作者介绍

如今，市面上的缓存解决方案已经逐步成熟了，今天我将选取其中一些代表性的方案包括Redis、Memcached和Tair进行对比，帮助大家在生产实践中更好地进行技术选型。

常用的分布式缓存包括Redis、Memcached和阿里巴巴的Tair（见下表），因为Redis提供的数据结构比较丰富且简单易用，所以Redis的使用广泛。

下面我们从9个大方面来对比最常用的Redis和Memcached。

1．数据类型

Redis一共支持5种数据类型，每种数据类型对应不同的数据结构，有简单的String类型、压缩串、字典、跳跃表等。跳跃表是比较新型的数据结构，常用于高性能的查找，可以达到log2N的查询速度，而且跳跃表相对于红黑树，在更新时变更的节点较少，更易于实现并发操作。

Memcache只支持对键值对的存储，并不支持其它数据结构。

2．线程模型

Redis使用单线程实现，Memcache等使用多线程实现，因此我们不推荐在Redis中存储太大的内容，否则会阻塞其它请求。

因为缓存操作都是内存操作，只有很少的计算操作，所以在单线程下性能很好。Redis实现的单线程的非阻塞网络I/O模型，适合快速地操作逻辑，有复杂的长逻辑时会影响性能。对于长逻辑应该配置多个实例来提高多核CPU的利用率，也就是说，可以使用单机器多端口来配置多个实例，官方的推荐是一台机器使用8个实例。

它实现的非阻塞I/O模型基于Libevent库中关于Epoll的两个文件加上自己简单实现的事件通知模型，简单小巧，作者的思想就是保持实现简单、减少依赖。由于在服务器中只有一个线程，因此提供了管道来合并请求和批量执行，缩短了通信消耗的时间。

Memcache也使用了非阻塞I/O模型，但是使用了多线程，可以应用于多种场景，请求的逻辑可大可小、可长可短，不会出现一个逻辑复杂的请求阻塞对其它请求的响应的场景。它直接依赖Libevent库实现，依赖比较复杂，损失了在一些特定环境下的高性能。

3．持久机制

Redis提供了两种持久机制，包括RDB和AOF，前者是定时的持久机制，但在出现宕机时可能会出现数据丢失，后者是基于操作日志的持久机制。

Memcahe并不提供持久机制，因为Memache的设计理念就是设计一个单纯的缓存，缓存的数据都是临时的，不应该是持久的，也不应该是一个大数据的数据库，缓存未命中时回源查询数据库是天经地义的，但可以通过第三方库MemcacheDB来支持它的持久性。

4．客户端

常见的Redis Java客户端Jedis使用阻塞I/O，但可以配置连接池，并提供了一致性哈希分片的逻辑，也可以使用开源的客户端分片框架Redic。

Memecache的客户端包括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。

我们知道，阻塞I/O不需要额外的线程，非阻塞I/O会开启额外的请求线程（在Boss线程池里）监听端口，一个请求在处理后就释放工作者线程（在Worker线程池中），请求线程在监听到有返回结果时，一旦有I/O返回结果就被唤醒，然后开始处理响应数据并写回网络Socket连接，所以从理论上来讲，非阻塞I/O的吞吐量和响应能力会更高。

5．高可用

Redis支持主从节点复制配置，从节点可使用RDB和缓存的AOF命令进行同步和恢复。Redis还支持Sentinel和Cluster（从3.0版本开始）等高可用集群方案。

Memecache不支持高可用模型，可使用第三方Megagent代理，当一个实例宕机时，可以连接另外一个实例来实现。

6．对队列的支持

Redis本身支持lpush/brpop、publish/subscribe/psubscribe等队列和订阅模式。

Memcache不支持队列，可通过第三方MemcachQ来实现。

7．事务

Redis提供了一些在一定程度上支持线程安全和事务的命令，例如：multi/exec、watch、inc等。由于Redis服务器是单线程的，任何单一请求的服务器操作命令都是原子的，但跨客户端的操作并不保证原子性，所以对于同一个连接的多个操作序列也不保证事务。

Memcached的单个命令也是线程安全的，单个连接的多个命令序列不是线程安全的，它也提供了inc等线程安全的自加命令，并提供了gets/cas保证线程安全。

8．数据淘汰策略

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

Memecache在容量达到指定值后，就基于LRU（Least Recently Used）算法自动删除不使用的缓存。在某些情况下LRU机制反倒会带来麻烦，会将不期待的数据从内存中清除，在这种情况下启动Memcache时，可以通过“M”参数禁止LRU算法。

9．内存分配

Redis为了屏蔽不同平台之间的差异及统计内存占用量等，对内存分配函数进行了一层封装，在程序中统一使用zmalloc、zfree系列函数，这些函数位于zmalloc.h/zmalloc.c文件中。封装就是为了屏蔽底层平台的差异，同时方便自己实现相关的统计函数。具体的实现方式如下：

• 若系统中存在Google的TC_MALLOC库，则使用tc_malloc一族的函数代替原本的malloc一族的函数。

• 若当前系统是Mac系统，则使用系统的内存分配函数。

• 对于其它情况，在每一段分配好的空间前面同时多分配一个定长的字段，用来记录分配的空间大小，通过这种方式来实现简单有效的内存分配。

Memcache采用slab table的方式分配内存，首先把可得的内存按照不同的大小来分类，在使用时根据需求找到最接近于需求大小的块分配，来减少内存碎片，但是这需要进行合理配置才能达到效果。

从上面的对比可以看到，Redis在实现和使用上更简单，但是功能更强大，效率更高，应用也更广泛。下面将对Redis进行初步介绍，给初学者一个初体验式的学习引导。

Redis是一个能够存储多种数据对象的开源Key-Value存储系统，使用ANSI C语言编写，可以仅仅当作内存数据库使用，也可以作为以日志为存储方式的数据库系统，并提供多种语言的API。

1．使用场景

我们通常把Redis当作一个非本地缓存来使用，很少用到它的一些高级功能。在使用中最容易出问题的是用Redis来保存JSON数据，因为Redis不像Elasticsearch或者PostgreSQL那样可以很好地支持JSON数据。所以我们经常把JSON当作一个大的String直接放到Redis中，但现在的JSON数据都是连环嵌套的，每次更新时都要先获取整个JSON，然后更改其中一个字段再放上去。

一个常见的JSON数据的Java对象定义如下：

在海量请求的前提下，在Redis中每次更新一个字段，比如销量字段，都会产生较大的流量。在实际情况下，JSON字符串往往非常复杂，体积达到数百KB都是有可能的，导致在频繁更新数据时使网络I/O跑满，甚至导致系统超时、崩溃。

因此，Redis官方推荐采用哈希来保存对象，比如有3个商品对象，ID分别是123、124和12345，我们通过哈希把它们保存在Redis中，在更新其中的字段时可以这样做：

也就是说，用商品的类型名和ID组成一个Redis哈希对象的KEY。在获取某一属性时只需这样做就可以获取单独的属性：HGET commodity: 12345。

2．Redis的高可用方案：哨兵

Redis官方推出了一个集群管理工具，叫作哨兵（Sentinel），负责在节点中选出主节点，按照分布式集群的管理办法来操作集群节点的上线、下线、监控、提醒、自动故障切换（主备切换），且实现了著名的RAFT选主协议，从而保证了系统选主的一致性。

这里给出一个哨兵的通用部署方案。哨兵节点一般至少要部署3份，可以和被监控的节点放在一个虚拟机中，常见的哨兵部署如图所示。

在这个系统中，初始状态下的机器A是主节点，机器B和机器C是从节点。

由于有3个哨兵节点，每个机器运行1个哨兵节点，所以这里设置quorum = 2，也就是在主节点无响应后，有至少两个哨兵无法与主节点通信，则认为主节点宕机，然后在从节点中选举新的主节点来使用。

在发生网络分区时，若机器A所在的主机网络不可用，则机器B和机器C上的两个Sentinel实例会启动failover并把机器B选举为主节点。

Sentinel集群的特性保证了机器B和机器C上的两个Sentinel实例得到了关于主节点的最新配置。但机器A上的Sentinel节点依然持有旧的配置，因为它与外界隔离了。

在网络恢复后，我们知道机器A上的Sentinel实例将会更新它的配置。但是，如果客户端所连接的主机节点也被网络隔离，则客户端将依然可以向机器A的Redis节点写数据，但在网络恢复后，机器A的Redis节点就会变成一个从节点，那么在网络隔离期间，客户端向机器A的Redis节点写入的数据将会丢失，这是不可避免的。

如果把Redis当作缓存来使用，那么我们也许能容忍这部分数据的丢失，但若把Redis当作一个存储系统来使用，就无法容忍这部分数据的丢失了，因为Redis采用的是异步复制，在这样的场景下无法避免数据的丢失。

在这里，我们可以通过以下配置来配置每个Redis实例，使得数据不会丢失：

通过上面的配置，当一个Redis是主节点时，如果它不能向至少一个从节点写数据（上面的min-slaves-to-write指定了slave的数量），则它将会拒绝接收客户端的写请求。由于复制是异步的，所以主节点无法向从节点写数据就意味着从节点要么断开了连接，要么没在指定的时间内向主节点发送同步数据的请求。

所以，采用这样的配置可排除网络分区后主节点被孤立但仍然写入数据，从而导致数据丢失的场景。

3．Redis集群

Redis在3.0中也引入了集群的概念，用于解决一些大数据量和高可用的问题，但是，为了达到高性能的目的，集群不是强一致性的，使用的是异步复制，在数据到主节点后，主节点返回成功，数据被异步地复制给从节点。

首先，我们来学习Redis的集群分片机制。Redis使用CRC16(key) mod 16384进行分片，一共分16384个哈希槽，比如若集群有3个节点，则我们按照如下规则分配哈希槽：

• A节点包含0-5500的哈希槽；

• B节点包含5500-11000的哈希槽；

• C节点包含11000-16384的哈希槽。

这里设置了3个主节点和3个从节点，集群分片如图所示。

图中共有3个Redis主从服务器的复制节点，其中任意两个节点之间都是相互连通的，客户端可以与其中任意一个节点相连接，然后访问集群中的任意一个节点，对其进行存取和其他操作。

那Redis是怎么做到的呢？首先，在Redis的每个节点上都会存储哈希槽信息，我们可以将它理解为是一个可以存储两个数值的变量，这个变量的取值范围是0-16383。根据这些信息，我们就可以找到每个节点负责的哈希槽，进而找到数据所在的节点。

Redis集群实际上是一个集群管理的插件，当我们提供一个存取的关键字时，就会根据CRC16的算法得出一个结果，然后把结果除以16384求余数，这样每个关键字都会对应一个编号为0-16383的哈希槽，通过这个值找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。但是这些都是由集群的内部机制实现的，我们不需要手工实现。