Redis與Memcached簡要比較

若是簡單地比較Redis與Memcached的區別，大多數都會獲得如下觀點：

1 Redis不只僅支持簡單的k/v類型的數據，同時還提供list，set，hash等數據結構的存儲。

2 Redis支持數據的備份，即master-slave模式的數據備份。

3 Redis支持數據的持久化，能夠將內存中的數據保持在磁盤中，重啓的時候能夠再次加載進行使用。

在Redis中，並非全部的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別（我我的是這麼認爲的）。Redis只會緩存全部的key的信息，若是Redis發現內存的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操做，Redis根據「swappability = age*log(size_in_memory)」計 算出哪些key對應的value須要swap到磁盤。而後再將這些key對應的value持久化到磁盤中，同時在內存中清除。這種特性使得Redis能夠 保持超過其機器自己內存大小的數據。固然，機器自己的內存必需要可以保持全部的key，畢竟這些數據是不會進行swap操做的。同時因爲Redis將內存 中的數據swap到磁盤中的時候，提供服務的主線程和進行swap操做的子線程會共享這部份內存，因此若是更新須要swap的數據，Redis將阻塞這個 操做，直到子線程完成swap操做後才能夠進行修改。

能夠參考使用Redis特有內存模型先後的狀況對比：
 

 

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

 

當從Redis中讀取數據的時候，若是讀取的key對應的value不在內存中，那麼Redis就須要從swap文件中加載相應數據，而後再返回給 請求方。這裏就存在一個I/O線程池的問題。在默認的狀況下，Redis會出現阻塞，即完成全部的swap文件加載後纔會相應。這種策略在客戶端的數量較 小，進行批量操做的時候比較合適。可是若是將Redis應用在一個大型的網站應用程序中，這顯然是沒法知足大併發的狀況的。因此Redis運行咱們設置 I/O線程池的大小，對須要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行併發操做，減小阻塞的時間。

 

redis、memcache、mongoDB 對比

從如下幾個維度，對redis、memcache、mongoDB 作了對比，歡迎拍磚

一、性能

都比較高，性能對咱們來講應該都不是瓶頸

整體來說，TPS方面redis和memcache差很少，要大於mongodb

二、操做的便利性

memcache數據結構單一

redis豐富一些，數據操做方面，redis更好一些，較少的網絡IO次數

mongodb支持豐富的數據表達，索引，最相似關係型數據庫，支持的查詢語言很是豐富

三、內存空間的大小和數據量的大小

redis在2.0版本後增長了本身的VM特性，突破物理內存的限制；能夠對key value設置過時時間（相似memcache）

memcache能夠修改最大可用內存,採用LRU算法

mongoDB適合大數據量的存儲，依賴操做系統VM作內存管理，吃內存也比較厲害，服務不要和別的服務在一塊兒

四、可用性（單點問題）

對於單點問題，

redis，依賴客戶端來實現分佈式讀寫；主從複製時，每次從節點從新鏈接主節點都要依賴整個快照,無增量複製，因性能和效率問題，

因此單點問題比較複雜；不支持自動sharding,須要依賴程序設定一致hash 機制。

一種替代方案是，不用redis自己的複製機制，採用本身作主動複製（多份存儲），或者改爲增量複製的方式（須要本身實現），一致性問題和性能的權衡

Memcache自己沒有數據冗餘機制，也不必；對於故障預防，採用依賴成熟的hash或者環狀的算法，解決單點故障引發的抖動問題。

mongoDB支持master-slave,replicaset（內部採用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。

五、可靠性（持久化）

對於數據持久化和數據恢復，

redis支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof加強了可靠性的同時，對性能有所影響

memcache不支持，一般用在作緩存,提高性能；

MongoDB從1.8版本開始採用binlog方式支持持久化的可靠性

六、數據一致性（事務支持）

Memcache 在併發場景下，用cas保證一致性

redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每一個操做連續執行

mongoDB不支持事務

七、數據分析

mongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其餘不支持

八、應用場景

redis：數據量較小的更性能操做和運算上

memcache：用於在動態系統中減小數據庫負載，提高性能;作緩存，提升性能（適合讀多寫少，對於數據量比較大，能夠採用sharding）

MongoDB:主要解決海量數據的訪問效率問題