先說我自己用的情況：
最先用的memcache ,用于鍵值對關系的服務器端緩存，用于存儲一些常用的不是很大，但需要快速反應的數據
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然后，在另一個地方，要用到redis，然后就去研究了下redis. 一看，顯示自己安裝了php擴展，因為有服務器上的redis服務端，自己本地就沒有安裝，其實用法和memcache基本一樣，可能就是幾個參數有所不同。當然 它們緩存的效果也不一樣，具體的哪里不一樣，一下就是一些資料，和自己的總結
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1、 Redis和Memcache都是將數據存放在內存中，都是內存數據庫。不過memcache還可用于緩存其他東西，例如圖片、視頻等等。
2、 數據類型--Memcache在添加數據時就要指定數據的字節長度，例如：
? set key3 0 0 8
? lxsymcto
? STORED
而redis不需要，如：redis 127.0.0.1:6379>set key2 "lxsymblog"
? OK
? redis 127.0.0.1:6379>get key2
? "lxsymblog"
3、虛擬內存--Redis當物理內存用完時，可以將一些很久沒用到的value 交換到磁盤
4、過期策略--memcache在set時就指定，例如set key1 0 0 8,即永不過期。Redis可以通過例如expire 設定，例如expire name 10
5、分布式--設定memcache集群，利用magent做一主多從;redis可以做一主多從。都可以一主一從
6、存儲數據安全--memcache掛掉后，數據沒了；redis可以定期保存到磁盤（持久化）
7、災難恢復--memcache掛掉后，數據不可恢復; redis數據丟失后可以通過aof恢復
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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數據結構單一
????? redis豐富一些，數據操作方面，redis更好一些，較少的網絡IO次數
?????? mongodb支持豐富的數據表達，索引，最類似關系型數據庫，支持的查詢語言非常豐富
3、內存空間的大小和數據量的大小
?????? redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理內存的限制；可以對key value設置過期時間（類似memcache）
?????? memcache可以修改最大可用內存,采用LRU算法
?????? mongoDB適合大數據量的存儲，依賴操作系統VM做內存管理，吃內存也比較厲害，服務不要和別的服務在一起
4、可用性（單點問題）
對于單點問題，
???????????? redis，依賴客戶端來實現分布式讀寫；主從復制時，每次從節點重新連接主節點都要依賴整個快照,無增量復制，因性能和效率問題，
所以單點問題比較復雜；不支持自動sharding,需要依賴程序設定一致hash?機制。
一種替代方案是，不用redis本身的復制機制，采用自己做主動復制（多份存儲），或者改成增量復制的方式（需要自己實現），一致性問題和性能的權衡
???????????? Memcache本身沒有數據冗余機制，也沒必要；對于故障預防，采用依賴成熟的hash或者環狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。
???????????? mongoDB支持master-slave,replicaset（內部采用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。
5、可靠性（持久化）
對于數據持久化和數據恢復，
???????? redis支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof增強了可靠性的同時，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、數據一致性（事務支持）
???????? Memcache?在并發場景下，用cas保證一致性
??????? redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每個操作連續執行
??????? mongoDB不支持事務
7、數據分析
???????? mongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、應用場景
??????? redis：數據量較小的更性能操作和運算上
??????? memcache：用于在動態系統中減少數據庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫少，對于數據量比較大，可以采用sharding）
??????? MongoDB:主要解決海量數據的訪問效率問題
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最近一直在研究key-value的存儲，簡單記一下感受。。一些memcache和redis的安裝和使用就不贅述啦。只簡單說說兩種方案的差別。一些感想和測試結果未必足夠能說明問題，有什么不妥請大家指正。因為這兩天在學習的過程發現一直在更正自己認識的缺陷，每天都會否定前一天的想法。。好了，費話少說。 經過對50萬個數據存儲的研究發現： 每秒單條指令執行量 ?? ?memcache ?約３萬次 redis ? ? 約１萬次 ?? ?而且，memcache的一大優點是可以通過一個函數直接設置過期時間，而redis需要兩個函數才可以既設置了鍵值對又設置過期時間，也就是redis在這點上效率變成了原來的一半，即5千次，這對于大部分需求來說，有點太慢了。 memcache的測試代碼如下： <?php $mem = new Memcache; $mem->connect("127.0.0.1", 11211); $time_start = microtime_float(); //保存數據 for($i = 0; $i < 100000; $i ++){ ?? ?$mem->set("key$i",$i,0,3); } $time_end = microtime_float(); $run_time = $time_end - $time_start; echo "用時 $run_time 秒\n"; function microtime_float() { ?? ?list($usec, $sec) = explode(" ", microtime()); ?? ?return ((float)$usec + (float)$sec); } ?> redis的測試代碼如下：redis1.php 此代碼大概需要１０秒左右 <?php //連接 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $time_start = microtime_float(); //保存數據 for($i = 0; $i < 100000; $i ++){ ?? ?$redis->sadd("key$i",$i); } $time_end = microtime_float(); $run_time = $time_end - $time_start; echo "用時 $run_time 秒\n"; //關閉連接 $redis->close(); ? function microtime_float() { ?? ?list($usec, $sec) = explode(" ", microtime()); ?? ?return ((float)$usec + (float)$sec); } ?> 如果需要在設置鍵值的同時設置過期時間，大概執行需要２０秒左右，測試代碼如下:redis2.php <?php //連接 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $time_start = microtime_float(); //保存數據 for($i = 0; $i < 100000; $i ++){ ?? ?$redis->sadd("key$i",$i); ?? ?$redis->expire("key$i",3); } $time_end = microtime_float(); $run_time = $time_end - $time_start; echo "用時 $run_time 秒\n"; //關閉連接 $redis->close(); ? function microtime_float() { ?? ?list($usec, $sec) = explode(" ", microtime()); ?? ?return ((float)$usec + (float)$sec); } ?> 后來在網上發現redis有一個神奇的功能叫事務，通過multi原子性的將一段代碼塊依次執行，從而達到一個完整功能模塊的執行。不幸的是，通過測試發現，采用multi方式執行代碼時并沒有減少請求次數，相反在執行multi指令和exec指令時都要發送請求，從而將運行時間變成了原來的四倍，即四條指令的運行時間。測試代碼如下：redis3.php <?php //連接 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $time_start = microtime_float(); //保存數據 for($i = 0; $i < 100000; $i ++){ ?? ?$redis->multi(); ?? ?$redis->sadd("key$i",$i); ?? ?$redis->expire("key$i",3); ?? ?$redis->exec(); } $time_end = microtime_float(); $run_time = $time_end - $time_start; echo "用時 $run_time 秒\n"; //關閉連接 $redis->close(); ? function microtime_float() { ?? ?list($usec, $sec) = explode(" ", microtime()); ?? ?return ((float)$usec + (float)$sec); } ?> ?? 問題出現了瓶頸，有好多公司需要海量數據處理，每秒５０００次遠不能滿足需求，然后由于redis主從服務器上比memcache有更大的優勢，為了將來數據的著想，不得不使用redis，這時候出現了一種新的方式，即phpredis提供的pipline功能，該功能能夠真正的將幾條代碼封裝成一次請求，從而大大提高了運行速度，５０萬次的數據執行只有了５８秒。測試代碼如下：redis4.php <?php //連接 $redis = new Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); $time_start = microtime_float(); //保存數據 for($i = 0; $i < 100000; $i ++){ $pipe=$redis->pipeline(); ?? ?$pipe->sadd("key$i",$i); ?? ?$pipe->expire("key$i",3); ?? ?$replies=$pipe->execute(); } $time_end = microtime_float(); $run_time = $time_end - $time_start; echo "用時 $run_time 秒\n"; //關閉連接 $redis->close(); ? function microtime_float() { ?? ?list($usec, $sec) = explode(" ", microtime()); ?? ?return ((float)$usec + (float)$sec); } ?> 運用這個操作可以非常完美的將賦值操作和設置過期時間操作打包到一個請求去執行，大大提高了運行效率。 ? redis安裝：http://mwt198668.blog.163.com/blog/static/48803692201132141755962/ memcache安裝：http://blog.csdn.net/barrydiu/article/details/3936270 redis設置主從服務器：http://www.jzxue.com/fuwuqi/fuwuqijiqunyuanquan/201104/15-7117.html memcache設置主從服務器：http://www.cnblogs.com/yuanermen/archive/2011/05/19/2051153.html |
原文地址： http://blog.csdn.net/a923544197/article/details/7594814
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