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mongodb和memcached不是一個范疇內(nèi)的東西。mongodb是文檔型的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,其優(yōu)勢在于查詢功能比較強(qiáng)大,能存儲海量數(shù)據(jù)。mongodb和memcached不存在誰替換 誰的問題,MongoDB實(shí)際上是一個簡化版的MySQL,Mongodb的接口實(shí)際上就是類似給SQL做個封裝而已。Mongodb只能支持簡單的單一 查詢 語句,不能join,不能子查詢。實(shí)際性能MySQL和Mongodb差不多,MySQL在高并發(fā)的情況下性能不太好,MongoDB會好很多。 mongodb模式自由,容易搭建分布式群集,適合做儲存。
和memcached更為接近的是redis。它們都是內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中,通過tcp直接存取,優(yōu)勢是速度快,并發(fā)高,缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)類型有限,查詢功能不強(qiáng),一般用作緩存。在我們團(tuán)隊的項目中,一開始用的是memcached,后來用redis替代。
相比memcached:
1、redis具有持久化機(jī)制,可以定期將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)持久化到硬盤上。
2、redis具備binlog功能,可以將所有操作寫入日志,當(dāng)redis出現(xiàn)故障,可依照binlog進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)。
3、redis支持virtual memory,可以限定內(nèi)存使用大小,當(dāng)數(shù)據(jù)超過閾值,則通過類似LRU的算法把內(nèi)存中的最不常用數(shù)據(jù)保存到硬盤的頁面文件中。
4、redis原生支持的數(shù)據(jù)類型更多,使用的想象空間更大。
5、前面有位朋友所提及的一致性哈希,用在redis的sharding中,一般是在負(fù)載非常高需要水平擴(kuò)展時使用。我們還沒有用到這方面的功能,一般的項目,單機(jī)足夠
支撐并發(fā)了。redis 3.0將推出cluster,功能更加強(qiáng)大。
6、redis更多優(yōu)點(diǎn),請移步官方網(wǎng)站查詢。
7. 性能
Redis作者的說法是平均到單個核上的性能,在單條數(shù)據(jù)不大的情況下Redis更好。為什么這么說呢,理由就是Redis是單線程運(yùn)行的。
因為是單線程運(yùn)行,所以和Memcached的多線程相比,整體性能肯定會偏低。
因為是單線程運(yùn)行,所以IO是串行化的,網(wǎng)絡(luò)IO和內(nèi)存IO,因此當(dāng)單條數(shù)據(jù)太大時,由于需要等待一個命令的所有IO完成才能進(jìn)行后續(xù)的命令,所以性能會受影響。
如果簡單地比較Redis與Memcached的區(qū)別,大多數(shù)都會得到以下觀點(diǎn):
1 Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù),同時還提供list,set,hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。
2 Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份,即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。
3 Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化,可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中,重啟的時候可以再次加載進(jìn)行使用。
在Redis中,并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內(nèi)存中的。這是和Memcached相比一個最大的區(qū)別。Redis只會緩存所有的key的信息,如果Redis發(fā)現(xiàn)內(nèi)存的使用量超過了某一個閥值,將觸發(fā)swap的操作,Redis根據(jù)“swappability = age*log(size_in_memory)”計 算出哪些key對應(yīng)的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應(yīng)的value持久化到磁盤中,同時在內(nèi)存中清除。這種特性使得Redis可以 保持超過其機(jī)器本身內(nèi)存大小的數(shù)據(jù)。當(dāng)然,機(jī)器本身的內(nèi)存必須要能夠保持所有的key,畢竟這些數(shù)據(jù)是不會進(jìn)行swap操作的。同時由于Redis將內(nèi)存 中的數(shù)據(jù)swap到磁盤中的時候,提供服務(wù)的主線程和進(jìn)行swap操作的子線程會共享這部分內(nèi)存,所以如果更新需要swap的數(shù)據(jù),Redis將阻塞這個 操作,直到子線程完成swap操作后才可以進(jìn)行修改。
可以參考使用Redis特有內(nèi)存模型前后的情況對比:
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used
當(dāng)從Redis中讀取數(shù)據(jù)的時候,如果讀取的key對應(yīng)的value不在內(nèi)存中,那么Redis就需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù),然后再返回給 請求方。這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認(rèn)的情況下,Redis會出現(xiàn)阻塞,即完成所有的swap文件加載后才會相應(yīng)。這種策略在客戶端的數(shù)量較 小,進(jìn)行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應(yīng)用在一個大型的網(wǎng)站應(yīng)用程序中,這顯然是無法滿足大并發(fā)的情況的。所以Redis運(yùn)行我們設(shè)置 I/O線程池的大小,對需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)的讀取請求進(jìn)行并發(fā)操作,減少阻塞的時間。
redis、memcache、mongoDB 對比
從以下幾個維度,對redis、memcache、mongoDB 做了對比,歡迎拍磚
1、性能
都比較高,性能對我們來說應(yīng)該都不是瓶頸
總體來講,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb
2、操作的便利性
memcache數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一
redis豐富一些,數(shù)據(jù)操作方面,redis更好一些,較少的網(wǎng)絡(luò)IO次數(shù)
mongodb支持豐富的數(shù)據(jù)表達(dá),索引,最類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,支持的查詢語言非常豐富
3、內(nèi)存空間的大小和數(shù)據(jù)量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理內(nèi)存的限制;可以對key value設(shè)置過期時間(類似memcache)
memcache可以修改最大可用內(nèi)存,采用LRU算法
mongoDB適合大數(shù)據(jù)量的存儲,依賴操作系統(tǒng)VM做內(nèi)存管理,吃內(nèi)存也比較厲害,服務(wù)不要和別的服務(wù)在一起
4、可用性(單點(diǎn)問題)
對于單點(diǎn)問題,
redis,依賴客戶端來實(shí)現(xiàn)分布式讀寫;主從復(fù)制時,每次從節(jié)點(diǎn)重新連接主節(jié)點(diǎn)都要依賴整個快照,無增量復(fù)制,因性能和效率問題,
所以單點(diǎn)問題比較復(fù)雜;不支持自動sharding,需要依賴程序設(shè)定一致hash 機(jī)制。
一種替代方案是,不用redis本身的復(fù)制機(jī)制,采用自己做主動復(fù)制(多份存儲),或者改成增量復(fù)制的方式(需要自己實(shí)現(xiàn)),一致性問題和性能的權(quán)衡
Memcache本身沒有數(shù)據(jù)冗余機(jī)制,也沒必要;對于故障預(yù)防,采用依賴成熟的hash或者環(huán)狀的算法,解決單點(diǎn)故障引起的抖動問題。
mongoDB支持master-slave,replicaset(內(nèi)部采用paxos選舉算法,自動故障恢復(fù)),auto sharding機(jī)制,對客戶端屏蔽了故障轉(zhuǎn)移和切分機(jī)制。
5、可靠性(持久化)
對于數(shù)據(jù)持久化和數(shù)據(jù)恢復(fù),
redis支持(快照、AOF):依賴快照進(jìn)行持久化,aof增強(qiáng)了可靠性的同時,對性能有所影響
memcache不支持,通常用在做緩存,提升性能;
MongoDB從1.8版本開始采用binlog方式支持持久化的可靠性
6、數(shù)據(jù)一致性(事務(wù)支持)
Memcache 在并發(fā)場景下,用cas保證一致性
redis事務(wù)支持比較弱,只能保證事務(wù)中的每個操作連續(xù)執(zhí)行
mongoDB不支持事務(wù)
7、數(shù)據(jù)分析
mongoDB內(nèi)置了數(shù)據(jù)分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、應(yīng)用場景
redis:數(shù)據(jù)量較小的更性能操作和運(yùn)算上
memcache:用于在動態(tài)系統(tǒng)中減少數(shù)據(jù)庫負(fù)載,提升性能;做緩存,提高性能(適合讀多寫少,對于數(shù)據(jù)量比較大,可以采用sharding)
MongoDB:主要解決海量數(shù)據(jù)的訪問效率問題
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