Redis,Memcache,MongoDb 优点和区别

本文涉及的产品
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
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云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
云数据库 MongoDB,独享型 2核8GB
推荐场景:
构建全方位客户视图
简介: Redis相比memcached有哪些优势?

总结:


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可以持久化数据


(4)Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

(5)、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。


 


(6)value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB



 


Redis


优点


1.支持多种数据结构,如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、hyperloglog(基数估算)


2.支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失  的手段。


3.支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数据的同步复制,支持多级复制和增量复制,master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。


4.单线程请求,所有命令串行执行,并发情况下不需要考虑数据一致性问题。


5.支持pub/sub消息订阅机制,可以用来进行消息订阅与通知。


6.支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。


缺点


1.Redis只能使用单线程,性能受限于CPU性能,故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒(取决于数据结构,数据大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右)。


2.支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟,既是优点也是缺点。


3.Redis在string类型上会消耗较多内存,可以使用dict(hash表)压缩存储以降低内存耗用。




Memcache


优点


1.Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右)。适用于最大程度扛量。


2.支持直接配置为session handle。


缺点


1只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型。


2.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失。


3.无法进行数据同步,不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。


4.Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存,value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低,并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。




MongoDB


优点


1.更高的写负载,MongoDB拥有更高的插入速度。


2.处理很大的规模的单表,当数据表太大的时候可以很容易的分割表。


3.高可用性,设置M-S不仅方便而且很快,MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点(数据中心)故障转移。


4.快速的查询,MongoDB支持二维空间索引,比如管道,因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话,这将极大地提高数据库的查询速度。


5.非结构化数据的爆发增长,增加列在有些情况下可能锁定整个数据库,或者增加负载从而导致性能下降,由于MongoDB的弱数据结构模式,添加1个新字段不会对旧表格有任何影响,整个过程会非常快速。


缺点


1.不支持事务。


2.MongoDB占用空间过大 。


3.MongoDB没有成熟的维护工具。




Redis、Memcache和MongoDB的区别


1.性能


三者的性能都比较高,总的来讲:Memcache和Redis差不多,要高于MongoDB。


2.便利性


memcache数据结构单一。


redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数。


mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富。


3,存储空间


redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对key value设置过期时间(类似memcache)。


memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法。


mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起。



4.可用性


redis,依赖客户端来实现分布式读写;主从复制时,每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制,因性能和效率问题,所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡。



Memcache本身没有数据冗余机制,也没必要;对于故障预防,采用依赖成熟的hash或者环状的算法,解决单点故障引起的抖动问题。



mongoDB支持master-slave,replicaset(内部采用paxos选举算法,自动故障恢复),auto sharding机制,对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。



5.可靠性


redis支持(快照、AOF):依赖快照进行持久化,aof增强了可靠性的同时,对性能有所影响。


memcache不支持,通常用在做缓存,提升性能。


MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。



6.一致性


Memcache 在并发场景下,用cas保证一致性。


redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行。


mongoDB不支持事务。



7.数据分析


mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。



8.应用场景


redis:数据量较小的更性能操作和运算上。


memcache:用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能;做缓存,提高性能(适合读多写少,对于数据量比较大,可以采用sharding)。


MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题。


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