REDIS与MEMCACHED的区别




如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:
1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
2 Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
3 Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

在Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别(我个人是这么认为的)。

Redis只会缓存所有的key的信息,如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值,将触发swap的操作,Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中,同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然,机器本身的内存必须要能够保持所有的key,毕竟这些数据是不会进行swap操作的。

同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候,提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存,所以如果更新需要swap的数据,Redis将阻塞这个操作,直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。

可以参考使用Redis特有内存模型前后的情况对比:

VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

当从Redis中读取数据的时候,如果读取的key对应的value不在内存中,那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据,然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下,Redis会出现阻塞,即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小,进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中,这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小,对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作,减少阻塞的时间。

redis、memcache、mongoDB 对比
从以下几个维度,对redis、memcache、mongoDB 做了对比,欢迎拍砖

1、性能
都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈
总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb

2、操作的便利性
memcache数据结构单一
redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数
mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富

3、内存空间的大小和数据量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对key value设置过期时间(类似memcache)
memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法
mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起

4、可用性(单点问题)

对于单点问题,
redis,依赖客户端来实现分布式读写;主从复制时,每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制,因性能和效率问题,
所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。
一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡

Memcache本身没有数据冗余机制,也没必要;对于故障预防,采用依赖成熟的hash或者环状的算法,解决单点故障引起的抖动问题。

mongoDB支持master-slave,replicaset(内部采用paxos选举算法,自动故障恢复),auto sharding机制,对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

5、可靠性(持久化)

对于数据持久化和数据恢复,

redis支持(快照、AOF):依赖快照进行持久化,aof增强了可靠性的同时,对性能有所影响

memcache不支持,通常用在做缓存,提升性能;

MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、数据一致性(事务支持)

Memcache 在并发场景下,用cas保证一致性

redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行

mongoDB不支持事务

7、数据分析

mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、应用场景
redis:数据量较小的更性能操作和运算上

memcache:用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能;做缓存,提高性能(适合读多写少,对于数据量比较大,可以采用sharding)

MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题

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