为什么Redis要比Memcached更火?

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原文:kaito-kidd.com/2020/06/28/redis-vs-memcached/


前言


我们都知道,Redis和Memcached都是内存数据库,它们的访问速度非常之快。但我们在开发过程中,这两个内存数据库,我们到底要如何选择呢?它们的优劣都有哪些?

为什么现在看Redis要比Memcached更火一些?

这篇文章,我们就从各个方面来对比这两个内存数据库的差异,方便你在使用时,做出最符合业务需要的选择。


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

  • 淘汰策略

  • 管道与事务

  • 持久化

  • 高可用

  • 集群化


线程模型


要说性能,必须要分析它们的服务模型。

Memcached处理请求采用多线程模型,并且基于IO多路复用技术,主线程接收到请求后,分发给子线程处理。

这样做好的好处是,当某个请求处理比较耗时,不会影响到其他请求的处理。

当然,缺点是CPU的多线程切换必然存在性能损耗,同时,多线程在访问共享资源时必然要加锁,也会在一定程度上降低性能。

Redis同样采用IO多路复用技术,但它处理请求采用是单线程模型,从接收请求到处理数据都在一个线程中完成。

这意味着使用Redis,一旦某个请求处理耗时比较长,那么整个Redis就会阻塞住,直到这个请求处理完成后返回,才能处理下一个请求,使用Redis时一定要避免复杂的耗时操作。

单线程的好处是,少了CPU的上下文切换损耗,没有了多线程访问资源的锁竞争,但缺点是无法利用CPU多核的性能。

由于Redis是内存数据库,它的访问速度非常地快,所以它的性能瓶颈不在于CPU,而在于内存和网络带宽,这也是作者采用单线程模型的主要原因。同时,单线程对于程序开发非常友好,调试起来也很方便。开发多线程程序必然会增加一定的调试难度。

因此,当我们的业务使用key的数据比较大时,Memcached的访问性能要比Redis好一些。如果key的数据比较小,两者差别并不大。

“严格来说,Redis的单线程指的是处理请求的线程,它本身还有其他线程在工作,例如有其他线程用来异步处理耗时的任务。Redis6.0又进一步完善了多线程,在接收请求和发送请求时使用多线,进一步提高了处理性能。


数据结构


Memcached支持的数据结构很单一,仅支持string类型的操作。并且对于value的大小限制必须在1MB以下,过期时间不能超过30天。

而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、zset之外,还可以使用geo、hyperLogLog数据类型。

使用Memcached时,我们只能把数据序列化后写入到Memcached中。然后再从Memcached中读取数据,再反序列化为我们需要的格式,只能“整存整取”。


而Redis对于不同的数据结构可以采用不同的操作方法,非常灵活。

  • list:可以方便的构建一个链表,或者当作队列使用

  • hash:灵活地操作我们需要的字段,进行“整存零取”、“零存整取”以及“零存零取”

  • set:构建一个不重复的集合,并方便地进行差集、并集运算

  • zset:构建一个排行榜,或带有权重的列表

  • geo:用于地图相关的业务,标识两个地点的坐标,以及计算它们的距离

  • hyperLogLog:使用非常少的内存计算UV


总之,Redis正是因为提供了这么丰富的数据结构,近几年在内存数据库领域大放异彩,为我们的业务开发提供了极大的便利。


淘汰策略


Memcached必须设置整个实例的内存上限,数据达到上限后触发LRU淘汰机制,优先淘汰不常用使用的数据。

但它的数据淘汰机制存在一些问题:刚写入的数据可能会被优先淘汰掉,这个问题主要是它本身内存管理设计机制导致的。

Redis没有限制必须设置内存上限,如果内存足够使用,Redis可以使用足够大的内存。


同时Redis提供了多种淘汰策略:

  • volatile-lru:从过期key中按LRU机制淘汰

  • allkeys-lru:在所有key中按LRU机制淘汰

  • volatile-random:在过期key中随机淘汰key

  • allkeys-random:在所有key中随机淘汰key

  • volatile-ttl:优先淘汰最近要过期的key

  • volatile-lfu:在所有key中按LFU机制淘汰

  • allkeys-lfu:在过期key中按LFU机制淘汰


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。

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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。


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