测试设置
这些测试是在我的M1 Pro Macbook Pro上进行的，具有32 GB的内存，连接到WiFi和电池电源。我正在使用 Jetbrains Rider 在发布模式下运行 Visualizer 微服务，在命令行中运行 Redis Stack，在 VSCode 中运行 Visualizer 前端，以及当前版本的 macOS Ventura。
数据摄取
这是在 Redis 中存储单个推文的代码
| varinternalId=await_tweetCollection.InsertAsync（tweetModel); |
查看原始信息TweetDbService – 存储推文.cs由GitHub 托管
这在专用微服务中运行，每次从 Twitter 的示例流中检索新推文时都会执行。在以后的文章中，我将介绍可视化工具的体系结构。
使用 RedisInsight，我可以看到，使用我当前的设置，我可以设法每秒发送大约 700 个命令，其中大部分是存储推文。
数据检索
检索数据由另一个微服务处理，该微服务仅从 Redis 读取数据。
使用K6，我编写了一个脚本，从 GraphQL API 检索 10 条推文。
| 从“K6/http”导入http; | |
| 导入{检查}从“K6”; | |
| import{Counter}from“k6/metrics”; | |
| import{htmlReport}from“https://raw.githubusercontent.com/benc-uk/k6-reporter/main/dist/bundle.js”; | |
| import{textSummary}from“https://jslib.k6.io/k6-summary/0.0.1/index.js”; | |
| 导出常量请求=新计数器（“http_reqs”); | |
| 导出常量选项 = { | |
| 阶段：[ | |
| { 目标：60，持续时间：“5s”}， | |
| { 目标：30，持续时间：“1s”}， | |
| { 目标：10，持续时间：“1s”}， | |
| { 目标：0，持续时间：“2s”}， | |
| ], | |
| }; | |
| 常量查询 = ` | |
| query getFilteredTweets（$filter： FindTweetsInputTypeQl！）{ | |
| 推特 { | |
| 查找（过滤器： $filter） { | |
| 总 | |
| 推文 { | |
| 编号 | |
| 作者标识 | |
| 用户名 | |
| 对话标识 | |
| 朗 | |
| 源 | |
| 发短信 | |
| 创建于 | |
| geoLoc { | |
| 纬度 | |
| 经度 | |
| } | |
| 实体 { | |
| 主题标签 | |
| 提到 | |
| } | |
| publicMetricsLikeCount | |
| publicMetricsRetweetCount | |
| publicMetricsReplyCount | |
| } | |
| } | |
| } | |
| } | |
| `; | |
| 常量变量={过滤器：{页面大小：10，页数：1 } }; | |
| letheaders={“Content-Type”：“application/json” }; | |
| 导出默认功能 () { | |
| constres=http.发布( | |
| “https://localhost:7083/graphql”， | |
| 杰森。stringify（{query：query，variables：variables}）， | |
| { 标头：标头 } | |
| ); | |
| constcheckRes=check（res， { | |
| “状态为 200”：（r）=>r。状态===200， | |
| }); | |
| } | |
| 这将导出为 HTML 作为文件名“result.html”，并使用文本摘要导出为 stdout | |
| 利用句柄摘要回调通过 K6-REPORTER https://github.com/benc-uk/k6-reporter 导出为 HTML | |
| 导出函数句柄摘要（数据) { | |
| 返回 { | |
| “result.html”：htmlReport（data）， | |
| stdout：textSummary（data，{indent：“ ”，enableColors：true}）， | |
| }; |
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