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选redis还是memcache

简介: memcache和redis是互联网分层架构中,最常用的KV缓存。不少同学在选型的时候会纠结,到底是选择memcache还是redis。 虽然redis比memcache更晚出来,且功能确实也更丰富,但对于一个技术人,了解“所以然”恐怕比“选择谁”更重要一些。
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memcache和redis是互联网分层架构中,最常用的KV缓存。不少同学在选型的时候会纠结,到底是选择memcache还是redis。
 
虽然redis比memcache更晚出来,且功能确实也更丰富,但对于一个技术人,了解“所以然”恐怕比“选择谁”更重要一些。
 

什么时候倾向于选择redis?

业务需求决定技术选型,当业务有这样一些特点的时候,选择redis会更加适合。
 

复杂数据结构

value是哈希,列表,集合,有序集合这类复杂的数据结构时,会选择redis,因为mc无法满足这些需求。
最典型的场景,用户订单列表,用户消息,帖子评论列表等。
 

持久化

mc无法满足持久化的需求,只得选择redis。
但是,这里要提醒的是,真的使用对了redis的持久化功能么?
 
千万不要把redis当作数据库用:
(1)redis的定期快照不能保证数据不丢失
(2)redis的AOF会降低效率,并且不能支持太大的数据量

不要期望redis做固化存储会比mysql做得好,不同的工具做各自擅长的事情,把redis当作数据库用,这样的设计八成是错误的。
 

缓存场景,开启固化功能,有什么利弊?

如果只是缓存场景,数据存放在数据库,缓存在redis,此时如果开启固化功能: 

优点是,redis挂了再重启,内存里能够快速恢复热数据,不会瞬时将压力压到数据库上,没有一个cache预热的过程。

缺点是,在redis挂了的过程中,如果数据库中有数据的修改,可能导致redis重启后,数据库与redis的数据不一致。
 
因此,只读场景,或者允许一些不一致的业务场景,可以尝试开启redis的固化功能。
 

天然高可用

redis天然支持集群功能,可以实现主动复制,读写分离。
redis官方也提供了sentinel集群管理工具,能够实现主从服务监控,故障自动转移,这一切,对于客户端都是透明的,无需程序改动,也无需人工介入。
而memcache,要想要实现高可用,需要进行二次开发,例如客户端的双读双写,或者服务端的集群同步。
但是,这里要提醒的是,大部分业务场景,缓存真的需要高可用么?
(1)缓存场景,很多时候,是允许cache miss
(2)缓存挂了,很多时候可以通过DB读取数据

所以,需要认真剖析业务场景,高可用,是否真的是对缓存的主要需求?
 

存储的内容比较大

memcache的value存储,最大为1M,如果存储的value很大,只能使用redis。
 

什么时候倾向于memcache?

纯KV,数据量非常大,并发量非常大的业务,使用memcache或许更适合。
这要从mc与redis的底层实现机制差异说起。

内存分配

memcache使用预分配内存池的方式管理内存,能够省去内存分配时间。
redis则是临时申请空间,可能导致碎片。
从这一点上,mc会更快一些。
 

虚拟内存使用

memcache把所有的数据存储在物理内存里。
redis有自己的VM机制,理论上能够存储比物理内存更多的数据,当数据超量时,会引发swap,把冷数据刷到磁盘上。
从这一点上,数据量大时,mc会更快一些。
 

网络模型

memcache使用非阻塞IO复用模型,redis也是使用非阻塞IO复用模型。
但由于redis还提供一些非KV存储之外的排序,聚合功能,在执行这些功能时,复杂的CPU计算,会阻塞整个IO调度。
从这一点上,由于redis提供的功能较多,mc会更快一些。
 

线程模型

memcache使用多线程,主线程监听,worker子线程接受请求,执行读写,这个过程中,可能存在锁冲突。
redis使用单线程,虽无锁冲突,但难以利用多核的特性提升整体吞吐量。
从这一点上,mc会快一些。
 
最后总结一下:
不管是mc和redis,服务端集群没有天然支持水平扩展,需要在客户端进行分片,这其实对调用方并不友好。如果能服务端集群能够支持水平扩展,会更完美一些。

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