細說紛紜——Redis 和 Memcached 的區別
說到redis就會聯想到memcached，反之亦然。瞭解過兩者的同學有那麼個大致的印象：redis與memcached相比，比僅支援簡單的key-value資料型別，同時還提供list,set,zset,hash等資料結構的儲存；redis支援資料的備份，即master-slave模式的資料備份；redis支援資料的持久化，可以將記憶體中的資料保持在磁碟中，重啟的時候可以再次載入進行使用等等，這似乎看起來redis比memcached更加牛逼一些，那麼事實上是不是這樣的呢？存在即合理，我們來根據幾個不同點來一一比較一下。
網路IO模型
memcached是多執行緒，非阻塞IO複用的網路模型，分為監聽主執行緒和worker子執行緒，監聽執行緒監聽網路連線，接受請求後，將連線描述字pipe傳遞給worker執行緒，進行讀寫IO，網路層使用libevent封裝的事件庫，多執行緒模型可以發揮多核作用，但是引入了cache coherency和鎖的問題，比如：memcached最常用的stats命令，實際memcached所有操作都要對這個全域性變數加鎖，進行技術等工作，帶來了效能損耗。
redis使用單執行緒的IO複用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現了epoll, kqueue和select，對於單存只有IO操作來說，單執行緒可以將速度優勢發揮到最大，但是redis也提供了一些簡單的計算功能，比如排序、聚合等，對於這些操作，單執行緒模型施加會嚴重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO排程都是被阻塞的。
資料支援型別
memcached使用key-value形式儲存和訪問資料，在記憶體中維護一張巨大的HashTable，使得對資料查詢的時間複雜度降低到O(1)，保證了對資料的高效能訪問。
正如開篇所說：redis與memcached相比，比僅支援簡單的key-value資料型別，同時還提供list,set,zset,hash等資料結構的儲存。
對於像Redis和Memcached這種基於記憶體的資料庫系統來說，記憶體管理的效率高低是影響系統性能的關鍵因素。傳統C語言中的malloc/free函式是最常用的分配和釋放記憶體的方法，但是這種方法存在著很大的缺陷：首先，對於開發人員來說不匹配的malloc和free容易造成記憶體洩露；其次頻繁呼叫會造成大量記憶體碎片無法回收重新利用，降低記憶體利用率；最後作為系統呼叫，其系統開銷遠遠大於一般函式呼叫。所以，為了提高記憶體的管理效率，高效的記憶體管理方案都不會直接使用malloc/free呼叫。Redis和Memcached均使用了自身設計的記憶體管理機制，但是實現方法存在很大的差異，下面將會對兩者的記憶體管理機制分別進行介紹。
Memcached預設使用Slab Allocation機制管理記憶體，其主要思想是按照預先規定的大小，將分配的記憶體分割成特定長度的塊以儲存相應長度的key-value資料記錄，以完全解決記憶體碎片問題。Slab Allocation機制只為儲存外部資料而設計，也就是說所有的key-value資料都儲存在Slab Allocation系統裡，而Memcached的其它記憶體請求則通過普通的malloc/free來申請，因為這些請求的數量和頻率決定了它們不會對整個系統的效能造成影響Slab Allocation的原理相當簡單。 如圖所示，它首先從作業系統申請一大塊記憶體，並將其分割成各種尺寸的塊Chunk，並把尺寸相同的塊分成組Slab Class。其中，Chunk就是用來儲存key-value資料的最小單位。每個Slab Class的大小，可以在Memcached啟動的時候通過制定Growth Factor來控制。假定圖中Growth Factor的取值為1.25，如果第一組Chunk的大小為88個位元組，第二組Chunk的大小就為112個位元組，依此類推。
當Memcached接收到客戶端傳送過來的資料時首先會根據收到資料的大小選擇一個最合適的Slab Class，然後通過查詢Memcached儲存著的該Slab Class內空閒Chunk的列表就可以找到一個可用於儲存資料的Chunk。當一條資料庫過期或者丟棄時，該記錄所佔用的Chunk就可以回收，重新新增到空閒列表中。從以上過程我們可以看出Memcached的記憶體管理制效率高，而且不會造成記憶體碎片，但是它最大的缺點就是會導致空間浪費。因為每個Chunk都分配了特定長度的記憶體空間，所以變長資料無法充分利用這些空間。如圖 所示，將100個位元組的資料快取到128個位元組的Chunk中，剩餘的28個位元組就浪費掉了。
Redis的記憶體管理主要通過原始碼中zmalloc.h和zmalloc.c兩個檔案來實現的。Redis為了方便記憶體的管理，在分配一塊記憶體之後，會將這塊記憶體的大小存入記憶體塊的頭部。如圖所示，real_ptr是redis呼叫malloc後返回的指標。redis將記憶體塊的大小size存入頭部，size所佔據的記憶體大小是已知的，為size_t型別的長度，然後返回ret_ptr。當需要釋放記憶體的時候，ret_ptr被傳給記憶體管理程式。通過ret_ptr，程式可以很容易的算出real_ptr的值，然後將real_ptr傳給free釋放記憶體。
Redis通過定義一個數組來記錄所有的記憶體分配情況，這個陣列的長度為ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。陣列的每一個元素代表當前程式所分配的記憶體塊的個數，且記憶體塊的大小為該元素的下標。在原始碼中，這個陣列為zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已經分配的長度為16bytes的記憶體塊的個數。zmalloc.c中有一個靜態變數used_memory用來記錄當前分配的記憶體總大小。所以，總的來看，Redis採用的是包裝的mallc/free，相較於Memcached的記憶體管理方法來說，要簡單很多。
在Redis中，並不是所有的資料都一直儲存在記憶體中的。這是和Memcached相比一個最大的區別。當實體記憶體用完時，Redis可以將一些很久沒用到的value交換到磁碟。Redis只會快取所有的key的資訊，如果Redis發現記憶體的使用量超過了某一個閥值，將觸發swap的操作，Redis根據“swappability = age*log(size_in_memory)”計算出哪些key對應的value需要swap到磁碟。然後再將這些key對應的value持久化到磁碟中，同時在記憶體中清除。這種特性使得Redis可以保持超過其機器本身記憶體大小的資料。當然，機器本身的記憶體必須要能夠保持所有的key，畢竟這些資料是不會進行swap操作的。同時由於Redis將記憶體中的資料swap到磁碟中的時候，提供服務的主執行緒和進行swap操作的子執行緒會共享這部分記憶體，所以如果更新需要swap的資料，Redis將阻塞這個操作，直到子執行緒完成swap操作後才可以進行修改。當從Redis中讀取資料的時候，如果讀取的key對應的value不在記憶體中，那麼Redis就需要從swap檔案中載入相應資料，然後再返回給請求方。 這裡就存在一個I/O執行緒池的問題。在預設的情況下，Redis會出現阻塞，即完成所有的swap檔案載入後才會相應。這種策略在客戶端的數量較小，進行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應用在一個大型的網站應用程式中，這顯然是無法滿足大併發的情況的。所以Redis執行我們設定I/O執行緒池的大小，對需要從swap檔案中載入相應資料的讀取請求進行併發操作，減少阻塞的時間。
Memcached使用預分配的記憶體池的方式，使用slab和大小不同的chunk來管理記憶體，Item根據大小選擇合適的chunk儲存，記憶體池的方式可以省去申請/釋放記憶體的開銷，並且能減小記憶體碎片產生，但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費，並且在記憶體仍然有很大空間時，新的資料也可能會被剔除。
Redis使用現場申請記憶體的方式來儲存資料，並且很少使用free-list等方式來優化記憶體分配，會在一定程度上存在記憶體碎片，Redis跟據儲存命令引數，會把帶過期時間的資料單獨存放在一起，並把它們稱為臨時資料，非臨時資料是永遠不會被剔除的，即便實體記憶體不夠，導致swap也不會剔除任何非臨時資料（但會嘗試剔除部分臨時資料），這點上Redis更適合作為儲存而不是cache。
資料儲存及持久化
memcached不支援記憶體資料的持久化操作，所有的資料都以in-memory的形式儲存。
redis支援持久化操作。redis提供了兩種不同的持久化方法來講資料儲存到硬盤裡面，一種是快照（snapshotting)，它可以將存在於某一時刻的所有資料都寫入硬盤裡面。另一種方法叫只追加檔案（append-only file， AOF),它會在執行寫命令時，將被執行的寫命令複製到硬盤裡面。
資料一致性問題
Memcached提供了cas命令，可以保證多個併發訪問操作同一份資料的一致性問題。 Redis沒有提供cas 命令，並不能保證這點，不過Redis提供了事務的功能，可以保證一串 命令的原子性，中間不會被任何操作打斷。
叢集管理不同
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。
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。下圖給出了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，然後直接向該節點發送查詢請求以獲取資料。
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。最新版本的Redis已經支援了分散式儲存功能。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。Redis Cluster的分散式儲存架構，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。
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。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，任意兩個節點的宕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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