标签:结构化 二维 设定 行数据 高可用 提升性能 持久 lru算法 操作
Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点:
支持多种数据结构,如 string(字符串)、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合)、zset(排序set)、
支持持久化操作,可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘,从而进行数据备份或数据恢复等操作,较好的防止数据丢失 的手段。
支持通过Replication进行数据复制,通过master-slave机制,可以实时进行数据的同步复制,支持多级复制和增量复制,master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
单线程请求,所有命令串行执行,并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
支持pub/sub消息订阅机制,可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求,但业界使用场景很少,并不成熟。
三者的性能都比较高,总的来讲:Memcache和Redis差不多,要高于MongoDB。
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。
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。
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。
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。
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。
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。
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
原文链接:https://www.cnblogs.com/sunzhiqi/p/10869655.html
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