Redis与Memcached比较

若是简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会获得如下观点：

1 Redis不只仅支持简单的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，能够将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候能够再次加载进行使用。

在Redis中，并非全部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（我我的是这么认为的）。Redis只会缓存全部的key的信息，若是Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操做，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value须要swap到磁盘。而后再将这些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能够保持超过其机器自己内存大小的数据。固然，机器自己的内存必需要可以保持全部的key，毕竟这些数据是不会进行swap操做的。同时因为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操做的子线程会共享这部份内存，因此若是更新须要swap的数据，Redis将阻塞这个操做，直到子线程完成swap操做后才能够进行修改。

能够参考使用Redis特有内存模型先后的状况对比：
 

 

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，若是读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就须要从swap文件中加载相应数据，而后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的状况下，Redis会出现阻塞，即完成全部的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操做的时候比较合适。可是若是将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是没法知足大并发的状况的。因此Redis运行咱们设置I/O线程池的大小，对须要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操做，减小阻塞的时间。

 

redis、memcache、mongoDB 对比

从如下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 作了对比，欢迎拍砖

一、性能

都比较高，性能对咱们来讲应该都不是瓶颈

整体来说，TPS方面redis和memcache差很少，要大于mongodb

二、操做的便利性

memcache数据结构单一

redis丰富一些，数据操做方面，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，最相似关系型数据库，支持的查询语言很是丰富

三、内存空间的大小和数据量的大小

redis在2.0版本后增长了本身的VM特性，突破物理内存的限制；能够对key value设置过时时间（相似memcache）

memcache能够修改最大可用内存,采用LRU算法

mongoDB适合大数据量的存储，依赖操做系统VM作内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一块儿

四、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，每次从节点从新链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，

因此单点问题比较复杂；不支持自动sharding,须要依赖程序设定一致hash 机制。

一种替代方案是，不用redis自己的复制机制，采用本身作主动复制（多份存储），或者改为增量复制的方式（须要本身实现），一致性问题和性能的权衡

Memcache自己没有数据冗余机制，也不必；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引发的抖动问题。

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。

五、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加强了可靠性的同时，对性能有所影响

memcache不支持，一般用在作缓存,提高性能；

MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

六、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一个操做连续执行

mongoDB不支持事务

七、数据分析

mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其余不支持

八、应用场景

redis：数据量较小的更性能操做和运算上

memcache：用于在动态系统中减小数据库负载，提高性能;作缓存，提升性能（适合读多写少，对于数据量比较大，能够采用sharding）

MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题