Redis要比Memcached更火的原因有哪些

本文介绍了“Redis比Memcached更受欢迎的原因是什么”的知识。很多人在实际案例的操作中会遇到这样的困难。让边肖带领你学习如何处理这些情况。希望大家认真阅读，学点东西！

要分析它们的区别，主要从以下几个方面对比：

线程模型

数据结构

消除策略

管道和交易

坚持

高度可用

聚类。

线程模型

要谈业绩，就要分析他们的服务模式。

Memcached采用多线程模型处理请求，基于IO复用技术，主线程接收请求后分发给子线程进行处理。

这样做的好处是，当一个请求很耗时时，它不会影响其他请求的处理。

当然缺点是CPU的多线程切换必然会有性能损失，同时多线程在访问共享资源时必然会锁定，也会在一定程度上降低性能。

Redis也使用IO复用技术，但它使用单线程模型来处理请求，从接收请求到在一个线程中处理数据。

这意味着在使用Redis时，一旦一个请求需要很长时间处理，整个Redis就会被阻塞，下一个请求要等到请求处理完毕并返回后才能处理。使用Redis时，必须避免复杂且耗时的操作。

单线程的优点是CPU上下文切换损失少，多线程访问资源没有锁竞争，缺点是不能利用CPU多核的性能。

由于Redis是内存数据库，其访问速度非常快，所以其性能瓶颈不在于CPU，而在于内存和网络带宽，这也是笔者采用单线程模型的主要原因。同时，单线程对程序开发非常友好，调试方便。开发多线程程序必然会增加调试难度。

因此，当我们使用key的业务数据相对较大时，Memcached的访问性能要优于Redis。如果密钥的数据很小，它们之间没有太大的区别。

“严格来说，Redis的单线程指的是处理请求的线程，它有其他线程在工作，比如用来异步处理耗时任务的其他线程。

Redis6.0进一步改进了多线程，在接收和发送请求时使用multiline，进一步提高了处理性能。

数据结构

Memcached支持简单的数据结构，只支持字符串类型的操作。值的大小限制必须在1MB以下，过期时间不能超过30天。

Redis支持的数据结构非常丰富。除了常用的数据类型string、list、hash、set和zset之外，还可以使用geo和hyperLogLog数据类型。

使用Memcached时，我们只能序列化数据并将其写入Memcached。然后从Memcached读取数据，再反序列化为我们需要的格式，只能是“一次总付”。

Redis可以针对不同的数据结构采用不同的操作方式，非常灵活。

列表：你可以很容易地建立一个链表或者把它作为一个队列。

Hash:灵活操作我们需要的字段，实行“全存零取”“零存零取”“零存零取”。

集合：建立一个不重复的集合，方便地进行差分和联合运算。

Zset:建立一个排行榜，或者有权重的列表。

Geo:用于地图相关业务，识别两个地方的坐标，计算两个地方的距离。

使用非常少的内存来计算紫外线。

总之，正因为提供了如此丰富的数据结构，Redis近年来在内存数据库领域取得了巨大的成就，为我们的业务发展提供了极大的便利。

淘汰策略

Memcached必须设置整个实例的内存上限。当数据达到上限时，触发LRU消除机制，优先消除不常用的数据。

但其数据消除机制存在一些问题：新写入的数据可能会被优先消除，这主要是其自身的内存管理设计机制造成的。

Redis没有限制。你必须设置内存上限。如果使用了足够的内存，Redis可以使用足够的内存。

同时，Redis提供了多种淘汰策略：

Volatile-lru:根据lru机制从过期密钥中废弃。

根据lru机制，所有的键都被消除了。

易失性-随机：在过期键中随机淘汰键

所有密钥-随机：在所有k

ey中随机淘汰key

我们可以针对业务场景，使用不同的数据淘汰策略。

管道与事务

Redis还支持管道功能，客户端一次性打包发送多条命令到服务端，服务端依次处理客户端发来的命令。这样可以减少来回往来的网络IO次数，提供高访问性能。

另外它还支持事务，这里所说的事务并不是MySQL那样严格的事务模型，这种事务模型是Redis特有的。

一般事务会配合管道一块使用，客户端一次性打包发送多条命令到服务端，并且标识这些命令必须严格按顺序执行，不能被其他客户端打断。同时执行事务之前，客户端可以告诉服务端某个key稍后会进行相关操作，如果这个客户端在操作这个key之前，有其他客户端对这个key进行更改，那么当前客户端在执行这些命令时会放弃整个事务操作，保证一致性。

持久化

Memcached不支持数据的持久化，如果Memcached服务宕机，那么这个节点的数据将全部丢失。

Redis支持将数据持久化磁盘上，提供RDB和AOF两种方式：

•  RDB：将整个实例中的数据快照到磁盘上，全量持久化

•  AOF：把每一个写命令持久到磁盘，增量持久化

Redis使用这两种方式相互配合，完成数据完整性保障，最大程度降低服务宕机导致的数据丢失问题。

高可用

Memcached没有主从复制架构，只能单节点部署，如果节点宕机，那么该节点数据全部丢失。业务需要对这种情况做兼容处理，当某个节点不可用时，把数据写入到其他节点以降低对业务的影响。

Redis拥有主从复制架构，两个节点组成主从架构，从可以实时同步主的数据，提高整个Redis服务的可用性。

同时Redis还提供了哨兵节点，在主节点宕机时，主动把从节点提升为主节点，继续提供服务。

主从两个节点还可以提供读写分离功能，进一步提高程序访问的性能。

集群化

Memcached和Redis都是由多个节点组成集群对外提供服务，但他们的机制也有所不同。

Memcached的集群化是在客户端采用一致性哈希算法向指定节点发送数据，当一个节点宕机时，其他节点会分担这个节点的请求。

而Redis集群化采用的是每个节点维护一部分虚拟槽位，通过key的哈希计算，将key映射到具体的虚拟槽位上，这个槽位再映射到具体的Redis节点。

同时每个Redis节点都包含至少一个从节点，组成主从架构，进一步提高每个节点的高可用能力。

当增加或下线节点时，需要手动触发数据迁移，重新进行哈希槽位映射。

Redis官方的集群化解决方案为Redis cluster，它采用无中心化的设计。另外也有第三方的采用中心化设计proxy方式的集群化解决方案，例如Codis、Twemproxy。

总结

从以上几个方面进行对比分析，总结如下表。

整体来说，Redis提供了非常丰富的功能，而且性能基本上与Memcached相差无几，这也是它最近这几年占领内存数据库鳌头的原因。

如果你的业务需要各种数据结构给予支撑，同时要求数据的高可用保障，那么选择Redis是比较合适的。

如果你的业务非常简单，只是简单的set/get，并且对于内存使用并不高，那么使用简单的Memcached足够。

“Redis要比Memcached更火的原因有哪些”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！