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| 导读 | Redis 和 Memcache 都是基于内存的数据存储系统。Memcached 是高性能分布式内存缓存服务；Redis 是一个开源的 key-value 存储系统。与 Memcached 类似，Redis 将大部分数据存储在内存中，支持的数据类型包括：字符串、哈希 表、链表、等数据类型的相关操作。下面我们来进行来看一下 redis 和 memcached 的区别。 |
Redis 的作者 Salvatore Sanfilippo 曾经对这两种基于内存的数据存储系统进行过比较：
- Redis 支持服务器端的数据操作：Redis 相比 Memcached 来说，拥有更多的数据结构和并支持更丰富的数据操作，通常在 Memcached 里，你需要将数据拿到客户端来进行类似的修改再 set 回去。这大大增加了网络 IO 的次数和数据体积。在 Redis 中，这些复杂的操作通常和一般的 GET/SET 一样高效。所以，如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作，那么 Redis 会是不错的选择。
- 内存使用效率对比：使用简单的 key-value 存储的话，Memcached 的内存利用率更高，而如果 Redis 采用 hash 结构来做 key-value 存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于 Memcached。
- 性能对比：由于 Redis 只使用单核，而 Memcached 可以使用多核，所以平均每一个核上 Redis 在存储小数据时比 Memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中，Memcached 性能要高于 Redis，虽然 Redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Memcached，还是稍有逊色。
具体为什么会出现上面的结论，以下为收集到的资料：
与 Memcached 仅支持简单的 key-value 结构的数据记录不同，Redis 支持的数据类型要丰富得多。最为常用的数据类型主要由五种：String、Hash、List、Set 和 Sorted Set。Redis 内部使用一个 redisObject 对象来表示所有的 key 和 value。redisObject 最主要的信息如图所示：
type 代表一个 value 对象具体是何种数据类型，encoding 是不同数据类型在 redis 内部的存储方式，比如：type=string 代表 value 存储的是一个普通字符串，那么对应的 encoding 可以是 raw 或者是 int，如果是 int 则代表实际 redis 内部是按数值型类存储和表示这个字符串的，当然前提是这个字符串本身可以用数值表示，比如:”123″“456”这样的字符串。只有打开了 Redis 的虚拟内存功能，vm 字段字段才会真正的分配内存，该功能默认是关闭状态的。
常用命令：set/get/decr/incr/mget 等；
应用场景：String 是最常用的一种数据类型，普通的 key/value 存储都可以归为此类；
实现方式：String 在 redis 内部存储默认就是一个字符串，被 redisObject 所引用，当遇到 incr、decr 等操作时会转成数值型进行计算，此时 redisObject 的 encoding 字段为 int。
常用命令：hget/hset/hgetall 等
应用场景：我们要存储一个用户信息对象数据，其中包括用户 ID、用户姓名、年龄和生日，通过用户 ID 我们希望获取该用户的姓名或者年龄或者生日；
实现方式：Redis 的 Hash 实际是内部存储的 Value 为一个 HashMap，并提供了直接存取这个 Map 成员的接口。如图所示，Key 是用户 ID, value 是一个 Map。这个 Map 的 key 是成员的属性名，value 是属性值。这样对数据的修改和存取都可以直接通过其内部 Map 的 Key(Redis 里称内部 Map 的 key 为 field), 也就是通过 key(用户 ID) + field(属性标签) 就可以操作对应属性数据。当前 HashMap 的实现有两种方式：当 HashMap 的成员比较少时 Redis 为了节省内存会采用类似一维数组的方式来紧凑存储，而不会采用真正的 HashMap 结构，这时对应的 value 的 redisObject 的 encoding 为 zipmap，当成员数量增大时会自动转成真正的 HashMap, 此时 encoding 为 ht。
常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange 等；
应用场景：Redis list 的应用场景非常多，也是 Redis 最重要的数据结构之一，比如 twitter 的关注列表，粉丝列表等都可以用 Redis 的 list 结构来实现；
实现方式：Redis list 的实现为一个双向链表，即可以支持反向查找和遍历，更方便操作，不过带来了部分额外的内存开销，Redis 内部的很多实现，包括发送缓冲队列等也都是用的这个数据结构。
常用命令：sadd/spop/smembers/sunion 等；
应用场景：Redis set 对外提供的功能与 list 类似是一个列表的功能，特殊之处在于 set 是可以自动排重的，当你需要存储一个列表数据，又不希望出现重复数据时，set 是一个很好的选择，并且 set 提供了判断某个成员是否在一个 set 集合内的重要接口，这个也是 list 所不能提供的；
实现方式：set 的内部实现是一个 value 永远为 null 的 HashMap，实际就是通过计算 hash 的方式来快速排重的，这也是 set 能提供判断一个成员是否在集合内的原因。
常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard 等；
应用场景：Redis sorted set 的使用场景与 set 类似，区别是 set 不是自动有序的，而 sorted set 可以通过用户额外提供一个优先级 (score) 的参数来为成员排序，并且是插入有序的，即自动排序。当你需要一个有序的并且不重复的集合列表，那么可以选择 sorted set 数据结构，比如 twitter 的 public timeline 可以以发表时间作为 score 来存储，这样获取时就是自动按时间排好序的。
实现方式：Redis sorted set 的内部使用 HashMap 和跳跃表 (SkipList) 来保证数据的存储和有序，HashMap 里放的是成员到 score 的映射，而跳跃表里存放的是所有的成员，排序依据是 HashMap 里存的 score, 使用跳跃表的结构可以获得比较高的查找效率，并且在实现上比较简单。
在 Redis 中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和 Memcached 相比一个最大的区别。当物理内存用完时，Redis 可以将一些很久没用到的 value 交换到磁盘。Redis 只会缓存所有的 key 的信息，如果 Redis 发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发 swap 的操作，Redis 根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些 key 对应的 value 需要 swap 到磁盘。然后再将这些 key 对应的 value 持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得 Redis 可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的 key，毕竟这些数据是不会进行 swap 操作的。同时由于 Redis 将内存中的数据 swap 到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行 swap 操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要 swap 的数据，Redis 将阻塞这个操作，直到子线程完成 swap 操作后才可以进行修改。当从 Redis 中读取数据的时候，如果读取的 key 对应的 value 不在内存中，那么 Redis 就需要从 swap 文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个 I / O 线程池的问题。在默认的情况下，Redis 会出现阻塞，即完成所有的 swap 文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将 Redis 应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以 Redis 运行我们设置 I / O 线程池的大小，对需要从 swap 文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。
对于像 Redis 和 Memcached 这种基于内存的数据库系统来说，内存管理的效率高低是影响系统性能的关键因素。传统 C 语言中的 malloc/free 函数是最常用的分配和释放内存的方法，但是这种方法存在着很大的缺陷：首先，对于开发人员来说不匹配的 malloc 和 free 容易造成内存泄露；其次频繁调用会造成大量内存碎片无法回收重新利用，降低内存利用率；最后作为系统调用，其系统开销远远大于一般函数调用。所以，为了提高内存的管理效率，高效的内存管理方案都不会直接使用 malloc/free 调用。Redis 和 Memcached 均使用了自身设计的内存管理机制，但是实现方法存在很大的差异，下面将会对两者的内存管理机制分别进行介绍。
Memcached 默认使用 Slab Allocation 机制管理内存，其主要思想是按照预先规定的大小，将分配的内存分割成特定长度的块以存储相应长度的 key-value 数据记录，以完全解决内存碎片问题。Slab Allocation 机制只为存储外部数据而设计，也就是说所有的 key-value 数据都存储在 Slab Allocation 系统里，而 Memcached 的其它内存请求则通过普通的 malloc/free 来申请，因为这些请求的数量和频率决定了它们不会对整个系统的性能造成影响 Slab Allocation 的原理相当简单。如图所示，它首先从操作系统申请一大块内存，并将其分割成各种尺寸的块 Chunk，并把尺寸相同的块分成组 Slab Class。其中，Chunk 就是用来存储 key-value 数据的最小单位。每个 Slab Class 的大小，可以在 Memcached 启动的时候通过制定 Growth Factor 来控制。假定图中 Growth Factor 的取值为 1.25，如果第一组 Chunk 的大小为 88 个字节，第二组 Chunk 的大小就为 112 个字节，依此类推。
当 Memcached 接收到客户端发送过来的数据时首先会根据收到数据的大小选择一个最合适的 Slab Class，然后通过查询 Memcached 保存着的该 Slab Class 内空闲 Chunk 的列表就可以找到一个可用于存储数据的 Chunk。当一条数据库过期或者丢弃时，该记录所占用的 Chunk 就可以回收，重新添加到空闲列表中。
从以上过程我们可以看出 Memcached 的内存管理制效率高，而且不会造成内存碎片，但是它最大的缺点就是会导致空间浪费。因为每个 Chunk 都分配了特定长度的内存空间，所以变长数据无法充分利用这些空间。如图 所示，将 100 个字节的数据缓存到 128 个字节的 Chunk 中，剩余的 28 个字节就浪费掉了。
Redis 的内存管理主要通过源码中 zmalloc.h 和 zmalloc.c 两个文件来实现的。Redis 为了方便内存的管理，在分配一块内存之后，会将这块内存的大小存入内存块的头部。如图所示，real_ptr 是 redis 调用 malloc 后返回的指针。redis 将内存块的大小 size 存入头部，size 所占据的内存大小是已知的，为 size_t 类型的长度，然后返回 ret_ptr。当需要释放内存的时候，ret_ptr 被传给内存管理程序。通过 ret_ptr，程序可以很容易的算出 real_ptr 的值，然后将 real_ptr 传给 free 释放内存。
Redis 通过定义一个数组来记录所有的内存分配情况，这个数组的长度为 ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。数组的每一个元素代表当前程序所分配的内存块的个数，且内存块的大小为该元素的下标。在源码中，这个数组为 zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已经分配的长度为 16bytes 的内存块的个数。zmalloc.c 中有一个静态变量 used_memory 用来记录当前分配的内存总大小。所以，总的来看，Redis 采用的是包装的 mallc/free，相较于 Memcached 的内存管理方法来说，要简单很多。
Redis 虽然是基于内存的存储系统，但是它本身是支持内存数据的持久化的，而且提供两种主要的持久化策略：RDB 快照和 AOF 日志。而 memcached 是不支持数据持久化操作的。
Redis 支持将当前数据的快照存成一个数据文件的持久化机制，即 RDB 快照。但是一个持续写入的数据库如何生成快照呢？Redis 借助了 fork 命令的 copy on write 机制。在生成快照时，将当前进程 fork 出一个子进程，然后在子进程中循环所有的数据，将数据写成为 RDB 文件。我们可以通过 Redis 的 save 指令来配置 RDB 快照生成的时机，比如配置 10 分钟就生成快照，也可以配置有 1000 次写入就生成快照，也可以多个规则一起实施。这些规则的定义就在 Redis 的配置文件中，你也可以通过 Redis 的 CONFIG SET 命令在 Redis 运行时设置规则，不需要重启 Redis。
Redis 的 RDB 文件不会坏掉，因为其写操作是在一个新进程中进行的，当生成一个新的 RDB 文件时，Redis 生成的子进程会先将数据写到一个临时文件中，然后通过原子性 rename 系统调用将临时文件重命名为 RDB 文件，这样在任何时候出现故障，Redis 的 RDB 文件都总是可用的。同时，Redis 的 RDB 文件也是 Redis 主从同步内部实现中的一环。RDB 有他的不足，就是一旦数据库出现问题，那么我们的 RDB 文件中保存的数据并不是全新的，从上次 RDB 文件生成到 Redis 停机这段时间的数据全部丢掉了。在某些业务下，这是可以忍受的。
AOF 日志的全称是 append only file，它是一个追加写入的日志文件。与一般数据库的 binlog 不同的是，AOF 文件是可识别的纯文本，它的内容就是一个个的 Redis 标准命令。只有那些会导致数据发生修改的命令才会追加到 AOF 文件。每一条修改数据的命令都生成一条日志，AOF 文件会越来越大，所以 Redis 又提供了一个功能，叫做 AOF rewrite。其功能就是重新生成一份 AOF 文件，新的 AOF 文件中一条记录的操作只会有一次，而不像一份老文件那样，可能记录了对同一个值的多次操作。其生成过程和 RDB 类似，也是 fork 一个进程，直接遍历数据，写入新的 AOF 临时文件。在写入新文件的过程中，所有的写操作日志还是会写到原来老的 AOF 文件中，同时还会记录在内存缓冲区中。当重完操作完成后，会将所有缓冲区中的日志一次性写入到临时文件中。然后调用原子性的 rename 命令用新的 AOF 文件取代老的 AOF 文件。
AOF 是一个写文件操作，其目的是将操作日志写到磁盘上，所以它也同样会遇到我们上面说的写操作的流程。在 Redis 中对 AOF 调用 write 写入后，通过 appendfsync 选项来控制调用 fsync 将其写到磁盘上的时间，下面 appendfsync 的三个设置项，安全强度逐渐变强。
- appendfsync no 当设置 appendfsync 为 no 的时候，Redis 不会主动调用 fsync 去将 AOF 日志内容同步到磁盘，所以这一切就完全依赖于操作系统的调试了。对大多数 Linux 操作系统，是每 30 秒进行一次 fsync，将缓冲区中的数据写到磁盘上。
- appendfsync everysec 当设置 appendfsync 为 everysec 的时候，Redis 会默认每隔一秒进行一次 fsync 调用，将缓冲区中的数据写到磁盘。但是当这一次的 fsync 调用时长超过 1 秒时。Redis 会采取延迟 fsync 的策略，再等一秒钟。也就是在两秒后再进行 fsync，这一次的 fsync 就不管会执行多长时间都会进行。这时候由于在 fsync 时文件描述符会被阻塞，所以当前的写操作就会阻塞。所以结论就是，在绝大多数情况下，Redis 会每隔一秒进行一次 fsync。在最坏的情况下，两秒钟会进行一次 fsync 操作。这一操作在大多数数据库系统中被称为 group commit，就是组合多次写操作的数据，一次性将日志写到磁盘。
- appednfsync always 当设置 appendfsync 为 always 时，每一次写操作都会调用一次 fsync，这时数据是最安全的，当然，由于每次都会执行 fsync，所以其性能也会受到影响。
对于一般性的业务需求，建议使用 RDB 的方式进行持久化，原因是 RDB 的开销并相比 AOF 日志要低很多，对于那些无法忍数据丢失的应用，建议使用 AOF 日志。
Memcached 是全内存的数据缓冲系统，Redis 虽然支持数据的持久化，但是全内存毕竟才是其高性能的本质。作为基于内存的存储系统来说，机器物理内存的大小就是系统能够容纳的最大数据量。如果需要处理的数据量超过了单台机器的物理内存大小，就需要构建分布式集群来扩展存储能力。
Memcached 本身并不支持分布式，因此只能在客户端通过像一致性哈希这样的分布式算法来实现 Memcached 的分布式存储。下图给出了 Memcached 的分布式存储实现架构。当客户端向 Memcached 集群发送数据之前，首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点，然后数据会直接发送到该节点上存储。但客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求以获取数据。
相较于 Memcached 只能采用客户端实现分布式存储，Redis 更偏向于在服务器端构建分布式存储。最新版本的 Redis 已经支持了分布式存储功能。Redis Cluster 是一个实现了分布式且允许单点故障的 Redis 高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。下图给出 Redis Cluster 的分布式存储架构，其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过 ascii 协议进行通信。在数据的放置策略上，Redis Cluster 将整个 key 的数值域分成 4096 个哈希槽，每个节点上可以存储一个或多个哈希槽，也就是说当前 Redis Cluster 支持的最大节点数就是 4096。Redis Cluster 使用的分布式算法也很简单：crc16(key) % HASH_SLOTS_NUMBER。
为了保证单点故障下的数据可用性，Redis Cluster 引入了 Master 节点和 Slave 节点。在 Redis Cluster 中，每个 Master 节点都会有对应的两个用于冗余的 Slave 节点。这样在整个集群中，任意两个节点的宕机都不会导致数据的不可用。当 Master 节点退出后，集群会自动选择一个 Slave 节点成为新的 Master 节点。
参考资料：
- http://www.redisdoc.com/en/latest/
- http://memcached.org/
