螞蟻技術專家：同為分散式快取，為何 Redis 更勝一籌？

如今，市面上的快取解決方案已經逐步成熟了，今天我將選取其中一些代表性的方案包括Redis、Memcached和Tair進行對比，幫助大家 在生產實踐中更好地進行技術選型。

一、常用的分散式快取的對比

常用的分散式快取包括Redis、Memcached和阿里巴巴的Tair（見下表），因為Redis提供的資料結構比較豐富且簡單易用，所以Redis的使用廣泛。

下面我們從9個大方面來對比最常用的Redis和Memcached。

1．資料型別

Redis一共支援5種資料型別，每種資料型別對應不同的資料結構，有簡單的String型別、壓縮串、字典、跳躍表等。 跳躍表是比較新型的資料結構，常用於高效能的查詢，可以達到log2N的查詢速度，而且跳躍表相對於紅黑樹，在更新時變更的節點較少，更易於實現併發操作。

Memcache只支援對鍵值對的儲存，並不支援其它資料結構。

2．執行緒模型

Redis使用單執行緒實現，Memcache等使用多執行緒實現，因此我們不推薦在Redis中儲存太大的內容，否則會阻塞其它請求。

因為快取操作都是記憶體操作，只有很少的計算操作，所以在單執行緒下效能很好。Redis實現的單執行緒的非阻塞網路I/O模型，適合快速地操作邏輯，有複雜的長邏輯時會影響效能。 對於長邏輯應該配置多個例項來提高多核CPU的利用率，也就是說，可以使用單機器多埠來配置多個例項，官方的推薦是一臺機器使用8個例項。

它實現的非阻塞I/O模型基於Libevent庫中關於Epoll的兩個檔案加上自己簡單實現的事件通知模型，簡單小巧，作者的思想就是保持實現簡單、減少依賴。由於在伺服器中只有一個執行緒，因此提供了管道來合併請求和批次執行，縮短了通訊消耗的時間。

Memcache也使用了非阻塞I/O模型，但是使用了多執行緒，可以應用於多種場景，請求的邏輯可大可小、可長可短，不會出現一個邏輯複雜的請求阻塞對其它請求的響應的場景。它直接依賴Libevent庫實現，依賴比較複雜，損失了在一些特定環境下的高效能。

3．持久機制

Redis提供了兩種持久機制，包括RDB和AOF，前者是定時的持久機制，但在出現當機時可能會出現資料丟失，後者是基於操作日誌的持久機制。

Memcahe並不提供持久機制，因為Memache的設計理念就是設計一個單純的快取，快取的資料都是臨時的，不應該是持久的，也不應該是一個大資料的資料庫，快取未命中時回源查詢資料庫是天經地義的，但可以透過第三方庫MemcacheDB來支援它的永續性。

4．客戶端

常見的Redis Java客戶端Jedis使用阻塞I/O，但可以配置連線池，並提供了一致性雜湊分片的邏輯，也可以使用開源的客戶端分片框架Redic。

Memecache的客戶端包括Memcache Java Client、Spy Client、XMemcache等，Memcache Java Client使用阻塞I/O，而Spy Client/XMemcache使用非阻塞I/O。

我們知道，阻塞I/O不需要額外的執行緒，非阻塞I/O會開啟額外的請求執行緒（在Boss執行緒池裡）監聽埠，一個請求在處理後就釋放工作者執行緒（在Worker執行緒池中），請求執行緒在監聽到有返回結果時，一旦有I/O返回結果就被喚醒，然後開始處理響應資料並寫回網路Socket連線，所以從理論上來講，非阻塞I/O的吞吐量和響應能力會更高。

5．高可用

Redis支援主從節點複製配置，從節點可使用RDB和快取的AOF命令進行同步和恢復。Redis還支援Sentinel和Cluster（從3.0版本開始）等高可用叢集方案。

Memecache不支援高可用模型，可使用第三方Megagent代理，當一個例項當機時，可以連線另外一個例項來實現。

6．對佇列的支援

Redis本身支援lpush/brpop、publish/subscribe/psubscribe等佇列和訂閱模式。

Memcache不支援佇列，可透過第三方MemcachQ來實現。

7．事務

Redis提供了一些在一定程度上支援執行緒安全和事務的命令，例如：multi/exec、watch、inc等。由於Redis伺服器是單執行緒的，任何單一請求的伺服器操作命令都是原子的，但跨客戶端的操作並不保證原子性，所以對於同一個連線的多個操作序列也不保證事務。

Memcached的單個命令也是執行緒安全的，單個連線的多個命令序列不是執行緒安全的，它也提供了inc等執行緒安全的自加命令，並提供了gets/cas保證執行緒安全。

8．資料淘汰策略

Redis提供了豐富的淘汰策略，包括maxmemory、maxmemory-policy、volatile-lru、allkeys-lru、volatile-random、allkeys-random、volatile-ttl、noeviction(return error)等。

Memecache在容量達到指定值後，就基於LRU（Least Recently Used）演算法自動刪除不使用的快取。在某些情況下LRU機制反倒會帶來麻煩，會將不期待的資料從記憶體中清除，在這種情況下啟動Memcache時，可以透過“M”引數禁止LRU演算法。

9．記憶體分配

Redis為了遮蔽不同平臺之間的差異及統計記憶體佔用量等，對記憶體分配函式進行了一層封裝，在程式中統一使用zmalloc、zfree系列函式，這些函式位於zmalloc.h/zmalloc.c檔案中。封裝就是為了遮蔽底層平臺的差異，同時方便自己實現相關的統計函式。具體的實現方式如下：

若系統中存在Google的TC_MALLOC庫，則使用tc_malloc一族的函式代替原本的malloc一族的函式。

若當前系統是Mac系統，則使用系統的記憶體分配函式。

對於其它情況，在每一段分配好的空間前面同時多分配一個定長的欄位，用來記錄分配的空間大小，透過這種方式來實現簡單有效的記憶體分配。

Memcache採用slab table的方式分配記憶體，首先把可得的記憶體按照不同的大小來分類，在使用時根據需求找到最接近於需求大小的塊分配，來減少記憶體碎片，但是這需要進行合理配置才能達到效果。

從上面的對比可以看到，Redis在實現和使用上更簡單，但是功能更強大，效率更高，應用也更廣泛。下面將對Redis進行初步介紹，給初學者一個初體驗式的學習引導。

二、Redis初體驗

Redis是一個能夠儲存多種資料物件的開源Key-Value儲存系統，使用ANSI C語言編寫，可以僅僅當作記憶體資料庫使用，也可以作為以日誌為儲存方式的資料庫系統，並提供多種語言的API。

1．使用場景

我們通常把Redis當作一個非本地快取來使用，很少用到它的一些高階功能。在使用中最容易出問題的是用Redis來儲存JSON資料，因為Redis不像Elasticsearch或者PostgreSQL那樣可以很好地支援JSON資料。 所以我們經常把JSON當作一個大的String直接放到Redis中，但現在的JSON資料都是連環巢狀的，每次更新時都要先獲取整個JSON，然後更改其中一個欄位再放上去。

一個常見的JSON資料的Java物件定義如下：

public class Commodity {

private long price;

private String title;

……

}

在海量請求的前提下，在Redis中每次更新一個欄位，比如銷量欄位，都會產生較大的流量。在實際情況下，JSON字串往往非常複雜，體積達到數百KB都是有可能的，導致在頻繁更新資料時使網路I/O跑滿，甚至導致系統超時、崩潰。

因此，Redis官方推薦採用雜湊來儲存物件，比如有3個商品物件，ID分別是123、124和12345，我們透過雜湊把它們儲存在Redis中，在更新其中的欄位時可以這樣做：

HSET commodity:123 price 100

HSET commodity:124 price 101

HSET commodity:12345 price 101

HSET commodity:123 title banana

HSET commodity:124 title apple

HSET commodity:12345 title orange

也就是說，用商品的型別名和ID組成一個Redis雜湊物件的KEY。在獲取某一屬性時只需這樣做就可以獲取單獨的屬性： HGET commodity: 12345。

2．Redis的高可用方案：哨兵

Redis官方推出了一個叢集管理工具，叫作哨兵（Sentinel），負責在節點中選出主節點，按照分散式叢集的管理辦法來操作叢集節點的上線、下線、監控、提醒、自動故障切換（主備切換），且實現了著名的RAFT選主協議，從而保證了系統選主的一致性。

這裡給出一個哨兵的通用部署方案。哨兵節點一般至少要部署3份，可以和被監控的節點放在一個虛擬機器中，常見的哨兵部署如圖所示。

在這個系統中，初始狀態下的機器A是主節點，機器B和機器C是從節點。

由於有3個哨兵節點，每個機器執行1個哨兵節點，所以這裡設定quorum = 2，也就是在主節點無響應後，有至少兩個哨兵無法與主節點通訊，則認為主節點當機，然後在從節點中選舉新的主節點來使用。

在發生網路分割槽時，若機器A所在的主機網路不可用，則機器B和機器C上的兩個Sentinel例項會啟動failover並把機器B選舉為主節點。

Sentinel叢集的特性保證了機器B和機器C上的兩個Sentinel例項得到了關於主節點的最新配置。但機器A上的Sentinel節點依然持有舊的配置，因為它與外界隔離了。

在 網路恢復後，我們知道 機器 A 上的 Sentinel 例項 將會更新它的配置。但是，如果客戶端所連線的 主機節點也 被網路隔離， 則 客戶端將依然可以向 機器 A 的 Redis 節點 寫資料，但 在 網路恢復後， 機器 A 的 Redis 節點 就會變成一個 從節點 ，那麼在網路隔離期間，客戶端向 機器 A的 Redis 節點寫入 的資料將會丟失 ，這是不可避免的。

如果把 Redis 當作 快取來使用，那麼 我們 也許能容忍這部分資料的丟失 ，但若 把 Redis 當作一個儲存系統來使用，就無法容忍這部分資料的丟失了 ， 因為 Redis 採用的是非同步複製，在這樣的場景下 無法 避免資料的丟失。

在這裡，我們可以透過以下配置來配置每個Redis例項，使得資料不會丟失：

min-slaves-to-write 1

min-slaves-max-lag 10

透過上面的配置，當一個Redis是主節點時，如果它不能向至少一個從節點寫資料（上面的min-slaves-to-write指定了slave的數量），則它將會拒絕接收客戶端的寫請求。由於複製是非同步的，所以主節點無法向從節點寫資料就意味著從節點要麼斷開了連線，要麼沒在指定的時間內向主節點傳送同步資料的請求。

所以，採用這樣的配置可排除網路分割槽後主節點被孤立但仍然寫入資料，從而導致資料丟失的場景。

3．Redis叢集

Redis在3.0中也引入了叢集的概念，用於解決一些大資料量和高可用的問題，但是，為了達到高效能的目的，叢集不是強一致性的，使用的是非同步複製，在資料到主節點後，主節點返回成功，資料被非同步地複製給從節點。

首先，我們來學習Redis的叢集分片機制。Redis使用CRC16(key) mod 16384進行分片，一共分16384個雜湊槽，比如若叢集有3個節點，則我們按照如下規則分配雜湊槽：

A節點包含0-5500的雜湊槽；

B節點包含5500-11000的雜湊槽；

C節點包含11000-16384的雜湊槽。

這裡設定了3個主節點和3個從節點，叢集分片如圖所示。

圖中共有3個Redis主從伺服器的複製節點，其中任意兩個節點之間都是相互連通的，客戶端可以與其中任意一個節點相連線，然後訪問叢集中的任意一個節點，對其進行存取和其他操作。

那Redis是怎麼做到的呢？首先，在Redis的每個節點上都會儲存雜湊槽資訊，我們可以將它理解為是一個可以儲存兩個數值的變數，這個變數的取值範圍是0-16383。根據這些資訊，我們就可以找到每個節點負責的雜湊槽，進而找到資料所在的節點。

Redis叢集實際上是一個叢集管理的外掛，當我們提供一個存取的關鍵字時，就會根據CRC16的演算法得出一個結果，然後把結果除以16384求餘數，這樣每個關鍵字都會對應一個編號為0-16383的雜湊槽，透過這個值找到對應的插槽所對應的節點，然後直接自動跳轉到這個對應的節點上進行存取操作。但是這些都是由叢集的內部機制實現的，我們不需要手工實現。

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