代码编织梦想

观点一:

1、Redis和Memcache都是将数据存放在内存中,都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西,例如图片、视频等等;

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

3、虚拟内存--Redis当物理内存用完时,可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘;

4、过期策略--memcache在set时就指定,例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定,例如expire name 10;

5、分布式--设定memcache集群,利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从;

6、存储数据安全--memcache挂掉后,数据没了;redis可以定期保存到磁盘(持久化);

7、灾难恢复--memcache挂掉后,数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复;

8、Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份;

观点二:

Redis与Memcached的区别

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,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。

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(我个人是这么认为的)。

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。

可以参考使用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。

redis、memcache、mongoDB 对比
从以下几个维度,对redis、memcache、mongoDB 做了对比,欢迎拍砖

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

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接: https://blog.csdn.net/weixin_42561847/article/details/112964330

线程状态_hehe.employment.6.3-爱代码爱编程

6.16 线程状态概述 线程状态导致状态发生条件NEW(新建)线程刚被创建,但是并未启动。还没调用start方法。Runnable(可运行)线程可以在java虚拟机中运行的状态,可能正在运行自己代码,也可能没有,这取决于操作系统处理器。Blocked(锁阻塞)当一个线程试图获取一个对象锁,而该对象锁被其他的线程持有,则该线程进入Blocked状

ThreadPoolExecutor的线程池浅析-爱代码爱编程

ThreadPoolExecutor的线程池浅析 1. 线程池的介绍 线程池就是先创建一些线程,把创建的这些线程都放入一个池子(集合)中称为线程池。线程池可以很好的提高性能,当有一个新的任务传给线程池,线程池就会启动一个线程来执行这个任务,执行结束后该线程会返回线程池中进入空闲状态并不会死亡,等待下一个任务的到来。 比如你在滴滴打车的时候,附近的每一

自动化运维-Ansible(第一部:部署)-爱代码爱编程

前言 什么是自动化运维? 现如今的 IT 运维已经成为IT服务内涵中重要的组成部分。面对越来越复杂的业务,面对越来越多样化的用户需求,不断扩展的IT应用需要越来越合理的模式来保障IT服务能灵活便捷、安全稳定地持续保障,这种模式中的保障因素就是IT运维(其他因素是更加优越的IT架构等)。IT运维自动化是一组将静态的设备结构转化为根据IT服务需求动

集所有优点于一身的 Zabbix 监控【基于 LNMP 环境】-爱代码爱编程

Zabbix 概述 Zabbix 是一个基于 WEB 界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。Zabbix 能监视各种网络参数,保证服务器的安全运营;并提供灵活的通知机制以及让管理员快速定位和解决存在个问题。Zabbix 它由 2 部分构成,Zabbix server 与可选组件 Zabbix agent。Zabbi

大型网站架构之——百万 PV 大型网站架构部署-爱代码爱编程

名词解释:pv是什么? PV(Page View,页面浏览量)即点击量,通常意义上说PV的多少是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。pv的解释是这样的:一个访问者在24小时(0点-23点)内到底看了网站的几个页面。需要注意的是:同一个人浏览网站的同一个页面,不重复计算pv量,点击100次页只算1次。 查询网站的p

信息安全-DLP(数据防泄漏)-爱代码爱编程

目录: 什么是DLP数据泄露的途径策略制作与验证什么是DLP 数据泄露防护(DLP),它是通过一定的技术手段,防止企业的指定数据或信息资产以违反安全策略规定的形式流出企业的一种策略。其核心能力就是内容识别,通过识别可以扩展到对数据的防控。识别的方式具体有:1)关键字、2)正则表达式、3)文件属性、4)文件指纹。 数据泄露的途径

Oracle 数据库 体系结构 (二):服务器结构-爱代码爱编程

目录 前言Oracle 内存结构Oracle 进程结构文章总结 前言 上一篇文章体现了 Oracle 数据库的一些基本结构和存储结构,这篇文章将会讲到Oracle的服务器结构,实际上就是主要讲实例的结构。需要把这些底层的结构了解,在生产环境或是对Oracle才会有一些了解。Oracle服务器是由Oracle实例+Oracle

MFS 分布式文件系统 【CenOS 7 部署 + 源码包提供】-爱代码爱编程

目录 1)MFS 文件系统的组成2)MFS 读写数据的处理过程3)MFS 搭建案例环境4)MFS 搭建过程详解5)MFS 监控6)文章总结 1)MFS 文件系统的组成 MooseFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统。它把数据分散存放在多个物理服务器上,而呈现给用户的则是一个统一的资源。 独有特征:

数据库 Oracle12c (三):安装与启动-爱代码爱编程

简介 1·Oracle 12c 特性2·Oracle 12c 服务器的硬件要求3·Oracle 12c 部署过程4·Oracle 12c 的启动方式与关闭状态5·Oracle 12c 的总结 Oracle 12c 特性 Oracle Database 12 c-是世界上第一个专为云设计的数据库。 A·使用Oracle Mu

大型网站架构之——百万 PV 大型网站架构部署-爱代码爱编程

名词解释:pv是什么? PV(Page View,页面浏览量)即点击量,通常意义上说PV的多少是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。pv的解释是这样的:一个访问者在24小时(0点-23点)内到底看了网站的几个页面。需要注意的是:同一个人浏览网站的同一个页面,不重复计算pv量,点击100次页只算1次。 查询网站的p

mysql 数据库 一次重启报错-爱代码爱编程

mysqld: Can't create/write to file '/tmp/ibNo70kt' (Errcode: 13 - Permission denied)2019-09-12T15:02:00.667642Z 0 [ERROR] InnoDB: Unable to create temporary file; errno: 132

信息安全-DLP(数据防泄漏)-爱代码爱编程

目录: 什么是DLP数据泄露的途径策略制作与验证什么是DLP 数据泄露防护(DLP),它是通过一定的技术手段,防止企业的指定数据或信息资产以违反安全策略规定的形式流出企业的一种策略。其核心能力就是内容识别,通过识别可以扩展到对数据的防控。识别的方式具体有:1)关键字、2)正则表达式、3)文件属性、4)文件指纹。 数据泄露的途径