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1、性能
都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈
总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb
2、操作的便利性
memcache数据结构单一
redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数
mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富
3、内存空间的大小和数据量的大小
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性,突破物理内存的限制;可以对key value设置过期时间(类似memcache)
memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法
mongoDB适合大数据量的存储,依赖操作系统VM做内存管理,吃内存也比较厉害,服务不要和别的服务在一起
4、可用性(单点问题)
对于单点问题,
redis,依赖客户端来实现分布式读写;主从复制时,每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制,因性能和效率问题,
所以单点问题比较复杂;不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash 机制。
一种替代方案是,不用redis本身的复制机制,采用自己做主动复制(多份存储),或者改成增量复制的方式(需要自己实现),一致性问题和性能的权衡
Memcache本身没有数据冗余机制,也没必要;对于故障预防,采用依赖成熟的hash或者环状的算法,解决单点故障引起的抖动问题。
mongoDB支持master-slave,replicaset(内部采用paxos选举算法,自动故障恢复),auto sharding机制,对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
5、可靠性(持久化)
对于数据持久化和数据恢复,
redis支持(快照、AOF):依赖快照进行持久化,aof增强了可靠性的同时,对性能有所影响
memcache不支持,通常用在做缓存,提升性能;
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性
6、数据一致性(事务支持)
Memcache 在并发场景下,用cas保证一致性
redis事务支持比较弱,只能保证事务中的每个操作连续执行
mongoDB不支持事务
7、数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他不支持
8、应用场景
redis:数据量较小的更性能操作和运算上
memcache:用于在动态系统中减少数据库负载,提升性能;做缓存,提高性能(适合读多写少,对于数据量比较大,可以采用sharding)
MongoDB:主要解决海量数据的访问效率问题
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