非关系型数据库redis、memcached对比

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,Serverless 5000PCU 100GB
云数据库 Redis 版,社区版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: - redis数据库的优点:(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash(3) 支...
- redis数据库的优点:

(1) 速度快,因为数据存在内存中,类似于HashMap,HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)
(2) 支持丰富数据类型,支持string,list,set,sorted set,hash
(3) 支持事务,操作都是原子性,所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行,要么全部不执行
(4) 丰富的特性:可用于缓存,消息,按key设置过期时间,过期后将会自动删除

- redis相比memcached有哪些优势?

(1) memcached所有的值均是简单的字符串,redis作为其替代者,支持更为丰富的数据类型
(2) redis的速度比memcached快很多
(3) redis可以持久化其数据

- redis常见性能问题和解决方案:

(1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件
(2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次
(3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内
(4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库
(5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...
这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。

- MySQL里有2000w数据,redis中只存20w的数据,如何保证redis中的数据都是热点数据

相关知识:redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略。redis 提供 6种数据淘汰策略:
voltile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最少使用的数据淘汰
volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过期的数据淘汰
volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意选择数据淘汰
allkeys-lru:从数据集(server.db[i].dict)中挑选最近最少使用的数据淘汰
allkeys-random:从数据集(server.db[i].dict)中任意选择数据淘汰
no-enviction(驱逐):禁止驱逐数据

- Memcache与Redis的区别都有哪些?

(1)、存储方式
Memecache把数据全部存在内存之中,断电后会挂掉,数据不能超过内存大小。
Redis有部份存在硬盘上,这样能保证数据的持久性。
(2)、数据支持类型
Memcache对数据类型支持相对简单。
Redis有复杂的数据类型。
(3)value大小
redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB

- Redis 常见的性能问题都有哪些?如何解决?

1).Master写内存快照,save命令调度rdbSave函数,会阻塞主线程的工作,当快照比较大时对性能影响是非常大的,会间断性暂停服务,所以Master最好不要写内存快照。
2).Master AOF持久化,如果不重写AOF文件,这个持久化方式对性能的影响是最小的,但是AOF文件会不断增大,AOF文件过大会影响Master重启的恢复速度。Master最好不要做任何持久化工作,包括内存快照和AOF日志文件,特别是不要启用内存快照做持久化,如果数据比较关键,某个Slave开启AOF备份数据,策略为每秒同步一次。
3).Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件,AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源,导致服务load过高,出现短暂服务暂停现象。
4). Redis主从复制的性能问题,为了主从复制的速度和连接的稳定性,Slave和Master最好在同一个局域网内

- redis 最适合的场

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。

(1)、会话缓存(Session Cache)

最常用的一种使用Redis的情景是会话缓存(session cache)。用Redis缓存会话比其他存储(如Memcached)的优势在于:Redis提供持久化。当维护一个不是严格要求一致性的缓存时,如果用户的购物车信息全部丢失,大部分人都会不高兴的,现在,他们还会这样吗?

幸运的是,随着 Redis 这些年的改进,很容易找到怎么恰当的使用Redis来缓存会话的文档。甚至广为人知的商业平台Magento也提供Redis的插件。

(2)、全页缓存(FPC)

除基本的会话token之外,Redis还提供很简便的FPC平台。回到一致性问题,即使重启了Redis实例,因为有磁盘的持久化,用户也不会看到页面加载速度的下降,这是一个极大改进,类似PHP本地FPC。

再次以Magento为例,Magento提供一个插件来使用Redis作为全页缓存后端。

此外,对WordPress的用户来说,Pantheon有一个非常好的插件 wp-redis,这个插件能帮助你以最快速度加载你曾浏览过的页面。

(3)、队列

Reids在内存存储引擎领域的一大优点是提供 list 和 set 操作,这使得Redis能作为一个很好的消息队列平台来使用。Redis作为队列使用的操作,就类似于本地程序语言(如Python)对 list 的 push/pop 操作。

如果你快速的在Google中搜索“Redis queues”,你马上就能找到大量的开源项目,这些项目的目的就是利用Redis创建非常好的后端工具,以满足各种队列需求。例如,Celery有一个后台就是使用Redis作为broker,你可以从这里去查看。

(4),排行榜/计数器

Redis在内存中对数字进行递增或递减的操作实现的非常好。集合(Set)和有序集合(Sorted Set)也使得我们在执行这些操作的时候变的非常简单,Redis只是正好提供了这两种数据结构。所以,我们要从排序集合中获取到排名最靠前的10个用户–我们称之为“user_scores”,我们只需要像下面一样执行即可:

当然,这是假定你是根据你用户的分数做递增的排序。如果你想返回用户及用户的分数,你需要这样执行:

ZRANGE user_scores 0 10 WITHSCORES

Agora Games就是一个很好的例子,用Ruby实现的,它的排行榜就是使用Redis来存储数据的,你可以在这里看到。

(5)、发布/订阅

最后(但肯定不是最不重要的)是Redis的发布/订阅功能。发布/订阅的使用场景确实非常多。我已看见人们在社交网络连接中使用,还可作为基于发布/订阅的脚本触发器,甚至用Redis的发布/订阅功能来建立聊天系统!(不,这是真的,你可以去核实)。

Redis提供的所有特性中,我感觉这个是喜欢的人最少的一个,虽然它为用户提供如果此多功能。

相关实践学习
基于Redis实现在线游戏积分排行榜
本场景将介绍如何基于Redis数据库实现在线游戏中的游戏玩家积分排行榜功能。
云数据库 Redis 版使用教程
云数据库Redis版是兼容Redis协议标准的、提供持久化的内存数据库服务,基于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构,满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/kvstore &nbsp; &nbsp; ------------------------------------------------------------------------- 阿里云数据库体验:数据库上云实战 开发者云会免费提供一台带自建MySQL的源数据库&nbsp;ECS 实例和一台目标数据库&nbsp;RDS实例。跟着指引,您可以一步步实现将ECS自建数据库迁移到目标数据库RDS。 点击下方链接,领取免费ECS&amp;RDS资源,30分钟完成数据库上云实战!https://developer.aliyun.com/adc/scenario/51eefbd1894e42f6bb9acacadd3f9121?spm=a2c6h.13788135.J_3257954370.9.4ba85f24utseFl
相关文章
|
1月前
|
存储 NoSQL Redis
【Redis】利用Redis List实现数据库分页快速查询
【Redis】利用Redis List实现数据库分页快速查询
82 0
|
1月前
|
存储 缓存 NoSQL
利用Redis List实现数据库分页快速查询的有效方法
利用Redis List实现数据库分页快速查询的有效方法
|
1月前
|
NoSQL Java 数据库连接
使用Java实现从数据库查出数据存入Redis,并在查询时先查Redis,如果Redis中没有数据再从数据库中读取
使用Java实现从数据库查出数据存入Redis,并在查询时先查Redis,如果Redis中没有数据再从数据库中读取
267 1
|
15天前
|
存储 缓存 NoSQL
Redis 服务器指南:高性能内存数据库的完整使用指南
Redis 服务器指南:高性能内存数据库的完整使用指南
|
1月前
|
缓存 NoSQL 数据库
[Redis]——数据一致性,先操作数据库,还是先更新缓存?
[Redis]——数据一致性,先操作数据库,还是先更新缓存?
|
2月前
|
缓存 NoSQL Redis
如何在Python中使用Redis或Memcached进行缓存?
如何在Python中使用Redis或Memcached进行缓存?
26 2
|
2月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
Windows、Linux、Mac安装数据库(mysql、MongoDB、Redis)#0
不同系统下进行MySQL安装、MongoDB安装、Redis安装【2月更文挑战第5天】
440 5
Windows、Linux、Mac安装数据库(mysql、MongoDB、Redis)#0
|
2月前
|
NoSQL Java API
分布式锁【数据库乐观锁实现的分布式锁、Zookeeper分布式锁原理、Redis实现的分布式锁】(三)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
分布式锁【数据库乐观锁实现的分布式锁、Zookeeper分布式锁原理、Redis实现的分布式锁】(三)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
298 0
|
3月前
|
存储 NoSQL Java
【Redis】利用 Redis List 实现 Java 数据库分页快速查询
在大型应用中,数据库分页查询是日常开发中不可避免的需求之一。随着数据量的不断增加,传统的数据库分页方式可能会变得效率较低。为了解决这一问题,本文将介绍如何使用 Redis List 数据结构,结合 Java 编程语言,实现高效的数据库分页查询。
110 9
|
3月前
|
NoSQL Linux Redis
【Redis】Redis数据库安装(Linux)
【1月更文挑战第18天】【Redis】Redis数据库安装(Linux)