Memcached與Redis(四)

3.2 Redis和Memcached的集羣實現機制對比

Memcached是全內存的數據緩衝系統，Redis雖然支持數據的持久化，可是全內存畢竟纔是其高性能的本質。做爲基於內存的存儲系統來講，機器物理內存的大小就是系統可以容納的最大數據量。若是須要處理的數據量超過了單臺機器的物理內存大小，就須要構建分佈式集羣來擴展存儲能力。

3.2.1 Memcached的分佈式存儲

Memcached自己並不支持分佈式，所以只能在客戶端經過像一致性哈希這樣的分佈式算法來實現Memcached的分佈式存儲。圖6 給出了Memcached的分佈式存儲實現架構。當客戶端向Memcached集羣發送數據以前，首先會經過內置的分佈式算法計算出該條數據的目標節點，而後數據會直接發送到該節點上存儲。但客戶端查詢數據時，一樣要計算出查詢數據所在的節點，而後直接向該節點發送查詢請求以獲取數據。

圖6 Memcached客戶端分佈式存儲實現

3.2.2 Redis的分佈式存儲

相較於Memcached只能採用客戶端實現分佈式存儲，Redis更偏向於在服務器端構建分佈式存儲。儘管Redis當前已經發布的穩定版本尚未添加分佈式存儲功能，但Redis開發版中已經具有了Redis Cluster的基本功能。預計在2.6版本以後，Redis就會發布徹底支持分佈式的穩定版本，時間不晚於2012年末。下面咱們會根據開發版中的實現，簡單介紹一下Redis Cluster的核心思想。

Redis Cluster是一個實現了分佈式且容許單點故障的Redis高級版本，它沒有中心節點，具備線性可伸縮的功能。圖7給出Redis Cluster的分佈式存儲架構，其中節點與節點之間經過二進制協議進行通訊，節點與客戶端之間經過ascii協議進行通訊。在數據的放置策略上，Redis Cluster將整個key的數值域分紅4096個哈希槽，每一個節點上能夠存儲一個或多個哈希槽，也就是說當前Redis Cluster支持的最大節點數就是4096。Redis Cluster使用的分佈式算法也很簡單：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。

圖7 Redis分佈式架構

爲了保證單點故障下的數據可用性，Redis Cluster引入了Master節點和Slave節點。如圖4所示，在Redis Cluster中，每一個Master節點都會有對應的兩個用於冗餘的Slave節點。這樣在整個集羣中，任意兩個節點的宕機都不會致使數據的不可用。當Master節點退出後，集羣會自動選擇一個Slave節點成爲新的Master節點。

圖8 Redis Cluster中的Master節點和Slave節點

3.3 Redis和Memcached總體對比

Redis的做者Salvatore Sanfilippo曾經對這兩種基於內存的數據存儲系統進行過比較，整體來看仍是比較客觀的，現總結以下：

1）性能對比：因爲Redis只使用單核，而Memcached可使用多核，因此平均每個核上Redis在存儲小數據時比Memcached性能更高。而在100k以上的數據中，Memcached性能要高於Redis，雖然Redis最近也在存儲大數據的性能上進行優化，可是比起Memcached，仍是稍有遜色。

2）內存使用效率對比：使用簡單的key-value存儲的話，Memcached的內存利用率更高，而若是Redis採用hash結構來作key-value存儲，因爲其組合式的壓縮，其內存利用率會高於Memcached。

3）Redis支持服務器端的數據操做：Redis相比Memcached來講，擁有更多的數據結構和並支持更豐富的數據操做，一般在Memcached裏，你須要將數據拿到客戶端來進行相似的修改再set回去。這大大增長了網絡IO的次數和數據體積。在Redis中，這些複雜的操做一般和通常的GET/SET同樣高效。因此，若是須要緩存可以支持更復雜的結構和操做，那麼Redis會是不錯的選擇。