傳統(tǒng)MySQL+ Memcached架構(gòu)遇到的問題 .

實際MySQL是適合進(jìn)行海量數(shù)據(jù)存儲的，通過Memcached將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)加載到cache，加速訪問，很多公司都曾經(jīng)使用過這樣的架構(gòu)，但隨著業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量的不斷增加，和訪問量的持續(xù)增長，我們遇到了很多問題：

1.MySQL需要不斷進(jìn)行拆庫拆表，Memcached也需不斷跟著擴(kuò)容，擴(kuò)容和維護(hù)工作占據(jù)大量開發(fā)時間。

2.Memcached與MySQL數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)一致性問題。

3.Memcached數(shù)據(jù)命中率低或down機(jī)，大量訪問直接穿透到DB，MySQL無法支撐。

4.跨機(jī)房cache同步問題。

眾多NoSQL百花齊放，如何選擇 .

最近幾年，業(yè)界不斷涌現(xiàn)出很多各種各樣的NoSQL產(chǎn)品，那么如何才能正確地使用好這些產(chǎn)品，最大化地發(fā)揮其長處，是我們需要深入研究和思考的問題，實際歸根結(jié)底最重要的是了解這些產(chǎn)品的定位，并且了解到每款產(chǎn)品的tradeoffs，在實際應(yīng)用中做到揚(yáng)長避短，總體上這些NoSQL主要用于解決以下幾種問題

1.少量數(shù)據(jù)存儲，高速讀寫訪問。此類產(chǎn)品通過數(shù)據(jù)全部in-momery 的方式來保證高速訪問，同時提供數(shù)據(jù)落地的功能，實際這正是Redis最主要的適用場景。

2.海量數(shù)據(jù)存儲，分布式系統(tǒng)支持，數(shù)據(jù)一致性保證，方便的集群節(jié)點(diǎn)添加/刪除。

3.這方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇論文所闡述的思路。前者是一個完全無中心的設(shè)計，節(jié)點(diǎn)之間通過gossip方式傳遞集群信息，數(shù)據(jù)保證最終一致性，后者是一個中心化的方案設(shè)計，通過類似一個分布式鎖服務(wù)來保證強(qiáng)一致性,數(shù)據(jù)寫入先寫內(nèi)存和redo log，然后定期compat歸并到磁盤上，將隨機(jī)寫優(yōu)化為順序?qū)?，提高寫入性能?/p>

4.Schema free，auto-sharding等。比如目前常見的一些文檔數(shù)據(jù)庫都是支持schema-free的，直接存儲json格式數(shù)據(jù)，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

面對這些不同類型的NoSQL產(chǎn)品,我們需要根據(jù)我們的業(yè)務(wù)場景選擇最合適的產(chǎn)品。

Redis適用場景，如何正確的使用 .

前面已經(jīng)分析過，Redis最適合所有數(shù)據(jù)in-momory的場景，雖然Redis也提供持久化功能，但實際更多的是一個disk-backed的功能，跟傳統(tǒng)意義上的持久化有比較大的差別，那么可能大家就會有疑問，似乎Redis更像一個加強(qiáng)版的Memcached，那么何時使用Memcached,何時使用Redis呢?

如果簡單地比較Redis與Memcached的區(qū)別，大多數(shù)都會得到以下觀點(diǎn)：

1? Redis不僅僅支持簡單的k/v類型的數(shù)據(jù)，同時還提供list，set，zset，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。

2? Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份。

3? Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，可以將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進(jìn)行使用。

拋開這些，可以深入到Redis內(nèi)部構(gòu)造去觀察更加本質(zhì)的區(qū)別，理解Redis的設(shè)計。

在Redis中，并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內(nèi)存中的。這是和Memcached相比一個最大的區(qū)別。Redis只會緩存所有的 key的信息，如果Redis發(fā)現(xiàn)內(nèi)存的使用量超過了某一個閥值，將觸發(fā)swap的操作，Redis根據(jù)“swappability = age*log(size_in_memory)”計 算出哪些key對應(yīng)的value需要swap到磁盤。然后再將這些key對應(yīng)的value持久化到磁盤中，同時在內(nèi)存中清除。這種特性使得Redis可以 保持超過其機(jī)器本身內(nèi)存大小的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，機(jī)器本身的內(nèi)存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數(shù)據(jù)是不會進(jìn)行swap操作的。同時由于Redis將內(nèi)存 中的數(shù)據(jù)swap到磁盤中的時候，提供服務(wù)的主線程和進(jìn)行swap操作的子線程會共享這部分內(nèi)存，所以如果更新需要swap的數(shù)據(jù)，Redis將阻塞這個 操作，直到子線程完成swap操作后才可以進(jìn)行修改。

使用Redis特有內(nèi)存模型前后的情況對比：

VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used

VM on:? 300k keys, 4096 bytes values: 73M used

VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used

VM on:? 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used

VM on:? 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used

當(dāng) 從Redis中讀取數(shù)據(jù)的時候，如果讀取的key對應(yīng)的value不在內(nèi)存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)，然后再返回給請求方。 這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認(rèn)的情況下，Redis會出現(xiàn)阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應(yīng)。這種策略在客戶端的數(shù)量較小，進(jìn)行 批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應(yīng)用在一個大型的網(wǎng)站應(yīng)用程序中，這顯然是無法滿足大并發(fā)的情況的。所以Redis運(yùn)行我們設(shè)置I/O線程 池的大小，對需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)的讀取請求進(jìn)行并發(fā)操作，減少阻塞的時間。

如果希望在海量數(shù)據(jù)的環(huán)境中使用好Redis，我相信理解Redis的內(nèi)存設(shè)計和阻塞的情況是不可缺少的。

補(bǔ)充的知識點(diǎn)： .

memcached和redis的比較

1 網(wǎng)絡(luò)IO模型

Memcached是多線程，非阻塞IO復(fù)用的網(wǎng)絡(luò)模型，分為監(jiān)聽主線程和worker子線程，監(jiān)聽線程監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)連接，接受請求后，將連接描述字pipe 傳遞給worker線程，進(jìn)行讀寫IO, 網(wǎng)絡(luò)層使用libevent封裝的事件庫，多線程模型可以發(fā)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局變量加鎖，進(jìn)行計數(shù)等工作，帶來了性能損耗。

(Memcached網(wǎng)絡(luò)IO模型)

Redis使用單線程的IO復(fù)用模型，自己封裝了一個簡單的AeEvent事件處理框架，主要實現(xiàn)了epoll、kqueue和select，對于單純只有IO操作來說，單線程可以將速度優(yōu)勢發(fā)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，對于這些操作，單線程模型實際會嚴(yán)重影響整體吞吐量，CPU計算過程中，整個IO調(diào)度都是被阻塞住的。

2.內(nèi)存管理方面

Memcached使用預(yù)分配的內(nèi)存池的方式，使用slab和大小不同的chunk來管理內(nèi)存，Item根據(jù)大小選擇合適的chunk存儲，內(nèi)存池的方式可以省去申請/釋放內(nèi)存的開銷，并且能減小內(nèi)存碎片產(chǎn)生，但這種方式也會帶來一定程度上的空間浪費(fèi)，并且在內(nèi)存仍然有很大空間時，新的數(shù)據(jù)也可能會被剔除，原因可以參考Timyang的文章：http://timyang.net/data/Memcached-lru-evictions/

Redis使用現(xiàn)場申請內(nèi)存的方式來存儲數(shù)據(jù)，并且很少使用free-list等方式來優(yōu)化內(nèi)存分配，會在一定程度上存在內(nèi)存碎片，Redis跟據(jù)存儲命令參數(shù)，會把帶過期時間的數(shù)據(jù)單獨(dú)存放在一起，并把它們稱為臨時數(shù)據(jù)，非臨時數(shù)據(jù)是永遠(yuǎn)不會被剔除的，即便物理內(nèi)存不夠，導(dǎo)致swap也不會剔除任何非臨時數(shù)據(jù)(但會嘗試剔除部分臨時數(shù)據(jù))，這點(diǎn)上Redis更適合作為存儲而不是cache。

3.數(shù)據(jù)一致性問題

Memcached提供了cas命令，可以保證多個并發(fā)訪問操作同一份數(shù)據(jù)的一致性問題。 Redis沒有提供cas 命令，并不能保證這點(diǎn)，不過Redis提供了事務(wù)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。

4.存儲方式及其它方面

Memcached基本只支持簡單的key-value存儲，不支持枚舉，不支持持久化和復(fù)制等功能

Redis除key/value之外，還支持list,set,sorted set,hash等眾多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，提供了KEYS

進(jìn)行枚舉操作，但不能在線上使用，如果需要枚舉線上數(shù)據(jù)，Redis提供了工具可以直接掃描其dump文件，枚舉出所有數(shù)據(jù)，Redis還同時提供了持久化和復(fù)制等功能。

5.關(guān)于不同語言的客戶端支持

在不同語言的客戶端方面，Memcached和Redis都有豐富的第三方客戶端可供選擇，不過因為Memcached發(fā)展的時間更久一些，目前看在客戶端支持方面，Memcached的很多客戶端更加成熟穩(wěn)定，而Redis由于其協(xié)議本身就比Memcached復(fù)雜，加上作者不斷增加新的功能等，對應(yīng)第三方客戶端跟進(jìn)速度可能會趕不上，有時可能需要自己在第三方客戶端基礎(chǔ)上做些修改才能更好的使用。

根據(jù)以上比較不難看出，當(dāng)我們不希望數(shù)據(jù)被踢出，或者需要除key/value之外的更多數(shù)據(jù)類型時，或者需要落地功能時，使用Redis比使用Memcached更合適。

關(guān)于Redis的一些周邊功能 .

Redis除了作為存儲之外還提供了一些其它方面的功能，比如聚合計算、pubsub、scripting等，對于此類功能需要了解其實現(xiàn)原理，清楚地了解到它的局限性后，才能正確的使用，比如pubsub功能，這個實際是沒有任何持久化支持的，消費(fèi)方連接閃斷或重連之間過來的消息是會全部丟失的，又比如聚合計算和scripting等功能受Redis單線程模型所限，是不可能達(dá)到很高的吞吐量的，需要謹(jǐn)慎使用。

總的來說Redis作者是一位非常勤奮的開發(fā)者，可以經(jīng)?？吹阶髡咴趪L試著各種不同的新鮮想法和思路，針對這些方面的功能就要求我們需要深入了解后再使用。

總結(jié)： ?

1.Redis使用最佳方式是全部數(shù)據(jù)in-memory。

2.Redis更多場景是作為Memcached的替代者來使用。

3.當(dāng)需要除key/value之外的更多數(shù)據(jù)類型支持時，使用Redis更合適。

4.當(dāng)存儲的數(shù)據(jù)不能被剔除時，使用Redis更合適。