redis和memcached

来源:互联网 发布:cms整站系统 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 21:51

1. 使用redis有哪些好处?

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1) 
(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash,即任何类型的kv结构
(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行 
(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

2. redis相比memcached有哪些优势?

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,Redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型 
(2) redis的速度比memcached快很多 
(3) redis可以持久化其数据

在Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的这是和Memcached最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息,如果Redis发现内存的使用量超过了一个阀值,将触发swap的操作,Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中,同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然,机器本身的内存必须要能够保持所有的key,毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候,提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存,所以如果更新需要swap的数据,Redis将阻塞这个操作,直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。


当从Redis中读取数据的时候,如果读取的key对应的value不在内存中,那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据,然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题在默认的情况下,Redis会出现阻塞,即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小,进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中,这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小,对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作,减少阻塞的时间。

三、Memcache与Redis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。


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。

 

3. Memcache与Redis的区别都有哪些?

1)、存储方式 
Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。 
Redis有部份存在硬盘上,swap操作,这样能保证数据的持久性。 
2)、数据支持类型 
Memcache对数据类型支持相对简单 key-value。 
Redis有复杂的数据类型 key-value,list,sorted set,hash set。 
3)、使用底层模型不同 
它们之间底层实现方式 以及与客户端之间通信的应用协议不一样。 Redis直接自己构建了VM 机制 ,因为一般的系统调用系统函数的话,会浪费一定的时间去移动和请求。

4. redis常见性能问题和解决方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 
(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 
(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3… 
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

5. mySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略: 
volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰 
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰 
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰 
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰 
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰 
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

6. 请用Redis和任意语言实现一段恶意登录保护的代码,限制1小时内每用户Id最多只能登录5次。

7.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。