前言

我們都知道，Redis和Memcached都是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，它們的訪問速度非常之快。但我們在開發(fā)過程中，這兩個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，我們到底要如何選擇呢？它們的優(yōu)劣都有哪些？

為什么現(xiàn)在看Redis要比Memcached更火一些？

這篇文章，我們就從各個方面來對比這兩個內(nèi)存數(shù)據(jù)庫的差異，方便你在使用時，做出最符合業(yè)務(wù)需要的選擇。

要分析它們的區(qū)別，主要從以下幾個方面對比：

•  線程模型
•  數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
•  淘汰策略
•  管道與事務(wù)
•  持久化
•  高可用
•  集群化

線程模型

要說性能，必須要分析它們的服務(wù)模型。

Memcached處理請求采用多線程模型，并且基于IO多路復(fù)用技術(shù)，主線程接收到請求后，分發(fā)給子線程處理。

這樣做好的好處是，當某個請求處理比較耗時，不會影響到其他請求的處理。

當然，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，也會在一定程度上降低性能。

Redis同樣采用IO多路復(fù)用技術(shù)，但它處理請求采用是單線程模型，從接收請求到處理數(shù)據(jù)都在一個線程中完成。

這意味著使用Redis，一旦某個請求處理耗時比較長，那么整個Redis就會阻塞住，直到這個請求處理完成后返回，才能處理下一個請求，使用Redis時一定要避免復(fù)雜的耗時操作。

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，但缺點是無法利用CPU多核的性能。

由于Redis是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫，它的訪問速度非常地快，所以它的性能瓶頸不在于CPU，而在于內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬，這也是作者采用單線程模型的主要原因。同時，單線程對于程序開發(fā)非常友好，調(diào)試起來也很方便。開發(fā)多線程程序必然會增加一定的調(diào)試難度。

因此，當我們的業(yè)務(wù)使用key的數(shù)據(jù)比較大時，Memcached的訪問性能要比Redis好一些。如果key的數(shù)據(jù)比較小，兩者差別并不大。

    “    嚴格來說，Redis的單線程指的是處理請求的線程，它本身還有其他線程在工作，例如有其他線程用來異步處理耗時的任務(wù)。

Redis6.0又進一步完善了多線程，在接收請求和發(fā)送請求時使用多線，進一步提高了處理性能。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

Memcached支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)很單一，僅支持string類型的操作。并且對于value的大小限制必須在1MB以下，過期時間不能超過30天。

而Redis支持的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)非常豐富，除了常用的數(shù)據(jù)類型string、list、hash、set、zset之外，還可以使用geo、hyperLogLog數(shù)據(jù)類型。

使用Memcached時，我們只能把數(shù)據(jù)序列化后寫入到Memcached中。然后再從Memcached中讀取數(shù)據(jù)，再反序列化為我們需要的格式，只能“整存整取”。

而Redis對于不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可以采用不同的操作方法，非常靈活。

•  list：可以方便的構(gòu)建一個鏈表，或者當作隊列使用
•  hash：靈活地操作我們需要的字段，進行“整存零取”、“零存整取”以及“零存零取”
•  set：構(gòu)建一個不重復(fù)的集合，并方便地進行差集、并集運算
•  zset：構(gòu)建一個排行榜，或帶有權(quán)重的列表
•  geo：用于地圖相關(guān)的業(yè)務(wù)，標識兩個地點的坐標，以及計算它們的距離
•  hyperLogLog：使用非常少的內(nèi)存計算UV

總之，Redis正是因為提供了這么豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，近幾年在內(nèi)存數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域大放異彩，為我們的業(yè)務(wù)開發(fā)提供了極大的便利。

淘汰策略

Memcached必須設(shè)置整個實例的內(nèi)存上限，數(shù)據(jù)達到上限后觸發(fā)LRU淘汰機制，優(yōu)先淘汰不常用使用的數(shù)據(jù)。

但它的數(shù)據(jù)淘汰機制存在一些問題：剛寫入的數(shù)據(jù)可能會被優(yōu)先淘汰掉，這個問題主要是它本身內(nèi)存管理設(shè)計機制導(dǎo)致的。

Redis沒有限制必須設(shè)置內(nèi)存上限，如果內(nèi)存足夠使用，Redis可以使用足夠大的內(nèi)存。

同時Redis提供了多種淘汰策略：

•  volatile-lru：從過期key中按LRU機制淘汰
•  allkeys-lru：在所有key中按LRU機制淘汰
•  volatile-random：在過期key中隨機淘汰key
•  allkeys-random：在所有key中隨機淘汰key
•  volatile-ttl：優(yōu)先淘汰最近要過期的key
•  volatile-lfu：在所有key中按LFU機制淘汰
•  allkeys-lfu：在過期key中按LFU機制淘汰

我們可以針對業(yè)務(wù)場景，使用不同的數(shù)據(jù)淘汰策略。

管道與事務(wù)

Redis還支持管道功能，客戶端一次性打包發(fā)送多條命令到服務(wù)端，服務(wù)端依次處理客戶端發(fā)來的命令。這樣可以減少來回往來的網(wǎng)絡(luò)IO次數(shù)，提供高訪問性能。

另外它還支持事務(wù)，這里所說的事務(wù)并不是MySQL那樣嚴格的事務(wù)模型，這種事務(wù)模型是Redis特有的。

一般事務(wù)會配合管道一塊使用，客戶端一次性打包發(fā)送多條命令到服務(wù)端，并且標識這些命令必須嚴格按順序執(zhí)行，不能被其他客戶端打斷。同時執(zhí)行事務(wù)之前，客戶端可以告訴服務(wù)端某個key稍后會進行相關(guān)操作，如果這個客戶端在操作這個key之前，有其他客戶端對這個key進行更改，那么當前客戶端在執(zhí)行這些命令時會放棄整個事務(wù)操作，保證一致性。

持久化

Memcached不支持數(shù)據(jù)的持久化，如果Memcached服務(wù)宕機，那么這個節(jié)點的數(shù)據(jù)將全部丟失。

Redis支持將數(shù)據(jù)持久化磁盤上，提供RDB和AOF兩種方式：

•  RDB：將整個實例中的數(shù)據(jù)快照到磁盤上，全量持久化
•  AOF：把每一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(shù)據(jù)完整性保障，最大程度降低服務(wù)宕機導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失問題。

高可用

Memcached沒有主從復(fù)制架構(gòu)，只能單節(jié)點部署，如果節(jié)點宕機，那么該節(jié)點數(shù)據(jù)全部丟失。業(yè)務(wù)需要對這種情況做兼容處理，當某個節(jié)點不可用時，把數(shù)據(jù)寫入到其他節(jié)點以降低對業(yè)務(wù)的影響。

Redis擁有主從復(fù)制架構(gòu)，兩個節(jié)點組成主從架構(gòu)，從可以實時同步主的數(shù)據(jù)，提高整個Redis服務(wù)的可用性。

同時Redis還提供了哨兵節(jié)點，在主節(jié)點宕機時，主動把從節(jié)點提升為主節(jié)點，繼續(xù)提供服務(wù)。

主從兩個節(jié)點還可以提供讀寫分離功能，進一步提高程序訪問的性能。

集群化

Memcached和Redis都是由多個節(jié)點組成集群對外提供服務(wù)，但他們的機制也有所不同。

Memcached的集群化是在客戶端采用一致性哈希算法向指定節(jié)點發(fā)送數(shù)據(jù)，當一個節(jié)點宕機時，其他節(jié)點會分擔(dān)這個節(jié)點的請求。

而Redis集群化采用的是每個節(jié)點維護一部分虛擬槽位，通過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(jié)點。

同時每個Redis節(jié)點都包含至少一個從節(jié)點，組成主從架構(gòu)，進一步提高每個節(jié)點的高可用能力。

當增加或下線節(jié)點時，需要手動觸發(fā)數(shù)據(jù)遷移，重新進行哈希槽位映射。

Redis官方的集群化解決方案為Redis cluster，它采用無中心化的設(shè)計。另外也有第三方的采用中心化設(shè)計proxy方式的集群化解決方案，例如Codis、Twemproxy。

總結(jié)

從以上幾個方面進行對比分析，總結(jié)如下表。

如果你的業(yè)務(wù)需要各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)給予支撐，同時要求數(shù)據(jù)的高可用保障，那么選擇Redis是比較合適的。

如果你的業(yè)務(wù)非常簡單，只是簡單的set/get，并且對于內(nèi)存使用并不高，那么使用簡單的Memcached足夠。

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