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Redis 和 Memcached 的區(qū)別大嗎?只選一個做緩存我們該選哪個?

新聞 數(shù)據(jù)庫運維 Redis
看起來redis比memcached似乎更加牛逼一些,那么事實上是不是這樣的呢?存在即合理,我們來根據(jù)幾個不同點來一一比較一下。

了解過兩者的同學有那么個大致的印象:

1、redis與memcached相比,比僅支持簡單的key-value數(shù)據(jù)類型,同時還提供list,set,zset,hash等數(shù)據(jù)結構的存儲;

2、redis支持數(shù)據(jù)的備份,即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份;

3、redis支持數(shù)據(jù)的持久化,可以將內存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中,重啟的時候可以再次加載進行使用等等。

這似乎看起來redis比memcached更加牛逼一些,那么事實上是不是這樣的呢?存在即合理,我們來根據(jù)幾個不同點來一一比較一下。

網(wǎng)絡IO模型

memcached是多線程,非阻塞IO復用的網(wǎng)絡模型,分為監(jiān)聽主線程和worker子線程,監(jiān)聽線程監(jiān)聽網(wǎng)絡連接,接受請求后,將連接描述字pipe傳遞給worker線程,進行讀寫IO,網(wǎng)絡層使用libevent封裝的事件庫,多線程模型可以發(fā)揮多核作用,但是引入了cache coherency和鎖的問題,比如:memcached最常用的stats命令,實際memcached所有操作都要對這個全局變量加鎖,進行技術等工作,帶來了性能損耗。

redis使用單線程的IO復用模型,自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架,主要實現(xiàn)了epoll, kqueue和select,對于單存只有IO操作來說,單線程可以將速度優(yōu)勢發(fā)揮到***,但是redis也提供了一些簡單的計算功能,比如排序、聚合等,對于這些操作,單線程模型施加會嚴重影響整體吞吐量,CPU計算過程中,整個IO調度都是被阻塞的。

數(shù)據(jù)支持類型

memcached使用key-value形式存儲和訪問數(shù)據(jù),在內存中維護一張巨大的HashTable,使得對數(shù)據(jù)查詢的時間復雜度降低到O(1),保證了對數(shù)據(jù)的高性能訪問。

正如開篇所說:redis與memcached相比,比僅支持簡單的key-value數(shù)據(jù)類型,同時還提供list,set,zset,hash等數(shù)據(jù)結構的存儲;詳細可以翻閱《Redis內存使用優(yōu)化與存儲》

Redis 和 Memcached 的區(qū)別大嗎?只選一個做緩存我們該選哪個?

內存管理機制

對于像Redis和Memcached這種基于內存的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說,內存管理的效率高低是影響系統(tǒng)性能的關鍵因素。傳統(tǒng)C語言中的malloc/free函數(shù)是最常用的分配和釋放內存的方法,但是這種方法存在著很大的缺陷:首先,對于開發(fā)人員來說不匹配的malloc和free容易造成內存泄露;其次頻繁調用會造成大量內存碎片無法回收重新利用,降低內存利用率;***作為系統(tǒng)調用,其系統(tǒng)開銷遠遠大于一般函數(shù)調用。所以,為了提高內存的管理效率,高效的內存管理方案都不會直接使用malloc/free調用。Redis和Memcached均使用了自身設計的內存管理機制,但是實現(xiàn)方法存在很大的差異,下面將會對兩者的內存管理機制分別進行介紹。

Memcached默認使用Slab Allocation機制管理內存,其主要思想是按照預先規(guī)定的大小,將分配的內存分割成特定長度的塊以存儲相應長度的key-value數(shù)據(jù)記錄,以完全解決內存碎片問題。Slab Allocation機制只為存儲外部數(shù)據(jù)而設計,也就是說所有的key-value數(shù)據(jù)都存儲在Slab Allocation系統(tǒng)里,而Memcached的其它內存請求則通過普通的malloc/free來申請,因為這些請求的數(shù)量和頻率決定了它們不會對整個系統(tǒng)的性能造成影響Slab Allocation的原理相當簡單。 如圖所示,它首先從操作系統(tǒng)申請一大塊內存,并將其分割成各種尺寸的塊Chunk,并把尺寸相同的塊分成組Slab Class。其中,Chunk就是用來存儲key-value數(shù)據(jù)的最小單位。每個Slab Class的大小,可以在Memcached啟動的時候通過制定Growth Factor來控制。假定圖中Growth Factor的取值為1.25,如果***組Chunk的大小為88個字節(jié),第二組Chunk的大小就為112個字節(jié),依此類推。

Redis 和 Memcached 的區(qū)別大嗎?只選一個做緩存我們該選哪個?

當Memcached接收到客戶端發(fā)送過來的數(shù)據(jù)時首先會根據(jù)收到數(shù)據(jù)的大小選擇一個最合適的Slab Class,然后通過查詢Memcached保存著的該Slab Class內空閑Chunk的列表就可以找到一個可用于存儲數(shù)據(jù)的Chunk。當一條數(shù)據(jù)庫過期或者丟棄時,該記錄所占用的Chunk就可以回收,重新添加到空閑列表中。從以上過程我們可以看出Memcached的內存管理制效率高,而且不會造成內存碎片,但是它***的缺點就是會導致空間浪費。因為每個Chunk都分配了特定長度的內存空間,所以變長數(shù)據(jù)無法充分利用這些空間。如圖 所示,將100個字節(jié)的數(shù)據(jù)緩存到128個字節(jié)的Chunk中,剩余的28個字節(jié)就浪費掉了。

Redis 和 Memcached 的區(qū)別大嗎?只選一個做緩存我們該選哪個?

Redis的內存管理主要通過源碼中zmalloc.h和zmalloc.c兩個文件來實現(xiàn)的。Redis為了方便內存的管理,在分配一塊內存之后,會將這塊內存的大小存入內存塊的頭部。如圖所示,real_ptr是redis調用malloc后返回的指針。redis將內存塊的大小size存入頭部,size所占據(jù)的內存大小是已知的,為size_t類型的長度,然后返回ret_ptr。當需要釋放內存的時候,ret_ptr被傳給內存管理程序。通過ret_ptr,程序可以很容易的算出real_ptr的值,然后將real_ptr傳給free釋放內存。

Redis 和 Memcached 的區(qū)別大嗎?只選一個做緩存我們該選哪個?

Redis通過定義一個數(shù)組來記錄所有的內存分配情況,這個數(shù)組的長度為ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。數(shù)組的每一個元素代表當前程序所分配的內存塊的個數(shù),且內存塊的大小為該元素的下標。在源碼中,這個數(shù)組為zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已經(jīng)分配的長度為16bytes的內存塊的個數(shù)。zmalloc.c中有一個靜態(tài)變量used_memory用來記錄當前分配的內存總大小。所以,總的來看,Redis采用的是包裝的mallc/free,相較于Memcached的內存管理方法來說,要簡單很多。

在Redis中,并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個***的區(qū)別。當物理內存用完時,Redis可以將一些很久沒用到的value交換到磁盤。Redis只會緩存所有的key的信息,如果Redis發(fā)現(xiàn)內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對應的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應的value持久化到磁盤中,同時在內存中清除。這種特性使得Redis可以保持超過其機器本身內存大小的數(shù)據(jù)。當然,機器本身的內存必須要能夠保持所有的key,畢竟這些數(shù)據(jù)是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存中的數(shù)據(jù)swap到磁盤中的時候,提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內存,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操作后才可以進行修改。當從Redis中讀取數(shù)據(jù)的時候,如果讀取的key對應的value不在內存中,那么Redis就需要從swap文件中加載相應數(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。這種策略在客戶端的數(shù)量較小,進行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網(wǎng)站應用程序中,這顯然是無法滿足大并發(fā)的情況的。所以Redis運行我們設置I/O線程池的大小,對需要從swap文件中加載相應數(shù)據(jù)的讀取請求進行并發(fā)操作,減少阻塞的時間。

Memcached使用預分配的內存池的方式,使用slab和大小不同的chunk來管理內存,Item根據(jù)大小選擇合適的chunk存儲,內存池的方式可以省去申請/釋放內存的開銷,并且能減小內存碎片產(chǎn)生,但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費,并且在內存仍然有很大空間時,新的數(shù)據(jù)也可能會被剔除,原因可以參考Timyang的文章:http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/

Redis使用現(xiàn)場申請內存的方式來存儲數(shù)據(jù),并且很少使用free-list等方式來優(yōu)化內存分配,會在一定程度上存在內存碎片,Redis跟據(jù)存儲命令參數(shù),會把帶過期時間的數(shù)據(jù)單獨存放在一起,并把它們稱為臨時數(shù)據(jù),非臨時數(shù)據(jù)是永遠不會被剔除的,即便物理內存不夠,導致swap也不會剔除任何非臨時數(shù)據(jù)(但會嘗試剔除部分臨時數(shù)據(jù)),這點上Redis更適合作為存儲而不是cache。

Redis 和 Memcached 的區(qū)別大嗎?只選一個做緩存我們該選哪個?

數(shù)據(jù)存儲及持久化

memcached不支持內存數(shù)據(jù)的持久化操作,所有的數(shù)據(jù)都以in-memory的形式存儲。

redis支持持久化操作。redis提供了兩種不同的持久化方法來講數(shù)據(jù)存儲到硬盤里面,一種是快照(snapshotting),它可以將存在于某一時刻的所有數(shù)據(jù)都寫入硬盤里面。另一種方法叫只追加文件(append-only file, AOF),它會在執(zhí)行寫命令時,將被執(zhí)行的寫命令復制到硬盤里面。

數(shù)據(jù)一致性問題

Memcached提供了cas命令,可以保證多個并發(fā)訪問操作同一份數(shù)據(jù)的一致性問題。 Redis沒有提供cas 命令,并不能保證這點,不過Redis提供了事務的功能,可以保證一串 命令的原子性,中間不會被任何操作打斷。

集群管理不同

Memcached是全內存的數(shù)據(jù)緩沖系統(tǒng),Redis雖然支持數(shù)據(jù)的持久化,但是全內存畢竟才是其高性能的本質。作為基于內存的存儲系統(tǒng)來說,機器物理內存的大小就是系統(tǒng)能夠容納的***數(shù)據(jù)量。如果需要處理的數(shù)據(jù)量超過了單臺機器的物理內存大小,就需要構建分布式集群來擴展存儲能力。

Memcached本身并不支持分布式,因此只能在客戶端通過像一致性哈希這樣的分布式算法來實現(xiàn)Memcached的分布式存儲。下圖給出了Memcached的分布式存儲實現(xiàn)架構。當客戶端向Memcached集群發(fā)送數(shù)據(jù)之前,首先會通過內置的分布式算法計算出該條數(shù)據(jù)的目標節(jié)點,然后數(shù)據(jù)會直接發(fā)送到該節(jié)點上存儲。但客戶端查詢數(shù)據(jù)時,同樣要計算出查詢數(shù)據(jù)所在的節(jié)點,然后直接向該節(jié)點發(fā)送查詢請求以獲取數(shù)據(jù)。

相較于Memcached只能采用客戶端實現(xiàn)分布式存儲,Redis更偏向于在服務器端構建分布式存儲。***版本的Redis已經(jīng)支持了分布式存儲功能。Redis Cluster是一個實現(xiàn)了分布式且允許單點故障的Redis高級版本,它沒有中心節(jié)點,具有線性可伸縮的功能。Redis Cluster的分布式存儲架構,節(jié)點與節(jié)點之間通過二進制協(xié)議進行通信,節(jié)點與客戶端之間通過ascii協(xié)議進行通信。在數(shù)據(jù)的放置策略上,Redis Cluster將整個key的數(shù)值域分成4096個哈希槽,每個節(jié)點上可以存儲一個或多個哈希槽,也就是說當前Redis Cluster支持的***節(jié)點數(shù)就是4096。Redis Cluster使用的分布式算法也很簡單:crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。

為了保證單點故障下的數(shù)據(jù)可用性,Redis Cluster引入了Master節(jié)點和Slave節(jié)點。在Redis Cluster中,每個Master節(jié)點都會有對應的兩個用于冗余的Slave節(jié)點。這樣在整個集群中,任意兩個節(jié)點的宕機都不會導致數(shù)據(jù)的不可用。當Master節(jié)點退出后,集群會自動選擇一個Slave節(jié)點成為新的Master節(jié)點。

責任編輯:張燕妮 來源: java進階架構
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