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谈谈Memcached与Redis(四)

 
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3.2 Redis和Memcached的集群实现机制对比

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。
3.2.1 Memcached的分布式存储
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。图6 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。
3.2.2 Redis的分布式存储
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。尽管Redis当前已经发布的稳定版本还没有添加分布式存储功能,但Redis开发版中已经具备了Redis Cluster的基本功能。预计在2.6版本之后,Redis就会发布完全支持分布式的稳定版本,时间不晚于2012年底。下面我们会根据开发版中的实现,简单介绍一下Redis Cluster的核心思想。
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。图7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。如图4所示,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。
3.3 Redis和Memcached整体对比
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,总体来看还是比较客观的,现总结如下:
1)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。
2)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。
3)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。
 
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