çekince sonuçların altında yazılıdır.
- CPU:
- AMD EPYC 9V45 (Turin)
- vCPU:
- 160
- Mimari:
- x86_64
- RAM:
- 314,8 GB
- Ağ:
- 78 Gbps çıkış, 132+ Gbps giriş
- İş parçacıkları:
- sunucu başına 160 (Redis 128, en fazla)
- Ölçülen:
- 9 Ekim 2026
Saniyedeki işlem sayısı, 3 çalıştırmanın ortancası. Her çubuk, o komuttaki en hızlı sunucuya göre ölçeklenir.
- O komuttaki en yüksek sonuç.
- Ağ sınırlı: bu sonucu örneğin ağı belirledi, bu nedenle sunucunun kendi sınırı daha yüksektir.
- Yük üreticisi sınırlı: yük üretici makineler %85'in üzerinde CPU ile çalıştı, dolayısıyla bu sunucunun değil, onların tavanıdır.
- Azure giden trafiği ölçer: iperf3, üç istemci makinesiyle 78 Gbps çıkış ve en az 132 Gbps giriş ölçtü. GET ve MGET değerleri dışarı gönderir. HotKV'nin GET'i çıkış sınırının %88'ini kullandı; bu nedenle bu, sunucunun değil örneğin belirlediği bir alt sınırdır ve %83 ile MGET'i hemen arkasındadır. Dragonfly'ın okumaları sınırın en fazla %44'ünü kullandı.
- Yazmalar içeri gelir, bu yüzden yazma sonuçları sunucu sayılarıdır. En ağır olanı, yaklaşık 106 Gbps ile SETNX, giriş tavanının yaklaşık %80'ini kullandı; bu yüzden HotKV'nin yazma rakamlarını hafif alt sınırlar olarak değerlendirin.
- PING'de yük üreticileri HotKV ile %86, Dragonfly ile %82 CPU'ya ulaştı. Aralarındaki %0,6 bu sınırın içindedir, bu yüzden PING beraberliktir.
Azure D160alds_v7 için kesin sayılar
| Komut | HotKV | Redis | Valkey | Dragonfly | HotKV ve Redis | HotKV ve Valkey | HotKV ve Dragonfly |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SET | En yüksek: 50,480,621 | 3,409,794 | 2,882,486 | 15,042,258 | 14.80x | 17.51x | 3.36x |
| GET | En yüksek: 36,643,656(Ağ sınırlı) | 1,132,934 | 1,631,573 | 13,446,228 | 32.34x | 22.46x | 2.73x |
| MGET | En yüksek: 4,617,382 | 277,956 | 536,872 | 2,348,137 | 16.61x | 8.60x | 1.97x |
| SETNX | En yüksek: 55,333,360 | 1,397,967 | 1,860,919 | 14,442,422 | 39.58x | 29.73x | 3.83x |
| APPEND | En yüksek: 25,050,648 | 1,530,680 | 1,290,421 | 8,858,165 | 16.37x | 19.41x | 2.83x |
| INCR | En yüksek: 90,783,545 | 2,104,069 | 1,918,073 | 20,603,259 | 43.15x | 47.33x | 4.41x |
| LPUSH | En yüksek: 31,617,779 | 1,247,914 | 842,106 | 10,579,641 | 25.34x | 37.55x | 2.99x |
| RPUSH | En yüksek: 43,776,706 | 628,324 | 878,476 | 11,014,977 | 69.67x | 49.83x | 3.97x |
| SADD | En yüksek: 50,626,647 | 2,053,737 | 894,438 | 12,044,417 | 24.65x | 56.60x | 4.20x |
| HSET | En yüksek: 28,997,514 | 536,527 | 781,768 | 9,797,534 | 54.05x | 37.09x | 2.96x |
| MSET | En yüksek: 11,275,369 | 378,641 | 464,801 | 2,941,342 | 29.78x | 24.26x | 3.83x |
| PING | 125,232,520(Yük üreticisi sınırlı) | 3,235,600 | 3,480,446 | En yüksek: 126,033,542 | 38.70x | 35.98x | 0.99x |
Testimizde Redis 8 vektör kümelerinden daha hızlı
Aynı OpenAI embedding'lerini HotKV'ye ve Redis 8'e yükledik ve her birine, tek bir makinede 1 ila 100 eşzamanlı istemci bağlantısıyla aynı 1.000 sorguyu çalıştırdık. İkisi de aynı dizin ayarlarıyla tam duyarlıklı vektörler tuttu.
Aynı recall'da saniyedeki sorgu sayısı
Her iki motor da tam duyarlıklı float32 vektörler sakladı. 999.000 vektör yüklendikten sonra HotKV süreci 6,77 GB, Redis 7,01 GB tuttu.
Ölçülmeyenler: Redis'in varsayılan 8 bit nicemlenmiş modu, Redis Query Engine, diğer veri kümeleri ve diğer donanımlar. HotKV derlemesi, henüz yayımlanmamış bir geliştirme derlemesidir. Redis dört vCPU'ya sabitlenerek yüklendi ve yeniden yüklenmiş bir dizin üzerinde arandı (makaleye bakın).
Tüm sayılar: 999.000 vektör, 50 istemci
| ef | HotKV recall | Redis recall | HotKV sorgu/sn | Redis sorgu/sn | Oran |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 derlemesi c8dafd37 ve Redis 8.10.2, kosinüs benzerliği, her ikisinde de M=16 ve ef_construction=200 ile HNSW, her ikisinde de float32 (Redis NOQUANT). Recall, kesin kaba kuvvet sonuçlarına karşı recall@10'dur. Azure Standard_D160alds_v7, AMD EPYC 9V45, 160 vCPUs üzerinde 3 çalıştırmanın ortancası. Sunucular 128 vCPU'yu paylaştı, yük üreticileri diğer 32 vCPU üzerinde çalıştı ve her ikisi için aynı istemci kodu kullanıldı.
Veri kümesi: Kumar Shivendu and Nirant Kasliwal tarafından dbpedia-entities-openai-1M embedding'leri (OpenAI text-embedding-ada-002, 1.536 boyut), lisans: MIT, artı 1.000 ayrılmış sorgu. Tam yöntem, betikler ve ham sonuçlar. 14 Ekim 2026 tarihinde ölçüldü.
HotKV'yi işe koşmaya hazır mısınız?
Erken erişim alın ve HotKV'yi iş yükünüz için keşfedin.
Erken erişim alın