[轉]redis;mongodb;memcache三者的性能比較-白红宇

[轉]redis;mongodb;memcache三者的性能比較

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发布时间：2019-06-18

本文共 5212 字，大约阅读时间需要 17 分钟。

先说我自己用的情况：

最先用的memcache ,用于键值对关系的服务器端缓存，用于存储一些常用的不是很大，但需要快速反应的数据

然后，在另一个地方，要用到redis，然后就去研究了下redis. 一看，显示自己安装了php扩展，因为有服务器上的redis服务端，自己本地就没有安装，其实用法和memcache基本一样，可能就是几个参数有所不同。当然它们缓存的效果也不一样，具体的哪里不一样，一下就是一些资料，和自己的总结

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、数据类型--Memcache在添加数据时就要指定数据的字节长度，例如：

set key3 0 0 8

lxsymcto

STORED

而redis不需要，如：redis 127.0.0.1:6379>set key2 "lxsymblog"

redis 127.0.0.1:6379>get key2

"lxsymblog"

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

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

最近一直在研究key-value的存储，简单记一下感受。。一些memcache和redis的安装和使用就不赘述啦。只简单说说两种方案的差别。一些感想和测试结果未必足够能说明问题，有什么不妥请大家指正。因为这两天在学习的过程发现一直在更正自己认识的缺陷，每天都会否定前一天的想法。。好了，费话少说。

　　经过对50万个数据存储的研究发现：

　　每秒单条指令执行量　　　　

memcache 约３万次

　　redis 约１万次

而且，memcache的一大优点是可以通过一个函数直接设置过期时间，而redis需要两个函数才可以既设置了键值对又设置过期时间，也就是redis在这点上效率变成了原来的一半，即5千次，这对于大部分需求来说，有点太慢了。

　　memcache的测试代码如下：

<?php

$mem = new Memcache;

$mem->connect("127.0.0.1", 11211);

$time_start = microtime_float();

//保存数据

for($i = 0; $i < 100000; $i ++){

$mem->set("key$i",$i,0,3);

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用时 $run_time 秒\n";

function microtime_float()

{

list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());

return ((float)$usec + (float)$sec);

}

　　redis的测试代码如下：redis1.php 此代码大概需要１０秒左右

<?php

//连接

$redis = new Redis();

$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$time_start = microtime_float();

//保存数据

for($i = 0; $i < 100000; $i ++){

$redis->sadd("key$i",$i);

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用时 $run_time 秒\n";

//关闭连接

$redis->close();

function microtime_float()

{

list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());

return ((float)$usec + (float)$sec);

}

　　如果需要在设置键值的同时设置过期时间，大概执行需要２０秒左右，测试代码如下:redis2.php

<?php

//连接

$redis = new Redis();

$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$time_start = microtime_float();

//保存数据

for($i = 0; $i < 100000; $i ++){

$redis->sadd("key$i",$i);

$redis->expire("key$i",3);

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用时 $run_time 秒\n";

//关闭连接

$redis->close();

function microtime_float()

{

list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());

return ((float)$usec + (float)$sec);

}

　　后来在网上发现redis有一个神奇的功能叫事务，通过multi原子性的将一段代码块依次执行，从而达到一个完整功能模块的执行。不幸的是，通过测试发现，采用multi方式执行代码时并没有减少请求次数，相反在执行multi指令和exec指令时都要发送请求，从而将运行时间变成了原来的四倍，即四条指令的运行时间。测试代码如下：redis3.php

<?php

//连接

$redis = new Redis();

$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$time_start = microtime_float();

//保存数据

for($i = 0; $i < 100000; $i ++){

$redis->multi();

$redis->sadd("key$i",$i);

$redis->expire("key$i",3);

$redis->exec();

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用时 $run_time 秒\n";

//关闭连接

$redis->close();

function microtime_float()

{

list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());

return ((float)$usec + (float)$sec);

}

　　问题出现了瓶颈，有好多公司需要海量数据处理，每秒５０００次远不能满足需求，然后由于redis主从服务器上比memcache有更大的优势，为了将来数据的着想，不得不使用redis，这时候出现了一种新的方式，即phpredis提供的pipline功能，该功能能够真正的将几条代码封装成一次请求，从而大大提高了运行速度，５０万次的数据执行只有了５８秒。测试代码如下：redis4.php

<?php

//连接

$redis = new Redis();

$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$time_start = microtime_float();

//保存数据

for($i = 0; $i < 100000; $i ++){

　　$pipe=$redis->pipeline();

$pipe->sadd("key$i",$i);

$pipe->expire("key$i",3);

$replies=$pipe->execute();

}