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架构选型,究竟啥时候选redis?

redis是互联网分层架构中,最常用的KV缓存,但不少同学仍然不知道,为啥要选择redis。

画外音:与之对比最多的,是memcache。

一、复杂数据结构,选择redis更合适

value是哈希,列表,集合,有序集合这类复杂的数据结构时,会选择redis,因为mc无法满足这些需求。

最典型的场景,用户订单列表,用户消息,帖子评论列表等。

二、持久化,选择redis更合适

mc无法满足持久化的需求,只得选择redis。

但是,这里要提醒的是,真的使用对了redis的持久化功能么?

千万不要把redis当作数据库用:

(1)redis的定期快照不能保证数据不丢失;

(2)redis的AOF会降低效率,并且不能支持太大的数据量;

不要期望redis做固化存储会比mysql做得好,不同的工具做各自擅长的事情,把redis当作数据库用,这样的设计八成是错误的。

缓存场景,开启固化功能,有什么利弊?

如果只是缓存场景,数据存放在数据库,缓存在redis,此时如果开启固化功能:

优点是,redis挂了再重启,内存里能够快速恢复热数据,不会瞬时将压力压到数据库上,没有一个cache预热的过程。

缺点是,在redis挂了的过程中,如果数据库中有数据的修改,可能导致redis重启后,数据库与redis的数据不一致。

因此,只读场景,或者允许一些不一致的业务场景,可以尝试开启redis的固化功能。

三、高可用,选择redis更合适

redis天然支持集群功能,可以实现主动复制,读写分离。

redis官方也提供了sentinel集群管理工具,能够实现主从服务监控,故障自动转移,这一切,对于客户端都是透明的,无需程序改动,也无需人工介入。

画外音:memcache,要想要实现高可用,需要进行二次开发,例如客户端的双读双写,或者服务端的集群同步。

但是,这里要提醒的是,大部分业务场景,缓存真的需要高可用么?

(1)缓存场景,很多时候,是允许cache miss;

(2)缓存挂了,很多时候可以通过DB读取数据;

所以,需要认真剖析业务场景,高可用,是否真的是对缓存的主要需求?

画外音:即时通讯业务中,用户的在线状态,就有高可用需求。

四、存储的内容比较大,选择redis更合适

memcache的value存储,最大为1M,如果存储的value很大,只能使用redis。

当然,redis与memcache相比,由于底层实现机制的差异,也有一些“劣势”的情况。

情况一:由于内存分配机制的差异,redis可能导致内存碎片

memcache使用预分配内存池的方式管理内存,能够省去内存分配时间。

redis则是临时申请空间,可能导致碎片。

从这一点上,mc会更快一些。

情况二:由于虚拟内存使用的差异,redis可能会刷盘影响性能

memcache把所有的数据存储在物理内存里。

redis有自己的VM机制,理论上能够存储比物理内存更多的数据,当数据超量时,会引发swap,把冷数据刷到磁盘上。

从这一点上,数据量大时,mc会更快一些。

画外音:新版本redis已经优化。

情况三:由于网络模型的差异,redis可能会因为CPU计算影响IO调度

memcache使用非阻塞IO复用模型,redis也是使用非阻塞IO复用模型。

但由于redis还提供一些非KV存储之外的排序,聚合功能,在执行这些功能时,复杂的CPU计算,会阻塞整个IO调度。

从这一点上,由于redis提供的功能较多,mc会更快一些。

情况四:由于线程模型的差异,redis难以利用多核特效提升性能

memcache使用多线程,主线程监听,worker子线程接受请求,执行读写,这个过程中,可能存在锁冲突。

redis使用单线程,虽无锁冲突,但难以利用多核的特性提升整体吞吐量。

从这一点上,mc会快一些。

情况五:由于缺乏auto-sharding,redis只能手动水平扩展

不管是redis还是memcache,服务端集群没有天然支持水平扩展,需要在客户端进行分片,这其实对调用方并不友好。如果能服务端集群能够支持水平扩展,会更完美一些。

最后说一点,可能是很多人喜欢redis的原因之一:源码可读性高,代码质量很高。

看过redis和memcache的源码,从可读性上说,redis是我见过代码最清爽的软件,甚至没有之一,或许简单是redis设计的初衷,编译redis甚至不需要configure,不需要依赖第三方库,一个make就搞定了。

而memcache源码,可能是考虑了太多的扩展性,多系统的兼容性,代码不清爽,看起来费劲。

例如网络IO的部分,redis源码1-2个文件就搞定了,mc使用了libevent,一个fd传过来传过去,又pipe又线程传递的,特别容易把人绕晕。

本文分享自微信公众号 - 架构师之路(road5858),作者:沈剑

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-01-13

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