缓存架构 redis 对比 memcached

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题

实际MySQL是适合进行海量数据存储的,通过Memcached将热点数据加载到cache,加速访问,很多公司都曾经使用过这样的架构,但随着业务数据量的不断增加,和访问量的持续增长,我们遇到了很多问题:

1.MySQL需要不断进行拆库拆表,Memcached也需不断跟着扩容,扩容和维护工作占据大量开发时间。

2.Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。

3.Memcached数据命中率低或down机,大量访问直接穿透到DB,MySQL无法支撑。

4.跨机房cache同步问题。

  众多NoSQL百花齐放,如何选择

最近几年,业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品,那么如何才能正确地使用好这些产品,最大化地发挥其长处,是我们需要深入研究和思 考的问题,实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位,并且了解到每款产品的tradeoffs,在实际应用中做到扬长避短,总体上这些NoSQL主要用 于解决以下几种问题

1.少量数据存储,高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问,同时提供数据落地的功能,实际这正是Redis最主要的适用场景。

2.海量数据存储,分布式系统支持,数据一致性保证,方便的集群节点添加/删除。

3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计,节点之间通过gossip方式传递集群信息,数据保证最终一致性,后者是一个中心化的方案设计,通过 类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写 内存和redo log,然后定期compat归并到磁盘上,将随机写优化为顺序写,提高写入性能。

4.Schema free,auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的,直接存储json格式数据,并且支持auto-sharding等功能,比如mongodb。

面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

  Redis适用场景,如何正确的使用

前面已经分析过,Redis最适合所有数据in-momory的场景,虽然Redis也提供持久化功能,但实际更多的是一个disk- backed的功能,跟传统意义上的持久化有比较大的差别,那么可能大家就会有疑问,似乎Redis更像一个加强版的Memcached,那么何时使用 Memcached,何时使用Redis呢?

 

如果简单地比较Redis与Memcached的区别,大多数都会得到以下观点:

1  Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储。

2  Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。

3  Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。

抛开这些,可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别,理解Redis的设计。

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。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。

使用Redis特有内存模型前后的情况对比:
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

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。

如果希望在海量数据的环境中使用好Redis,我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

 

补充的知识点:

memcached和redis的比较

1 网络IO模型

Memcached是多线程,非阻塞IO复用的网络模型,分为监听主线程和worker子线程,监听线程监听网络连接,接受请求后,将连接 描述字pipe 传递给worker线程,进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库,多线程模型可以发挥多核作用,但是引入了cache coherency和锁的问题,比如,Memcached最常用的stats 命令,实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁,进行计数等工作,带来了性能损耗。

(Memcached网络IO模型)

Redis使用单线程的IO复用模型,自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架,主要实现了epoll、kqueue和 select,对于单纯只有IO操作来说,单线程可以将速度优势发挥到最大,但是Redis也提供了一些简单的计算功能,比如排序、聚合等,对于这些操 作,单线程模型实际会严重影响整体吞吐量, CPU计算过程中,整个IO调度都是被阻塞住的。

2. 内存管理方面

Memcached使用预分配的内存池的方式,使用slab和大小不同的chunk来管理内存,Item根据大小选择合适的chunk存 储,内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销,并且能减小内存碎片产生,但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费,并且在内存仍然有很大空间时,新的数 据也可能会被剔除,原因可以参考Timyang的文章:http://timyang.net/data/Memcached-lru- evictions/

Redis使用现场申请内存的方式来存储数据,并且很少使用free-list等方式来优化内存分配,会在一定程度上存在内存碎 片,Redis跟据存储命令参数,会把带过期时间的数据单独存放在一起,并把它们称为临时数据,非临时数据是永远不会被剔除的,即便物理内存不够,导致 swap也不会剔除任何非临时数据(但会尝试剔除部分临时数据),这点上Redis更适合作为存储而不是cache。

3.数据一致性问题

Memcached提供了cas命令,可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas 命令,并不能保证这点,不过Redis提供了事务的功能,可以保证一串 命令的原子性,中间不会被任何操作打断。

4.存储方式及其它方面

Memcached基本只支持简单的key-value存储,不支持枚举,不支持持久化和复制等功能

Redis除key/value之外,还支持list,set,sorted set,hash等众多数据结构,提供了KEYS

进行枚举操作,但不能在线上使用,如果需要枚举线上数据,Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件,枚举出所有数据,Redis还同时提供了持久化和复制等功能。

5.关于不同语言的客户端支持

在不同语言的客户端方面,Memcached和Redis都有丰富的第三方客户端可供选择,不过因为Memcached发展的时间更久一 些,目前看在客户端支持方面,Memcached的很多客户端更加成熟稳定,而Redis由于其协议本身就比Memcached复杂,加上作者不断增加新 的功能等,对应第三方客户端跟进速度可能会赶不上,有时可能需要自己在第三方客户端基础上做些修改才能更好的使用。

根据以上比较不难看出,当我们不希望数据被踢出,或者需要除key/value之外的更多数据类型时,或者需要落地功能时,使用Redis比使用Memcached更合适。

  关于Redis的一些周边功能

Redis除了作为存储之外还提供了一些其它方面的功能,比如聚合计算、pubsub、scripting等,对于此类功能需要了解其实现 原理,清楚地了解到它的局限性后,才能正确的使用,比如pubsub功能,这个实际是没有任何持久化支持的,消费方连接闪断或重连之间过来的消息是会全部 丢失的,又比如聚合计算和scripting等功能受Redis单线程模型所限,是不可能达到很高的吞吐量的,需要谨慎使用。

总的来说Redis作者是一位非常勤奋的开发者,可以经常看到作者在尝试着各种不同的新鲜想法和思路,针对这些方面的功能就要求我们需要深入了解后再使用。

  总结:

1.Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。

2.Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。

3.当需要除key/value之外的更多数据类型支持时,使用Redis更合适。

4.当存储的数据不能被剔除时,使用Redis更合适。

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