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[轉]redis;mongodb;memcache三者的性能比較

編輯：關於PHP編程

先說我自己用的情況：

最先用的memcache ,用於鍵值對關系的服務器端緩存，用於存儲一些常用的不是很大，但需要快速反應的數據

然後，在另一個地方，要用到redis，然後就去研究了下redis. 一看，顯示自己安裝了php擴展，因為有服務器上的redis服務端，自己本地就沒有安裝，其實用法和memcache基本一樣，可能就是幾個參數有所不同。當然它們緩存的效果也不一樣，具體的哪裡不一樣，一下就是一些資料，和自己的總結

1、 Redis和Memcache都是將數據存放在內存中，都是內存數據庫。不過memcache還可用於緩存其他東西，例如圖片、視頻等等。

從以下幾個維度，對redis、memcache、mongoDB 做了對比，歡迎拍磚

1、性能

都比較高，性能對我們來說應該都不是瓶頸

總體來講，TPS方面redis和memcache差不多，要大於mongodb

2、操作的便利性

memcache數據結構單一

redis豐富一些，數據操作方面，redis更好一些，較少的網絡IO次數

mongodb支持豐富的數據表達，索引，最類似關系型數據庫，支持的查詢語言非常豐富

3、內存空間的大小和數據量的大小

redis在2.0版本後增加了自己的VM特性，突破物理內存的限制；可以對key value設置過期時間（類似memcache）

memcache可以修改最大可用內存,采用LRU算法

mongoDB適合大數據量的存儲，依賴操作系統VM做內存管理，吃內存也比較厲害，服務不要和別的服務在一起

4、可用性（單點問題）

對於單點問題，

redis，依賴客戶端來實現分布式讀寫；主從復制時，每次從節點重新連接主節點都要依賴整個快照,無增量復制，因性能和效率問題，

所以單點問題比較復雜；不支持自動sharding,需要依賴程序設定一致hash 機制。

一種替代方案是，不用redis本身的復制機制，采用自己做主動復制（多份存儲），或者改成增量復制的方式（需要自己實現），一致性問題和性能的權衡

Memcache本身沒有數據冗余機制，也沒必要；對於故障預防，采用依賴成熟的hash或者環狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。

mongoDB支持master-slave,replicaset（內部采用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。

5、可靠性（持久化）

對於數據持久化和數據恢復，

redis支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof增強了可靠性的同時，對性能有所影響

memcache不支持，通常用在做緩存,提升性能；

MongoDB從1.8版本開始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、數據一致性（事務支持）

Memcache 在並發場景下，用cas保證一致性

redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每個操作連續執行

mongoDB不支持事務

7、數據分析

mongoDB內置了數據分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、應用場景

redis：數據量較小的更性能操作和運算上

memcache：用於在動態系統中減少數據庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫少，對於數據量比較大，可以采用sharding）

MongoDB:主要解決海量數據的訪問效率問題

最近一直在研究key-value的存儲，簡單記一下感受。。一些memcache和redis的安裝和使用就不贅述啦。只簡單說說兩種方案的差別。一些感想和測試結果未必足夠能說明問題，有什麼不妥請大家指正。因為這兩天在學習的過程發現一直在更正自己認識的缺陷，每天都會否定前一天的想法。。好了，費話少說。

　　經過對50萬個數據存儲的研究發現：

　　每秒單條指令執行量　　　　

memcache 約３萬次

　　redis 約１萬次

而且，memcache的一大優點是可以通過一個函數直接設置過期時間，而redis需要兩個函數才可以既設置了鍵值對又設置過期時間，也就是redis在這點上效率變成了原來的一半，即5千次，這對於大部分需求來說，有點太慢了。

　　memcache的測試代碼如下：

<?php

$mem = new Memcache;

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

$time_start = microtime_float();

//保存數據

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

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

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用時 $run_time 秒\n";

function microtime_float()

{

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

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

}

　　redis的測試代碼如下：redis1.php 此代碼大概需要１０秒左右

<?php

//連接

$redis = new Redis();

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

$time_start = microtime_float();

//保存數據

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

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

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用時 $run_time 秒\n";

//關閉連接

$redis->close();

function microtime_float()

{

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

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

}

　　如果需要在設置鍵值的同時設置過期時間，大概執行需要２０秒左右，測試代碼如下:redis2.php

<?php

//連接

$redis = new Redis();

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

$time_start = microtime_float();

//保存數據

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 "用時 $run_time 秒\n";

//關閉連接

$redis->close();

function microtime_float()

{

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

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

}

　　後來在網上發現redis有一個神奇的功能叫事務，通過multi原子性的將一段代碼塊依次執行，從而達到一個完整功能模塊的執行。不幸的是，通過測試發現，采用multi方式執行代碼時並沒有減少請求次數，相反在執行multi指令和exec指令時都要發送請求，從而將運行時間變成了原來的四倍，即四條指令的運行時間。測試代碼如下：redis3.php

<?php

//連接

$redis = new Redis();

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

$time_start = microtime_float();

//保存數據

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 "用時 $run_time 秒\n";

//關閉連接

$redis->close();

function microtime_float()

{

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

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

}

　　問題出現了瓶頸，有好多公司需要海量數據處理，每秒５０００次遠不能滿足需求，然後由於redis主從服務器上比memcache有更大的優勢，為了將來數據的著想，不得不使用redis，這時候出現了一種新的方式，即phpredis提供的pipline功能，該功能能夠真正的將幾條代碼封裝成一次請求，從而大大提高了運行速度，５０萬次的數據執行只有了５８秒。測試代碼如下：redis4.php

<?php

//連接

$redis = new Redis();

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

$time_start = microtime_float();

//保存數據

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

　　$pipe=$redis->pipeline();

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

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

$replies=$pipe->execute();

}