Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾經(jīng)對這兩種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)進行過比較:
1、Redis支持服務器端的數(shù)據(jù)操作:Redis相比Memcached來說,擁有更多的數(shù)據(jù)結構和并支持更豐富的數(shù)據(jù)操作,通常在Memcached里,你需要將數(shù)據(jù)拿到客戶端來進行類似的修改再set回去。這大大增加了網(wǎng)絡IO的次數(shù)和數(shù)據(jù)體積。在Redis中,這些復雜的操作通常和一般的GET/SET一樣高效。所以,如果需要緩存能夠支持更復雜的結構和操作,那么Redis會是不錯的選擇。
2、內(nèi)存使用效率對比:使用簡單的key-value存儲的話,Memcached的內(nèi)存利用率更高,而如果Redis采用hash結構來做key-value存儲,由于其組合式的壓縮,其內(nèi)存利用率會高于Memcached。
3、性能對比:由于Redis只使用單核,而Memcached可以使用多核,所以平均每一個核上Redis在存儲小數(shù)據(jù)時比Memcached性能更高。而在100k以上的數(shù)據(jù)中,Memcached性能要高于Redis,雖然Redis最近也在存儲大數(shù)據(jù)的性能上進行優(yōu)化,但是比起Memcached,還是稍有遜色。
具體為什么會出現(xiàn)上面的結論,以下為收集到的資料:
1、數(shù)據(jù)類型支持不同
與Memcached僅支持簡單的key-value結構的數(shù)據(jù)記錄不同,Redis支持的數(shù)據(jù)類型要豐富得多。最為常用的數(shù)據(jù)類型主要由五種:String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis內(nèi)部使用一個redisObject對象來表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如圖所示:
type代表一個value對象具體是何種數(shù)據(jù)類型,encoding是不同數(shù)據(jù)類型在redis內(nèi)部的存儲方式,比如:type=string代表value存儲的是一個普通字符串,那么對應的encoding可以是raw或者是int,如果是int則代表實際redis內(nèi)部是按數(shù)值型類存儲和表示這個字符串的,當然前提是這個字符串本身可以用數(shù)值表示,比如:”123″ “456”這樣的字符串。只有打開了Redis的虛擬內(nèi)存功能,vm字段字段才會真正的分配內(nèi)存,該功能默認是關閉狀態(tài)的。
1)String
常用命令:set/get/decr/incr/mget等;應用場景:String是最常用的一種數(shù)據(jù)類型,普通的key/value存儲都可以歸為此類;實現(xiàn)方式:String在redis內(nèi)部存儲默認就是一個字符串,被redisObject所引用,當遇到incr、decr等操作時會轉(zhuǎn)成數(shù)值型進行計算,此時redisObject的encoding字段為int。2)Hash常用命令:hget/hset/hgetall等應用場景:我們要存儲一個用戶信息對象數(shù)據(jù),其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日,通過用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日;實現(xiàn)方式:Redis的Hash實際是內(nèi)部存儲的Value為一個HashMap,并提供了直接存取這個Map成員的接口。如圖所示,Key是用戶ID, value是一個Map。這個Map的key是成員的屬性名,value是屬性值。這樣對數(shù)據(jù)的修改和存取都可以直接通過其內(nèi)部Map的Key(Redis里稱內(nèi)部Map的key為field), 也就是通過 key(用戶ID) + field(屬性標簽) 就可以操作對應屬性數(shù)據(jù)。當前HashMap的實現(xiàn)有兩種方式:當HashMap的成員比較少時Redis為了節(jié)省內(nèi)存會采用類似一維數(shù)組的方式來緊湊存儲,而不會采用真正的HashMap結構,這時對應的value的redisObject的encoding為zipmap,當成員數(shù)量增大時會自動轉(zhuǎn)成真正的HashMap,此時encoding為ht。3)List常用命令:lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等;應用場景:Redis list的應用場景非常多,也是Redis最重要的數(shù)據(jù)結構之一,比如twitter的關注列表,粉絲列表等都可以用Redis的list結構來實現(xiàn);實現(xiàn)方式:Redis list的實現(xiàn)為一個雙向鏈表,即可以支持反向查找和遍歷,更方便操作,不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷,Redis內(nèi)部的很多實現(xiàn),包括發(fā)送緩沖隊列等也都是用的這個數(shù)據(jù)結構。4)Set常用命令:sadd/spop/smembers/sunion等;應用場景:Redis set對外提供的功能與list類似是一個列表的功能,特殊之處在于set是可以自動排重的,當你需要存儲一個列表數(shù)據(jù),又不希望出現(xiàn)重復數(shù)據(jù)時,set是一個很好的選擇,并且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內(nèi)的重要接口,這個也是list所不能提供的;實現(xiàn)方式:set 的內(nèi)部實現(xiàn)是一個 value永遠為null的HashMap,實際就是通過計算hash的方式來快速排重的,這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內(nèi)的原因。5)Sorted Set常用命令:zadd/zrange/zrem/zcard等;應用場景:Redis sorted set的使用場景與set類似,區(qū)別是set不是自動有序的,而sorted set可以通過用戶額外提供一個優(yōu)先級(score)的參數(shù)來為成員排序,并且是插入有序的,即自動排序。當你需要一個有序的并且不重復的集合列表,那么可以選擇sorted set數(shù)據(jù)結構,比如twitter 的public timeline可以以發(fā)表時間作為score來存儲,這樣獲取時就是自動按時間排好序的。實現(xiàn)方式:Redis sorted set的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數(shù)據(jù)的存儲和有序,HashMap里放的是成員到score的映射,而跳躍表里存放的是所有的成員,排序依據(jù)是HashMap里存的score,使用跳躍表的結構可以獲得比較高的查找效率,并且在實現(xiàn)上比較簡單。2、內(nèi)存管理機制不同在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。當物理內(nèi)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(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(nèi)存中清除。這種特性使得Redis可以保持超過其機器本身內(nèi)存大小的數(shù)據(jù)。當然,機器本身的內(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,提供服務的主線程和進行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(nèi)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。對于像Redis和Memcached這種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說,內(nèi)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(nèi)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(nèi)存泄露;其次頻繁調(diào)用會造成大量內(nèi)存碎片無法回收重新利用,降低內(nèi)存利用率;最后作為系統(tǒng)調(diào)用,其系統(tǒng)開銷遠遠大于一般函數(shù)調(diào)用。所以,為了提高內(nèi)存的管理效率,高效的內(nèi)存管理方案都不會直接使用malloc/free調(diào)用。Redis和Memcached均使用了自身設計的內(nèi)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(nèi)存管理機制分別進行介紹。Memcached默認使用Slab Allocation機制管理內(nèi)存,其主要思想是按照預先規(guī)定的大小,將分配的內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(nèi)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,如果第一組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。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(nèi)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(nèi)存管理制效率高,而且不會造成內(nèi)存碎片,但是它最大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(nèi)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的內(nèi)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(nèi)存的管理,在分配一塊內(nèi)存之后,會將這塊內(nèi)存的大小存入內(nèi)存塊的頭部。如圖所示,real_ptr是redis調(diào)用malloc后返回的指針。redis將內(nèi)存塊的大小size存入頭部,size所占據(jù)的內(nèi)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(nèi)存的時候,ret_ptr被傳給內(nèi)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(nèi)存。Redis通過定義一個數(shù)組來記錄所有的內(nèi)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(nèi)存塊的個數(shù),且內(nèi)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(nèi)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(nèi)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(nèi)存管理方法來說,要簡單很多。3、數(shù)據(jù)持久化支持Redis雖然是基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng),但是它本身是支持內(nèi)存數(shù)據(jù)的持久化的,而且提供兩種主要的持久化策略:RDB快照和AOF日志。而memcached是不支持數(shù)據(jù)持久化操作的。1)RDB快照Redis支持將當前數(shù)據(jù)的快照存成一個數(shù)據(jù)文件的持久化機制,即RDB快照。但是一個持續(xù)寫入的數(shù)據(jù)庫如何生成快照呢?Redis借助了fork命令的copy on write機制。在生成快照時,將當前進程fork出一個子進程,然后在子進程中循環(huán)所有的數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)寫成為RDB文件。我們可以通過Redis的save指令來配置RDB快照生成的時機,比如配置10分鐘就生成快照,也可以配置有1000次寫入就生成快照,也可以多個規(guī)則一起實施。這些規(guī)則的定義就在Redis的配置文件中,你也可以通過Redis的CONFIG SET命令在Redis運行時設置規(guī)則,不需要重啟Redis。Redis的RDB文件不會壞掉,因為其寫操作是在一個新進程中進行的,當生成一個新的RDB文件時,Redis生成的子進程會先將數(shù)據(jù)寫到一個臨時文件中,然后通過原子性rename系統(tǒng)調(diào)用將臨時文件重命名為RDB文件,這樣在任何時候出現(xiàn)故障,Redis的RDB文件都總是可用的。同時,Redis的RDB文件也是Redis主從同步內(nèi)部實現(xiàn)中的一環(huán)。RDB有他的不足,就是一旦數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)問題,那么我們的RDB文件中保存的數(shù)據(jù)并不是全新的,從上次RDB文件生成到Redis停機這段時間的數(shù)據(jù)全部丟掉了。在某些業(yè)務下,這是可以忍受的。2)AOF日志AOF日志的全稱是append only file,它是一個追加寫入的日志文件。與一般數(shù)據(jù)庫的binlog不同的是,AOF文件是可識別的純文本,它的內(nèi)容就是一個個的Redis標準命令。只有那些會導致數(shù)據(jù)發(fā)生修改的命令才會追加到AOF文件。每一條修改數(shù)據(jù)的命令都生成一條日志,AOF文件會越來越大,所以Redis又提供了一個功能,叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件,新的AOF文件中一條記錄的操作只會有一次,而不像一份老文件那樣,可能記錄了對同一個值的多次操作。其生成過程和RDB類似,也是fork一個進程,直接遍歷數(shù)據(jù),寫入新的AOF臨時文件。在寫入新文件的過程中,所有的寫操作日志還是會寫到原來老的AOF文件中,同時還會記錄在內(nèi)存緩沖區(qū)中。當重完操作完成后,會將所有緩沖區(qū)中的日志一次性寫入到臨時文件中。然后調(diào)用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。AOF是一個寫文件操作,其目的是將操作日志寫到磁盤上,所以它也同樣會遇到我們上面說的寫操作的流程。在Redis中對AOF調(diào)用write寫入后,通過appendfsync選項來控制調(diào)用fsync將其寫到磁盤上的時間,下面appendfsync的三個設置項,安全強度逐漸變強。appendfsync no 當設置appendfsync為no的時候,Redis不會主動調(diào)用fsync去將AOF日志內(nèi)容同步到磁盤,所以這一切就完全依賴于操作系統(tǒng)的調(diào)試了。對大多數(shù)Linux操作系統(tǒng),是每30秒進行一次fsync,將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤上。appendfsync everysec 當設置appendfsync為everysec的時候,Redis會默認每隔一秒進行一次fsync調(diào)用,將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤。但是當這一次的fsync調(diào)用時長超過1秒時。Redis會采取延遲fsync的策略,再等一秒鐘。也就是在兩秒后再進行fsync,這一次的fsync就不管會執(zhí)行多長時間都會進行。這時候由于在fsync時文件描述符會被阻塞,所以當前的寫操作就會阻塞。所以結論就是,在絕大多數(shù)情況下,Redis會每隔一秒進行一次fsync。在最壞的情況下,兩秒鐘會進行一次fsync操作。這一操作在大多數(shù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中被稱為group commit,就是組合多次寫操作的數(shù)據(jù),一次性將日志寫到磁盤。appednfsync always 當設置appendfsync為always時,每一次寫操作都會調(diào)用一次fsync,這時數(shù)據(jù)是最安全的,當然,由于每次都會執(zhí)行fsync,所以其性能也會受到影響。對于一般性的業(yè)務需求,建議使用RDB的方式進行持久化,原因是RDB的開銷并相比AOF日志要低很多,對于那些無法忍數(shù)據(jù)丟失的應用,建議使用AOF日志。4、集群管理的不同Memcached是全內(nèi)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(nèi)存畢竟才是其高性能的本質(zhì)。作為基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng)來說,機器物理內(nèi)存的大小就是系統(tǒng)能夠容納的最大數(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(nèi)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(nèi)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。最新版本的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。下圖給出Redis Cluster的分布式存儲架構,其中節(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支持的最大節(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。