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Memcache与Redis比较

chris_2009
 chris_2009
发布于 2016/04/15 15:36
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下文中,memcached简称M,redis简称R。

定位

M最初的定位是内存缓存的扩展,可以合理分配使用多台服务器的未使用内存。

R的定位是结构数据存储服务器,在内存中存储数据是增加性能的一种方式,所以它支持数据持久化以及不活跃数据落到磁盘。
R同时支持Pub/Sub模式的消息队列服务

数据类型支持

M使用key-value的方式存储数据,对于集合类型没有很好的支持。

R支持strings、hashes、lists、sets、sorted sets,可以更方便的适应业务场景,但是集合类型会带来额外的性能开销。

数据存储

M是全内存的方式存储数据。

R是内存优先,其中key是全部存放在内存中的,value部分存储在内存中,部分存储在磁盘中(非活跃数据)。R有两种方式将数据存储到磁盘,一种是以内存快照的方式存储(adb.c),一种是以顺序命令的方式(aof.c)。

内存管理

M使用固定长度的方式分配内存。首先选择合适大小的Slab Class(不同的固定大小,根据数据的大小选择),然后将数据存储到Slab Class下的Chunk(固定大小)中。Chunk使用空闲列表的方式管理。

R将每个数据块的大小存储在数据块的头部,通过一个数组(zmalloc_allocations)来管理数据块,参见zmalloc.c。
R推荐使用hashes,它有更好的存储和检索效率。相对于M来说,R的方式可能会产生少量的内存碎片,同时R会存在数据从内存swap到磁盘的情况。

集群

M本身并不支持集群,一般是用一致性hash的方式将不同区段的数据存储在不同的服务器上面,因此存在单点故障和集群容量伸缩的问题。
M集群的问题可以通过缓存代理服务器规避,后端的M各自独立,代理服务器负责之间的数据同步及可用性检测。

R的cluster支持分布式存储的方式,同时支持Master-Slave应对单独故障。R的节点之间通过命令记录的方式执行同步。

数据一致性

M使用cas命令保证数据一致性。

R使用事务(Pipelining、Scripting方式)保证一组操作的原子性。

IO

M使用多线程模型,非阻塞IO复用(使用epoll或者kqueue,也可以用poll or select但是不推荐),网络IO处理使用了libevent。多线程可以发挥多核的优势,但是会带来并发读写的问题,M使用了锁来处理缓存一致性的问题,这会带来额外的性能开销。

R使用单线程模型,非阻塞IO复用,使用了一个简单事件驱动库ae(ae.c),支持epoll、kqueue和select。单线程方式有更好的性能,但是聚合计算等操作会造成阻塞。数据的持久化使用了额外的线程。

性能

  • M在数据长度比较大时性能优于R(多线程IO)
  • R在数据超出内存大小且冷热不明显时,性能非常差(swap优化不到位或者R不太关注swap,特别是执行数据压缩时,cpu消耗很大)
  • 对于集合类型的操作,R明显是比M好的(天生支持hashes、lists、sets、sorted sets,减少网络开销)

总结

M更适合分布式缓存,如果你不care缓存穿透和缓存丢失。
R更适合数据存储,同时它的内存存储方式可以大大提高操作效率,问题在于它对于事务支持的缺少。但是R并不适合单纯的存储系统,这方面Mongodb会是更好的选择。

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chris_2009
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