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mongodb和memcached不是一個范疇內的東西。mongodb是文檔型的非關系型數據庫,其優勢在于查詢功能比較強大,能存儲海量數據。mongodb和memcached不存在誰替換 誰的問題,MongoDB實際上是一個簡化版的MySQL,Mongodb的接口實際上就是類似給SQL做個封裝而已。Mongodb只能支持簡單的單一 查詢 語句,不能join,不能子查詢。實際性能MySQL和Mongodb差不多,MySQL在高并發的情況下性能不太好,MongoDB會好很多。 mongodb模式自由,容易搭建分布式群集,適合做儲存。
和memcached更為接近的是redis。它們都是內存型數據庫,數據保存在內存中,通過tcp直接存取,優勢是速度快,并發高,缺點是數據類型有限,查詢功能不強,一般用作緩存。在我們團隊的項目中,一開始用的是memcached,后來用redis替代。
相比memcached:
1、redis具有持久化機制,可以定期將內存中的數據持久化到硬盤上。
2、redis具備binlog功能,可以將所有操作寫入日志,當redis出現故障,可依照binlog進行數據恢復。
3、redis支持virtual memory,可以限定內存使用大小,當數據超過閾值,則通過類似LRU的算法把內存中的最不常用數據保存到硬盤的頁面文件中。
4、redis原生支持的數據類型更多,使用的想象空間更大。
5、前面有位朋友所提及的一致性哈希,用在redis的sharding中,一般是在負載非常高需要水平擴展時使用。我們還沒有用到這方面的功能,一般的項目,單機足夠
支撐并發了。redis 3.0將推出cluster,功能更加強大。
6、redis更多優點,請移步官方網站查詢。
7. 性能
Redis作者的說法是平均到單個核上的性能,在單條數據不大的情況下Redis更好。為什么這么說呢,理由就是Redis是單線程運行的。
因為是單線程運行,所以和Memcached的多線程相比,整體性能肯定會偏低。
因為是單線程運行,所以IO是串行化的,網絡IO和內存IO,因此當單條數據太大時,由于需要等待一個命令的所有IO完成才能進行后續的命令,所以性能會受影響。
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不僅僅支持簡單的k/v類型的數據,同時還提供list,set,hash等數據結構的存儲。
2 Redis支持數據的備份,即master-slave模式的數據備份。
3 Redis支持數據的持久化,可以將內存中的數據保持在磁盤中,重啟的時候可以再次加載進行使用。
在Redis中,并不是所有的數據都一直存儲在內存中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。Redis只會緩存所有的key的信息,如果Redis發現內存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據。當然,機器本身的內存必須要能夠保持所有的key,畢竟這些數據是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內存 中的數據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的數據,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。
可以參考使用Redis特有內存模型前后的情況對比:
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中讀取數據的時候,如果讀取的key對應的value不在內存中,那么Redis就需要從swap文件中加載相應數據,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站應用程序中,這顯然是無法滿足大并發的情況的。所以Redis運行我們設置 I/O線程池的大小,對需要從swap文件中加載相應數據的讀取請求進行并發操作,減少阻塞的時間。
redis、memcache、mongoDB 對比
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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