[Z]Redis與Memcached的區別

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傳統MySQL+ Memcached架構遇到的問題

  實際MySQL是適合進行海量資料存放區的,通過Memcached將熱點資料載入到cache,加速訪問,很多公司都曾經使用過這樣的架構,但隨著業務資料量的不斷增加,和訪問量的持續增長,我們遇到了很多問題:

  1.MySQL需要不斷進行拆庫拆表,Memcached也需不斷跟著擴容,擴容和維護工作佔據大量開發時間。

  2.Memcached與MySQL資料庫資料一致性問題。

  3.Memcached資料命中率低或down機,大量訪問直接穿透到DB,MySQL無法支撐。

  4.跨機房cache同步問題。

  眾多NoSQL百花齊放,如何選擇

  最近幾年,業界不斷湧現出很多各種各樣的NoSQL產品,那麼如何才能正確地使用好這些產品,最大化地發揮其長處,是我們需要深入研究和思考的問題,實際歸根結底最重要的是瞭解這些產品的定位,並且瞭解到每款產品的tradeoffs,在實際應用中做到揚長避短,總體上這些NoSQL主要用於解決以下幾種問題

  1.少量資料存放區,高速讀寫訪問。此類產品通過資料全部in-momery 的方式來保證高速訪問,同時提供資料落地的功能,實際這正是Redis最主要的適用情境。

  2.海量資料存放區,分布式系統支援,資料一致性保證,方便的叢集節點添加/刪除。

  3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設計,節點之間通過gossip方式傳遞叢集資訊,資料保證最終一致性,後者是一個中心化的方案設計,通過類似一個分布式鎖服務來保證強一致性,資料寫入先寫記憶體和redo log,然後定期compat歸併到磁碟上,將隨機寫最佳化為順序寫,提高寫入效能。

  4.Schema free,auto-sharding等。比如目前常見的一些文檔資料庫都是支援schema-free的,直接儲存json格式資料,並且支援auto-sharding等功能,比如mongodb。

  面對這些不同類型的NoSQL產品,我們需要根據我們的業務情境選擇最合適的產品。

  Redis適用情境,如何正確的使用

  前面已經分析過,Redis最適合所有資料in-momory的情境,雖然Redis也提供持久化功能,但實際更多的是一個disk-backed的功能,跟傳統意義上的持久化有比較大的差別,那麼可能大家就會有疑問,似乎Redis更像一個加強版的Memcached,那麼何時使用Memcached,何時使用Redis呢?

 

如果簡單地比較Redis與Memcached的區別,大多數都會得到以下觀點:

1  Redis不僅僅支援簡單的k/v類型的資料,同時還提供list,set,zset,hash等資料結構的儲存。

2  Redis支援資料的備份,即master-slave模式的資料備份。

3  Redis支援資料的持久化,可以將記憶體中的資料保持在磁碟中,重啟的時候可以再次載入進行使用。

拋開這些,可以深入到Redis內部構造去觀察更加本質的區別,理解Redis的設計。

在Redis中,並不是所有的資料都一直儲存在記憶體中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩衝所有的 key的資訊,如果Redis發現記憶體的使用量超過了某一個閥值,將觸發swap的操作,Redis根據“swappability = age*log(size_in_memory)”計 算出哪些key對應的value需要swap到磁碟。然後再將這些key對應的value持久化到磁碟中,同時在記憶體中清除。這種特性使得Redis可以 保持超過其機器本身記憶體大小的資料。當然,機器本身的記憶體必須要能夠保持所有的key,畢竟這些資料是不會進行swap操作的。同時由於Redis將記憶體 中的資料swap到磁碟中的時候,提供服務的主線程和進行swap操作的子線程會共用這部分記憶體,所以如果更新需要swap的資料,Redis將阻塞這個 操作,直到子線程完成swap操作後才可以進行修改。

使用Redis特有記憶體模型前後的情況對比:
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 從Redis中讀取資料的時候,如果讀取的key對應的value不在記憶體中,那麼Redis就需要從swap檔案中載入相應資料,然後再返回給請求方。 這裡就存在一個I/O線程池的問題。在預設的情況下,Redis會出現阻塞,即完成所有的swap檔案載入後才會相應。這種策略在用戶端的數量較小,進行 大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站應用程式程式中,這顯然是無法滿足大並發的情況的。所以Redis運行我們設定I/O線程 池的大小,對需要從swap檔案中載入相應資料的讀取請求進行並行作業,減少阻塞的時間。

如果希望在海量資料的環境中使用好Redis,我相信理解Redis的記憶體設計和阻塞的情況是不可缺少的。

 

補充的知識點:

memcached和redis的比較

1 網路IO模型

  Memcached是多線程,非阻塞IO複用的網路模型,分為監聽主線程和worker子線程,監聽線程監聽網路連接,接受請求後,將串連描述字pipe 傳遞給worker線程,進行讀寫IO, 網路層使用libevent封裝的事件庫,多執行緒模式可以發揮多核作用,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域變數加鎖,進行計數等工作,帶來了效能損耗。

(Memcached網路IO模型)

  Redis使用單線程的IO複用模型,自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理架構,主要實現了epoll、kqueue和select,對於單純只有IO操作來說,單線程可以將速度優勢發揮到最大,但是Redis也提供了一些簡單的計算功能,比如排序、彙總等,對於這些操作,單執行緒模式實際會嚴重影響整體輸送量,CPU計算過程中,整個IO調度都是被阻塞住的。

  2.記憶體管理方面

  Memcached使用預分配的記憶體池的方式,使用slab和大小不同的chunk來管理記憶體,Item根據大小選擇合適的chunk儲存,記憶體池的方式可以省去申請/釋放記憶體的開銷,並且能減小記憶體片段產生,但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費,並且在記憶體仍然有很大空間時,新的資料也可能會被剔除,原因可以參考Timyang的文章:http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/

  Redis使用現場申請記憶體的方式來儲存資料,並且很少使用free-list等方式來最佳化記憶體配置,會在一定程度上存在記憶體片段,Redis跟據儲存命令參數,會把帶到期時間的資料單獨存放在一起,並把它們稱為臨時資料,非臨時資料是永遠不會被剔除的,即便實體記憶體不夠,導致swap也不會剔除任何非臨時資料(但會嘗試剔除部分臨時資料),這點上Redis更適合作為儲存而不是cache。

  3.資料一致性問題

  Memcached提供了cas命令,可以保證多個並發訪問操作同一份資料的一致性問題。 Redis沒有提供cas 命令,並不能保證這點,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。

  4.儲存方式及其它方面

  Memcached基本只支援簡單的key-value儲存,不支援枚舉,不支援持久化和複製等功能

  Redis除key/value之外,還支援list,set,sorted set,hash等眾多資料結構,提供了KEYS

  進行枚舉操作,但不能線上上使用,如果需要枚舉線上資料,Redis提供了工具可以直接掃描其dump檔案,枚舉出所有資料,Redis還同時提供了持久化和複製等功能。

  5.關於不同語言的用戶端支援

  在不同語言的用戶端方面,Memcached和Redis都有豐富的第三方用戶端可供選擇,不過因為Memcached發展的時間更久一些,目前看在用戶端支援方面,Memcached的很多用戶端更加成熟穩定,而Redis由於其協議本身就比Memcached複雜,加上作者不斷增加新的功能等,對應第三方用戶端跟進速度可能會趕不上,有時可能需要自己在第三方用戶端基礎上做些修改才能更好的使用。

  根據以上比較不難看出,當我們不希望資料被踢出,或者需要除key/value之外的更多資料類型時,或者需要落地功能時,使用Redis比使用Memcached更合適。

  關於Redis的一些周邊功能

  Redis除了作為儲存之外還提供了一些其它方面的功能,比如彙總計算、pubsub、scripting等,對於此類功能需要瞭解其實現原理,清楚地瞭解到它的局限性後,才能正確的使用,比如pubsub功能,這個實際是沒有任何持久化支援的,消費方串連閃斷或重連之間過來的訊息是會全部丟失的,又比如彙總計算和scripting等功能受Redis單執行緒模式所限,是不可能達到很高的輸送量的,需要謹慎使用。

  總的來說Redis作者是一位非常勤奮的開發人員,可以經常看到作者在嘗試著各種不同的新鮮想法和思路,針對這些方面的功能就要求我們需要深入瞭解後再使用。

  總結:

  1.Redis使用最佳方式是全部資料in-memory。

  2.Redis更多情境是作為Memcached的替代者來使用。

  3.當需要除key/value之外的更多資料類型支援時,使用Redis更合適。

  4.當儲存的資料不能被剔除時,使用Redis更合適。

 

轉自 http://gnucto.blog.51cto.com/3391516/998509

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