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Memcached 及 Redis 架构分析和比较

开发工具 BlandonTsai 1071℃ 0评论

Memcached 和 Redis 作为两种 Inmemory 的 key-value 数据库,在设计和思想方面有着很多共通的地方,功能和应用方面在很多场合下(作为分布式缓存服务器使用等) 也很相似,在这里把两者放在一起做一下对比的介绍。

基本架构和思想

首先简单介绍一下两者的架构和设计思路。

Memcached

Memcached采用客户端-服务器的架构,客户端和服务器端的通讯使用自定义的协议标准,只要满足协议格式要求,客户端Library可以用任何语言实现。

从用户的角度来说,服务器维护了一个键-值关系的数据表,服务器之间相互独立,互相之间不共享数据也不做任何通讯操作。客户端需要知道所有的服务器,并自行负责管理数据在各个服务器间的分配。

memcached的slab内存管理方式

在服务器端,内部的数据存储,使用基于Slab的内存管理方式,有利于减少内存碎片和频繁分配销毁内存所带来的开销。各个Slab按需动态分配一个page的内存(和4Kpage的概念不同,这里默认page为1M),page内部按照不同slab class的尺寸再划分为内存chunk供服务器存储KV键值对使用。

Memcached的基本应用模型如下图所示:

memcached基本应用模型

Redis

Redis的基本应用模式和上图memcached的基本相似,不难发现网上到处都是关于redis是否可以完全替代memcached使用的问题。

Redis内部的数据结构最终也会落实到key-Value对应的形式,不过从暴露给用户的数据结构来看,要比memcached丰富,除了标准的通常意义的键值对,Redis还支持List,Set, Hashes,Sorted Set等数据结构。

基本命令

Memcached的命令或者说通讯协议非常简单,Server所支持的命令基本就是对特定key的添加,删除,替换,原子更新,读取等,具体包括 Set, Get, Add, Replace, Append, Inc/Dec 等等。

Memcached的通讯协议包括文本格式和二进制格式,用于满足简单网络客户端工具(如telnet)和对性能要求更高的客户端的不同需求。

Redis的命令在KV(String类型)上提供与Memcached类似的基本操作,在其它数据结构上也支持基本类似的操作(当然还有这些数据结构所特有的操作,如Set的union,List的pop等)而支持更多的数据结构,在一定程度上也就意味着更加广泛的应用场合。

除了多种数据结构的支持,Redis相比Memcached还提供了许多额外的特性,比如Subscribe/publish命令,以支持发布/订阅模式这样的通知机制等等,这些额外的特性同样有助于拓展它的应用场景。

Redis的客户端-服务器通讯协议完全采用文本格式(在将来可能的服务器间通讯会采用二进制格式)。

事务

redis通过Multi / Watch /Exec等命令可以支持事务的概念,原子性的执行一批命令。在2.6以后的版本中由于添加了对Script脚本的支持,而脚本固有的是以transaction事务的方式执行的,并且更加易于使用,所以不排除将来取消Multi等命令接口的可能性。

Memcached的应用模式中,除了increment/decrement这样的原子操作命令,不存在对事务的支持。

数据备份,有效性,持久化等

memcached不保证存储的数据的有效性,Slab内部基于LRU也会自动淘汰旧数据,客户端不能假设数据在服务器端的当前状态,这应该说是Memcached的Feature设定,用户不必太多关心或者自己管理数据的淘汰更新工作,当然是否适合你的应用,取决于具体的需求,它也可能成为你需要精确自行控制Cache生命周期的一个障碍。

Memcached也不做数据的持久化工作,但是有许多基于memcached协议的项目实现了数据的持久化,例如 memcacheDB 使用 BerkeleyDB 进行数据存储,但本质上它已经不是一个 Cache Server,而只是一个兼容 Memcached 的协议 key-valueData Store了。

Redis可以以 master-slave 的方式配置服务器,Slave节点对数据进行replica备份,Slave节点也可以充当Read only的节点分担数据读取的工作。

Redis内建支持两种持久化方案,snapshot快照和AOF 增量Log方式。快照顾名思义就是隔一段时间将完整的数据Dump下来存储在文件中。AOF增量Log则是记录对数据的修改操作(实际上记录的就是每个对数据产生修改的命令本身),两种方案可以并存,也各有优缺点,具体参见 http://redis.io/topics/persistence。

以上Redis的数据备份持久化方案等,如果不需要,为了提高性能,也完全可以Disable。

性能

性能方面,两者都有一些自己考虑和实现。

Memcached

memcached自身并不主动定期检查和标记哪些数据需要被淘汰,只有当再次读取相关数据时才检查时间戳,或者当内存不够使用需要主动淘汰数据时进一步检查LRU数据。

Redis

Redis为了减少大量小数据CMD操作的网络通讯时间开销 RTT (Round Trip Time),支持pipeline和script技术。

所谓的pipeline就是支持在一次通讯中,发送多个命令给服务器批量执行,带来的代价是服务器端需要更多的内存来缓存查询结果。Redis内嵌了LUA解析器,可以执行lua 脚本,脚本可以通过eval等命令直接执行,也可以使用script load等方式上传到服务器端的script cache中重复使用。

这两种方式都可以有效地减少网络通讯开销,增加数据吞吐率。

对于KV的操作,Memcached和Redis都支持Multiple的Get和Set命令(Memcached的Multiple Set命令貌似只在二进制的协议中支持),这同样有利于性能的提升。

实际性能方面,网上有很多测试比较,给出的结果各不相同,这无疑和各种测试的测试用例,测试环境,和测试时具体使用的客户端Library实现有关。但是总体看下来,比较靠谱的结论是在kv类操作上,两者的性能接近,Memcached的结构更加简单,理论上应该会略微快一些。

集群

memcached的服务器端互相完全独立,客户端通常通过对键值应用Hash算法决定数据的分区,为了减少服务器的增减对Hash结果的影响,导致大面积的缓存失效,多数客户端实现了一致性hash算法。

Redis计划在服务器端内建对集群的支持,但是目前代码还处于alpha阶段(貌似已经Design了两三年了?)在此之前,同样可以认为每个Redis服务器实例相互之间是完全独立的,需要依靠客户端处理分区算法和可用服务器列表管理的工作。

redis服务器的交互机制

Redis官方推荐的用于Sharding的客户端程序库是Twitter的开源项目 Twemproxy, Twemproxy同时支持Memcached和Redis的文本通讯协议。

需要注意的是,Redis的许多命令在集群环境下是不能正确运行的,例如set的交集,以及跨节点的事务操作等等,因为目前的Redis集群设计,根本目标也就是服务器之间互相汇报一下存活状态,以及对数据做荣誉备份平衡负载等而已,本质上对数据的跨节点操作并不提供任何额外支持,所以在数据服务的层面上来说,各个服务器依旧是完全独立的。

这些操作如果一定要实现,当然可以通过客户端代码来实现(效率有多高且不说),类似的问题memcached集群当然也会遇上,但是原本memcached就不支持复杂的操作和数据类型,许多运算逻辑原本就是由客户端代码或应用程序自己处理的。

MR类批处理应用

提供指定范围的遍历操作,是支持类似MapReduce这样的批处理应用逻辑的关键之一,但是要在基于hash方式存储的数据结构的基础上提供这样的支持并不容易(或者说要实现高效的范围或遍历操作并不容易)。

Redis支持Scan操作用于遍历数据集,这一操作基于其内部数据结构及实现的限制,可以保证在Scan开始时的所有数据都能被获取到,但是不能保证不返回重复的数据,这需要由客户端来检查,或者客户端对此无所谓。Scan操作还支持Match条件用来过滤键值,虽然存在一定的局限性,例如match条件的比较是在获取数据之后再执行的,效率是一个问题,更明显的问题是不能保证每次scan的iterate过程都能返回同样数量的有效数据。

对于范围操作,Redis的Ordered Set支持在插入时指定数据的分数(Score)用于排序,而后支持在指定Score范围内的各种操作,虽然由于不支持基于字符串的或自定义的基准的Range操作,这样的范围操作应用起来有很大的局限性(或者说需要满足特定的应用模式),但是还是比没有好了。

Memcached核心协议本身不支持任何范围类的操作,也没有对遍历操作的支持,甚至不存在官方合法的列举所有Key的操作,这当然很大程度上源于其设计思想和精简的架构。

不过还是有一些兼容memcached协议的服务器实现了范围类操作,具体格式可以参考 https://code.google.com/p/memcached/wiki/RangeOps 所建议的标准。

此外Redis的Hashes数据结构,在一定程度上可以满足获取特定子集数据的应用逻辑需求。

综上来说,如果要实现类似Hbase支持的scan操作,不论是Redis还是memcached都无法做到,但是对于Redis来说,能否用于批处理类应用,不能一概而论,取决于具体的数据的格式逻辑和使用方式。通过适当的调整应用程序使用数据的方式,还是有可能在一定程度上实现对MR类批处理,或范围查询类应用逻辑的支持的。而对于键值分布在一个较大的连续空间,数量不确定,同时又无法很好的映射为数值进而使用ordered set来处理的这样一些数据结构,应该还是很难高效的分区遍历的。

尊重原创,原文链接:http://blog.csdn.net/colorant/article/details/21089057

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