redis对比memcached
摘要 :
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。
memcached和redis的比较
1 网络IO模型
Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型,分为监听主线程和worker子线程,监听线程监听网络连接,接受请求后,将连接描述字pipe 传递给worker线程,进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库,多线程模型可以发挥多核作用,但是引入了cache coherency和锁的问题,比如,Memcached最常用的stats 命令,实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁,进行计数等工作,带来了性能损耗。
(Memcached网络IO模型)
Redis使用单线程的IO复用模型,自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架,主要实现了epoll、kqueue和select,对于单纯只有IO操作来说,单线程可以将速度优势发挥到最大,但是Redis也提供了一些简单的计算功能,比如排序、聚合等,对于这些操作,单线程模型实际会严重影响整体吞吐量,CPU计算过程中,整个IO调度都是被阻塞住的。
2.内存管理方面
Memcached使用预分配的内存池的方式,使用slab和大小不同的chunk来管理内存,Item根据大小选择合适的chunk存储,内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销,并且能减小内存碎片产生,但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费,并且在内存仍然有很大空间时,新的数据也可能会被剔除,原因可以参考Timyang的文章:http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/
Redis使用现场申请内存的方式来存储数据,并且很少使用free-list等方式来优化内存分配,会在一定程度上存在内存碎片,Redis跟据存储命令参数,会把带过期时间的数据单独存放在一起,并把它们称为临时数据,非临时数据是永远不会被剔除的,即便物理内存不够,导致swap也不会剔除任何非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据),这点上Redis更适合作为存储而不是cache。
3.数据一致性问题
Memcached提供了cas命令,可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令,并不能保证这点,不过Redis提供了事务的功能,可以保证一串 命令的原子性,中间不会被任何操作打断。
4.存储方式及其它方面
Memcached基本只支持简单的key-value存储,不支持枚举,不支持持久化和复制等功能
Redis除key/value之外,还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构,提供了KEYS
进行枚举操作,但不能在线上使用,如果需要枚举线上数据,Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件,枚举出所有数据,Redis还同时提供了持久化和复制等功能。
5.关于不同语言的客户端支持
在不同语言的客户端方面,Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择,不过因为Memcached发展的时间更久一些,目前看在客户端支持方面,Memcached的很多客户端更加成熟稳定,而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂,加上作者不断增加新的功能等,对应第三方客户端跟进速度可能会赶不上,有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。
根据以上比较不难看出,当我们不希望数据被踢出,或者需要除key/value之外的更多数据类型时,或者需要落地功能时,使用Redis比使用Memcached更合适。
关于Redis的一些周边功能
Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能,比如聚合计算、pubsub、scripting等,对于此类功能需要了解其实现原理,清楚地了解到它的局限性后,才能正确的使用,比如pubsub功能,这个实际是没有任何持久化支持的,消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部丢失的,又比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限,是不可能达到很高的吞吐量的,需要谨慎使用。
总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者,可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路,针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。
总结:
1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。
2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。
3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时,使用Redis更合适。
4.当存储的数据不能被剔除时,使用Redis更合适。
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