# 測試環境 平臺：虛擬機 CPU：E7-4890 4核8線程 內存：8G 硬盤：機械硬盤 OS:Windows Sever 2012 R2 MySQL: 5.5 Rides: 4.0.2 # 測試數據 t_user表，14個字段，1個字段包含中文，數據量527206條 # 測試配置 配置： ``` #maxprocs: 50 #并發協（線）程數量，默認為: CPU核數*2；一般情況下不需要設置此項 bulk_size: 1000 #每批處理數量，不寫默認100，可以根據帶寬、機器性能等調整;如果是全量數據初始化時redis建議設為1000，其他接收端酌情調大 ``` 規則： ``` schema: eseap table: t_user order_by_column: id #排序字段，全量數據初始化時不能為空 #column_lower_case:false #列名稱轉為小寫,默認為false #column_upper_case:false#列名稱轉為大寫,默認為false column_underscore_to_camel: true #列名稱下劃線轉駝峰,默認為false # 包含的列，多值逗號分隔，如：id,name,age,area_id 為空時表示包含全部列 #include_column: ID,USER_NAME,PASSWORD date_formatter: yyyy-MM-dd #date類型格式化， 不填寫默認yyyy-MM-dd datetime_formatter: yyyy-MM-dd HH:mm:ss #datetime、timestamp類型格式化，不填寫默認yyyy-MM-dd HH:mm:ss value_encoder: json #值編碼，支持json、kv-commas、v-commas redis_structure: string # 數據類型。 支持string、hash、list、set類型(與redis的數據類型一直) redis_key_prefix: USER_ #key的前綴 redis_key_column: ID #使用哪個列的值作為key，不填寫默認使用主鍵 ``` 腳本： ``` local json = require("json") -- 加載json模塊 local ops = require("redisOps") -- 加載redis操作模塊 local row = ops.rawRow() --當前變動的一行數據,table類型，key為列名稱 local action = ops.rawAction() --當前數據庫的操作事件,包括：insert、updare、delete local id = row["ID"] --獲取ID列的值 local userName = row["USER_NAME"] --獲取USER_NAME列的值 local key = "user_"..id -- 定義key if action == "delete" -- 刪除事件 then ops.DEL(key) -- 刪除KEY else local password = row["PASSWORD"] --獲取USER_NAME列的值 local createTime = row["CREATE_TIME"] --獲取CREATE_TIME列的值 local result= {} -- 定義結果 result["id"] = id result["userName"] = userName result["password"] = password result["createTime"] = createTime result["source"] = "binlog" -- 數據來源 local val = json.encode(result) -- 將result轉為json ops.SET(key,val) -- 對應Redis的SET命令，第一個參數為key(string類型)，第二個參數為value end ``` # 測試用例一 使用規則，將52萬條數據全量初始化同步到Redis，結果如下：  3次運行的中間值為4.6秒 # 測試用例二 使用Lua腳本，將52萬條數據全量初始化同步到Redis，結果如下：  3次運行的中間值為9.5秒 # 測試用例三 使用規則，將binlog中52萬條增量數據同步到Redis。結果如下：  每秒增量同步(TPS)32950條 # 測試用例四 使用Lua腳本，將binlog中52萬條增量數據同步到Redis。結果如下：  每秒增量同步(TPS)15819條 # 測試用例五 100個線程不停向MySQL寫數據，使用規則將數據實時增量同步到Redis，TPS保持在4000以上，資源占用情況如下：  100個線程不停向MySQL寫數據，使用Lua腳本將數據實時增量同步到Redis，TPS保持在2000以上，資源占用情況如下：  <br/> # 結果說明 **測試環境不同，測試結果也會隨著改變；硬件配置、軟件版本、網絡環境都會影響著測試結果** **以上，僅作為參考，為你在選擇go-mysql-transfer時候提供依據**