談談Memcached與Redis(四)

鴨脖發表於2015-05-21
Redis
3.2 Redis和Memcached的叢集實現機制對比
Memcached是全記憶體的資料緩衝系統，Redis雖然支援資料的持久化，但是全記憶體畢竟才是其高效能的本質。作為基於記憶體的儲存系統來說，機器實體記憶體的大小就是系統能夠容納的最大資料量。如果需要處理的資料量超過了單臺機器的實體記憶體大小，就需要構建分散式叢集來擴充套件儲存能力。
3.2.1 Memcached的分散式儲存
Memcached本身並不支援分散式，因此只能在客戶端通過像一致性雜湊這樣的分散式演算法來實現Memcached的分散式儲存。圖6 給出了Memcached的分散式儲存實現架構。當客戶端向Memcached叢集傳送資料之前，首先會通過內建的分散式演算法計算出該條資料的目標節點，然後資料會直接傳送到該節點上儲存。但客戶端查詢資料時，同樣要計算出查詢資料所在的節點，然後直接向該節點傳送查詢請求以獲取資料。
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圖6 Memcached客戶端分散式儲存實現
3.2.2 Redis的分散式儲存
相較於Memcached只能採用客戶端實現分散式儲存，Redis更偏向於在伺服器端構建分散式儲存。儘管Redis當前已經發布的穩定版本還沒有新增分散式儲存功能，但Redis開發版中已經具備了Redis Cluster的基本功能。預計在2.6版本之後，Redis就會發布完全支援分散式的穩定版本，時間不晚於2012年底。下面我們會根據開發版中的實現，簡單介紹一下Redis Cluster的核心思想。
Redis Cluster是一個實現了分散式且允許單點故障的Redis高階版本，它沒有中心節點，具有線性可伸縮的功能。圖7給出Redis Cluster的分散式儲存架構，其中節點與節點之間通過二進位制協議進行通訊，節點與客戶端之間通過ascii協議進行通訊。在資料的放置策略上，Redis Cluster將整個key的數值域分成4096個雜湊槽，每個節點上可以儲存一個或多個雜湊槽，也就是說當前Redis Cluster支援的最大節點數就是4096。Redis Cluster使用的分散式演算法也很簡單：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。
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圖7 Redis分散式架構
為了保證單點故障下的資料可用性，Redis Cluster引入了Master節點和Slave節點。如圖4所示，在Redis Cluster中，每個Master節點都會有對應的兩個用於冗餘的Slave節點。這樣在整個叢集中，任意兩個節點的當機都不會導致資料的不可用。當Master節點退出後，叢集會自動選擇一個Slave節點成為新的Master節點。
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圖8 Redis Cluster中的Master節點和Slave節點
3.3 Redis和Memcached整體對比
Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾經對這兩種基於記憶體的資料儲存系統進行過比較，總體來看還是比較客觀的，現總結如下：
1）效能對比：由於Redis只使用單核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一個核上Redis在儲存小資料時比Memcached效能更高。而在100k以上的資料中，Memcached效能要高於Redis，雖然Redis最近也在儲存大資料的效能上進行優化，但是比起Memcached，還是稍有遜色。
2）記憶體使用效率對比：使用簡單的key-value儲存的話，Memcached的記憶體利用率更高，而如果Redis採用hash結構來做key-value儲存，由於其組合式的壓縮，其記憶體利用率會高於Memcached。
3）Redis支援伺服器端的資料操作：Redis相比Memcached來說，擁有更多的資料結構和並支援更豐富的資料操作，通常在Memcached裡，你需要將資料拿到客戶端來進行類似的修改再set回去。這大大增加了網路IO的次數和資料體積。在Redis中，這些複雜的操作通常和一般的GET/SET一樣高效。所以，如果需要快取能夠支援更復雜的結構和操作，那麼Redis會是不錯的選擇。

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