如果簡(jiǎn)單地比較redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會(huì)得到以下觀點(diǎn)：

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1 Redis不僅僅支持簡(jiǎn)單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時(shí)還提供list，set，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲(chǔ)。

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(shí)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(chǔ)在內(nèi)存中的。這是和Memcached相比一個(gè)最大的區(qū)別（我個(gè)人是這么認(rèn)為的）。Redis只會(huì)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(gè)閥值，將觸發(fā)swap的操作，Redis根據(jù)“swappability = age*log(size_in_memory)”計(jì)算出哪些key對(duì)應(yīng)的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對(duì)應(yīng)的value持久化到磁盤中，同時(shí)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(huì)進(jìn)行swap操作的。同時(shí)由于Redis將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)swap到磁盤中的時(shí)候，提供服務(wù)的主線程和進(jìn)行swap操作的子線程會(huì)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(gè)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(duì)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(shí)候，如果讀取的key對(duì)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(qǐng)求方。這里就存在一個(gè)I/O線程池的問題。在默認(rèn)的情況下，Redis會(huì)出現(xiàn)阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會(huì)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(shí)候比較合適。但是如果將Redis應(yīng)用在一個(gè)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?cè)O(shè)置I/O線程池的大小，對(duì)需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)的讀取請(qǐng)求進(jìn)行并發(fā)操作，減少阻塞的時(shí)間。

redis、memcache、MongoDB 對(duì)比

從以下幾個(gè)維度，對(duì)redis、memcache、mongoDB 做了對(duì)比，歡迎拍磚

1、性能

都比較高，性能對(duì)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(duì)key value設(shè)置過期時(shí)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(chǔ)，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(duì)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(shí)，每次從節(jié)點(diǎn)重新連接主節(jié)點(diǎn)都要依賴整個(gè)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(dòng)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(dòng)復(fù)制（多份存儲(chǔ)），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(duì)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(dòng)問題。

mongoDB支持master-slave,replicaset（內(nèi)部采用paxos選舉算法，自動(dòng)故障恢復(fù)）,auto sharding機(jī)制，對(duì)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(duì)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(shí)，對(duì)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(chǎng)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(gè)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(chǎng)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(dòng)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(duì)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