基线解决什么问题
性能基线是在固定条件下记录的一组指标快照，用来回答「这次变更前后差多少」。关键在条件一致：Redis 版本、数据规模与分布、负载模型、采集窗口、观测命令都要统一，否则对比没有意义。基线也不是一次性动作，数据规模、拓扑或业务形态明显变化后需要重建。
基本信息
| 固定条件 | 版本、数据规模与分布、负载模型、采集窗口 |
|---|---|
| 记录内容 | 关键指标快照与当时的配置项 |
| 主要用途 | 量化变更影响，判断优化是否真的有效 |
| 更新节奏 | 数据规模或拓扑明显变化后重建 |
| 归档方式 | 基线档案与变更记录一起保存 |
典型使用场景
- 变更评估：调参、升级、改架构前后对比同一组指标
- 容量规划：用基线判断当前水位距离容量边界还有多远
- 故障定位：异常时的指标与基线对比，快速判断偏离程度
- 回归检测：基线作为参照系，帮助发现性能退化
- 交接说明：新同事靠基线快速了解系统常态
一次基线要采什么
一次基线要采什么
redis-cli INFO latencystats # 命令延迟分位
redis-cli INFO commandstats # 调用量与单次耗时
redis-cli INFO memory # 水位与碎片率
redis-cli INFO stats | grep -E 'instantaneous_ops_per_sec|total_commands_processed'
redis-cli CONFIG GET maxmemory # 配置一并记录，避免条件漂移基线档案要素
| 要素 | 内容 | 作用 |
|---|---|---|
| 环境信息 | 版本、规格、部署形态 | 判断可比性 |
| 数据条件 | 键数量、平均值大小、分布模型 | 避免数据变化污染对比 |
| 负载条件 | 并发、命令类型、持续时间 | 复现的前提 |
| 指标快照 | 延迟分位、吞吐、内存、连接数 | 对比的锚点 |
没有基线的优化与故障排查都在凭感觉争论：有了统一口径的参照系，讨论才能落到具体数字上。
基线条件漂移会让对比失效：数据量增长后再与旧基线比较，观察到的差异未必来自变更本身，重建基线比继续比下去更有价值。