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[轉載] Redis、MongoDB及Memcached的區別

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摘要:單線程請求,所有命令串行執行,并發情況下不需要考慮數據一致性問題。只能使用單線程,性能受限于性能,故單實例最高才可能達到取決于數據結構,數據大小以及服務器硬件性能,日常環境中高峰大約在左右。

1 基本概念
1.1 Redis(內存數據庫)

Redis是一個key-value存儲系統(布式內緩存,高性能的key-value數據庫)。和Memcached類似,它支持存儲的value類型相對更多,包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希類型)。這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更豐富的操作,而且這些操作都是原子性的。在此基礎上,redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣,為了保證效率,數據都是緩存在內存中。區別的是redis會周期性的把更新的數據寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件,并且在此基礎上實現了master-slave(主從)同步。

1.2 MongoDB(NoSQL數據庫)

MongoDB是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品(基于分布式文件存儲的數據庫),是非關系數據庫當中功能最豐富,最像關系數據庫的。他支持的數據結構非常松散,是類似json的bson格式,因此可以存儲比較復雜的數據類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大,其語法有點類似于面向對象的查詢語言,幾乎可以實現類似關系數據庫單表查詢的絕大部分功能,而且還支持對數據建立索引。

1.3 Memcached(內存Cache)

Memcached是一個高性能的分布式內存對象緩存系統,用于動態Web應用以減輕數據庫負載。它通過在內存中緩存數據和對象來減少讀取數據庫的次數,從而提高動態、數據庫驅動網站的速度。Memcached基于一個存儲鍵/值對的hashmap。其守護進程(daemon )是用C寫的,但是客戶端可以用任何語言來編寫,并通過memcached協議與守護進程通信。

2 特點
2.1 Redis

支持多種數據結構,如 string(字符串)、list(雙向鏈表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、hyperloglog(基數估算)。
支持持久化操作,可以進行aof及rdb數據持久化到磁盤,從而進行數據備份或數據恢復等操作,較好的防止數據丟失的手段。
支持通過Replication進行數據復制,通過master-slave機制,可以實時進行數據的同步復制,支持多級復制和增量復制,master-slave機制是Redis進行HA的重要手段。
單線程請求,所有命令串行執行,并發情況下不需要考慮數據一致性問題。
支持pub/sub消息訂閱機制,可以用來進行消息訂閱與通知。
支持簡單的事務需求,但業界使用場景很少,并不成熟。

Redis 只能使用單線程,性能受限于CPU性能,故單實例CPU最高才可能達到5-6w QPS(取決于數據結構,數據大小以及服務器硬件性能,日常環境中QPS高峰大約在1-2w左右)。
依賴快照進行持久化,AOF增強了可靠性的同時,對性能有所影響。
Redis在string類型上會消耗較多內存,可以使用dict(hash表)壓縮存儲以降低內存耗用。
Memcached和Redis都是Key-Value類型,不適合在不同數據集之間建立關系,也不適合進行查詢搜索。比如redis的keys pattern這種匹配操作,對redis的性能是災難;
Redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理內存的限制;可以對key value設置過期時間(類似memcache);
Redis事務支持比較弱,只能保證事務中的每個操作連續執行。

2.2 MongoDB

適合大數據量的存儲,依賴操作系統VM做內存管理,吃內存也比較厲害,服務不要和別的服務在一起。
支持豐富的數據表達,索引,最類似關系型數據庫,支持的查詢語言非常豐富。
支持master-slave,replicaset(內部采用paxos選舉算法,自動故障恢復),auto sharding機制,對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。
從1.8版本開始采用binlog方式支持持久化的可靠性。
MongoDB不支持事務。
MongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其他不支持。

2.3 Memcached

可以利用多核優勢,單實例吞吐量極高,可以達到幾十萬QPS(取決于key、value的字節大小以及服務器硬件性能,日常環境中QPS高峰大約在4-6w左右)。適用于最大程度扛量。
支持直接配置為session handle。
只支持簡單的key/value數據結構,不像Redis可以支持豐富的數據類型。
無法進行持久化,數據不能備份,只能用于緩存使用,且重啟后數據全部丟失。
無法進行數據同步,不能將MC中的數據遷移到其他MC實例中。
內存分配采用Slab Allocation機制管理內存,value大小分布差異較大時會造成內存利用率降低,并引發低利用率時依然出現踢出等問題。需要用戶注重value設計。
Memcached可以修改最大可用內存,采用LRU算法。

3 應用場景
3.1 Redis

適用于對讀寫效率要求都很高,數據處理業務復雜和對安全性要求較高的系統(如新浪微博的計數和微博發布部分系統,對數據安全性、讀寫要求都很高)。

3.2 MongoDB

主要解決海量數據的訪問效率問題。

3.3 Memcached

動態系統中減輕數據庫負載,提升性能;做緩存,適合多讀少寫,大數據量的情況(如人人網大量查詢用戶信息、好友信息、文章信息等);
用于在動態系統中減少數據庫負載,提升性能;做緩存,提高性能(適合讀多寫少,對于數據量比較大,可以采用sharding)。


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