1.性能上:
性能上都很出色,具体到细节,由于Redis只使用单核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中,Memcached性能要高于Redis,虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 Memcached,还是稍有逊色。
2.内存空间和数据量大小:
MemCached可以修改最大内存,采用LRU算法。Redis增加了VM的特性,突破了物理内存的限制。
3.操作便利上:
MemCached数据结构单一,仅用来缓存数据,而Redis支持更加丰富的数据类型,也可以在服务器端直接对数据进行丰富的操作,这样可以减少网络IO次数和数据体积。
4.可靠性上:
MemCached不支持数据持久化,断电或重启后数据消失,但其稳定性是有保证的。Redis支持数据持久化和数据恢复,允许单点故障,但是同时也会付出性能的代价。
5.应用场景:
Memcached:动态系统中减轻数据库负载,提升性能;做缓存,适合多读少写,大数据量的情况(如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等)。
Redis:适用于对读写效率要求都很高,数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统(如新浪微博的计数和微博发布部分系统,对数据安全性、读写要求都很高)。
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需要慎重考虑的部分
1.Memcached单个key-value大小有限,一个value最大只支持1MB,而Redis最大支持512MB
2.Memcached只是个内存缓存,对可靠性无要求;而Redis更倾向于内存数据库,因此对对可靠性方面要求比较高
3.从本质上讲,Memcached只是一个单一key-value内存Cache;而Redis则是一个数据结构内存数据库,支持五种数据类型,因此Redis除单纯缓存作用外,还可以处理一些简单的逻辑运算,Redis不仅可以缓存,而且还可以作为数据库用
4.新版本(3.0)的Redis是指集群分布式,也就是说集群本身均衡客户端请求,各个节点可以交流,可拓展行、可维护性更强大。
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介绍
Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提供动态、数据库驱动网站的速度,现在已被LiveJournal、hatena、Facebook、Vox、LiveJournal等公司所使用。
Redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串)、 list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的。在此基础上,redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件,并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步,当前 Redis的应用已经非常广泛,国内像新浪、淘宝,国外像 Flickr、Github等均在使用Redis的缓存服务。
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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