爲何 Redis 要比 Memcached 更火？

做者：Kaito
連接：kaito-kidd.com/2020/06/28/redis-vs-memcached/

前言

咱們都知道，Redis和Memcached都是內存數據庫，它們的訪問速度很是之快。但咱們在開發過程當中，這兩個內存數據庫，咱們到底要如何選擇呢？它們的優劣都有哪些？

爲何如今看Redis要比Memcached更火一些？

這篇文章，咱們就從各個方面來對比這兩個內存數據庫的差別，方便你在使用時，作出最符合業務須要的選擇。

要分析它們的區別，主要從如下幾個方面對比：

• 線程模型
• 數據結構
• 淘汰策略
• 管道與事務
• 持久化
• 高可用
• 集羣化

線程模型

要說性能，必需要分析它們的服務模型。

Memcached處理請求採用多線程模型，而且基於IO多路複用技術，主線程接收到請求後，分發給子線程處理。

這樣作好的好處是，當某個請求處理比較耗時，不會影響到其餘請求的處理。

固然，缺點是CPU的多線程切換必然存在性能損耗，同時，多線程在訪問共享資源時必然要加鎖，也會在必定程度上下降性能。

Redis一樣採用IO多路複用技術，但它處理請求採用是單線程模型，從接收請求處處理數據都在一個線程中完成。推薦看一下這篇《Redis 究竟是單線程仍是多線程？》。

這意味着使用Redis，一旦某個請求處理耗時比較長，那麼整個Redis就會阻塞住，直到這個請求處理完成後返回，才能處理下一個請求，使用Redis時必定要避免複雜的耗時操做。

單線程的好處是，少了CPU的上下文切換損耗，沒有了多線程訪問資源的鎖競爭，但缺點是沒法利用CPU多核的性能。

因爲Redis是內存數據庫，它的訪問速度很是地快，因此它的性能瓶頸不在於CPU，而在於內存和網絡帶寬，這也是做者採用單線程模型的主要緣由。同時，單線程對於程序開發很是友好，調試起來也很方便。開發多線程程序必然會增長必定的調試難度。

所以，當咱們的業務使用key的數據比較大時，Memcached的訪問性能要比Redis好一些。若是key的數據比較小，二者差異並不大。

嚴格來講，Redis的單線程指的是處理請求的線程，它自己還有其餘線程在工做，例若有其餘線程用來異步處理耗時的任務。

Redis6.0又進一步完善了多線程，在接收請求和發送請求時使用多線，進一步提升了處理性能。

數據結構

Memcached支持的數據結構很單一，僅支持string類型的操做。而且對於value的大小限制必須在1MB如下，過時時間不能超過30天。

而Redis支持的數據結構很是豐富，除了經常使用的數據類型string、list、hash、set、zset以外，還可使用geo、hyperLogLog數據類型。

使用Memcached時，咱們只能把數據序列化後寫入到Memcached中。而後再從Memcached中讀取數據，再反序列化爲咱們須要的格式，只能「整存整取」。

而Redis對於不一樣的數據結構能夠採用不一樣的操做方法，很是靈活。

• list：能夠方便的構建一個鏈表，或者看成隊列使用
• hash：靈活地操做咱們須要的字段，進行「整存零取」、「零存整取」以及「零存零取」
• set：構建一個不重複的集合，並方便地進行差集、並集運算
• zset：構建一個排行榜，或帶有權重的列表
• geo：用於地圖相關的業務，標識兩個地點的座標，以及計算它們的距離
• hyperLogLog：使用很是少的內存計算UV

總之，Redis正是由於提供了這麼豐富的數據結構，近幾年在內存數據庫領域大放異彩，爲咱們的業務開發提供了極大的便利。關注公衆號Java技術棧獲取更多數據類型的詳細使用教程。

淘汰策略

Memcached必須設置整個實例的內存上限，數據達到上限後觸發LRU淘汰機制，優先淘汰不經常使用使用的數據。

但它的數據淘汰機制存在一些問題：剛寫入的數據可能會被優先淘汰掉，這個問題主要是它自己內存管理設計機制致使的。

Redis沒有限制必須設置內存上限，若是內存足夠使用，Redis可使用足夠大的內存。推薦看下《Redis 內存滿了怎麼辦》

同時Redis提供了多種淘汰策略：

• volatile-lru：從過時key中按LRU機制淘汰
• allkeys-lru：在全部key中按LRU機制淘汰
• volatile-random：在過時key中隨機淘汰key
• allkeys-random：在全部key中隨機淘汰key
• volatile-ttl：優先淘汰最近要過時的key
• volatile-lfu：在全部key中按LFU機制淘汰
• allkeys-lfu：在過時key中按LFU機制淘汰

咱們能夠針對業務場景，使用不一樣的數據淘汰策略。

管道與事務

Redis還支持管道功能，客戶端一次性打包發送多條命令到服務端，服務端依次處理客戶端發來的命令。這樣能夠減小來回往來的網絡IO次數，提供高訪問性能。

另外它還支持事務，這裏所說的事務並非MySQL那樣嚴格的事務模型，這種事務模型是Redis特有的。

通常事務會配合管道一塊使用，客戶端一次性打包發送多條命令到服務端，而且標識這些命令必須嚴格按順序執行，不能被其餘客戶端打斷。同時執行事務以前，客戶端能夠告訴服務端某個key稍後會進行相關操做，若是這個客戶端在操做這個key以前，有其餘客戶端對這個key進行更改，那麼當前客戶端在執行這些命令時會放棄整個事務操做，保證一致性。

持久化

Memcached不支持數據的持久化，若是Memcached服務宕機，那麼這個節點的數據將所有丟失。

Redis支持將數據持久化磁盤上，提供RDB和AOF兩種方式：

• RDB：將整個實例中的數據快照到磁盤上，全量持久化
• AOF：把每個寫命令持久到磁盤，增量持久化

Redis使用這兩種方式相互配合，完成數據完整性保障，最大程度下降服務宕機致使的數據丟失問題。

高可用

Memcached沒有主從複製架構，只能單節點部署，若是節點宕機，那麼該節點數據所有丟失。業務須要對這種狀況作兼容處理，當某個節點不可用時，把數據寫入到其餘節點以下降對業務的影響。

Redis擁有主從複製架構，兩個節點組成主從架構，從能夠實時同步主的數據，提升整個Redis服務的可用性。

同時Redis還提供了哨兵節點，在主節點宕機時，主動把從節點提高爲主節點，繼續提供服務。Redis哨兵如何與Spring Boot集成等系列教程能夠關注公衆號Java技術棧搜索閱讀。

主從兩個節點還能夠提供讀寫分離功能，進一步提升程序訪問的性能。

集羣化

Memcached和Redis都是由多個節點組成集羣對外提供服務，但他們的機制也有所不一樣。

Memcached的集羣化是在客戶端採用一致性哈希算法向指定節點發送數據，當一個節點宕機時，其餘節點會分擔這個節點的請求。

而Redis集羣化採用的是每一個節點維護一部分虛擬槽位，經過key的哈希計算，將key映射到具體的虛擬槽位上，這個槽位再映射到具體的Redis節點。

同時每一個Redis節點都包含至少一個從節點，組成主從架構，進一步提升每一個節點的高可用能力。

當增長或下線節點時，須要手動觸發數據遷移，從新進行哈希槽位映射。

Redis官方的集羣化解決方案爲Redis cluster，它採用無中心化的設計。另外也有第三方的採用中心化設計proxy方式的集羣化解決方案，例如Codis、Twemproxy。

總結

從以上幾個方面進行對比分析，總結以下表。

總體來講，Redis提供了很是豐富的功能，並且性能基本上與Memcached相差無幾，這也是它最近這幾年佔領內存數據庫鰲頭的緣由。

若是你的業務須要各類數據結構給予支撐，同時要求數據的高可用保障，那麼選擇Redis是比較合適的。

若是你的業務很是簡單，只是簡單的set/get，而且對於內存使用並不高，那麼使用簡單的Memcached足夠。

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