memcached 并发量
- 作者: 达?矢抾哆拉?
- 来源: 51数据库
- 2020-12-17
1、提高系统的并发能力
2、减轻数据库的负担
这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能，所以可以同时服务于更多的连接，大大提高了系统的并发处理的能力。另外，memcached 通常部署在业务逻辑层（前台应用）和存储层（主指数据库）之间，作为数据库和前台应用的数据缓冲，因此可以快速的响应前端的请求，减少对数据库的访问。
1、性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲，tps方面redis和memcache差不多2、操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络io次数3、内存空间的大小和数据量的大小redis在2.0版本后增加了自己的vm特性，突破物理内存的限制；可以对keyvalue设置过期时间（类似memcache）memcache可以修改最大可用内存,采用lru算法4、可用性（单点问题）对于单点问题，redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。5、可靠性（持久化）对于数据持久化和数据恢复，redis支持（快照、aof）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；6、数据一致...1、性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲，tps方面redis和memcache差不多2、操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络io次数3、内存空间的大小和数据量的大小redis在2.0版本后增加了自己的vm特性，突破物理内存的限制；可以对keyvalue设置过期时间（类似memcache）memcache可以修改最大可用内存,采用lru算法4、可用性（单点问题）对于单点问题，redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。5、可靠性（持久化）对于数据持久化和数据恢复，redis支持（快照、aof）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；6、数据一致性（事务支持）memcache在并发场景下，用cas保证一致性redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行7、数据分析不支持8、应用场景redis：数据量较小的更性能操作和运算上memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
2、减轻数据库的负担
这两种用途其实非常容易理解。由于memcached高性能，所以可以同时服务于更多的连接，大大提高了系统的并发处理的能力。另外，memcached 通常部署在业务逻辑层（前台应用）和存储层（主指数据库）之间，作为数据库和前台应用的数据缓冲，因此可以快速的响应前端的请求，减少对数据库的访问。
1、性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲，tps方面redis和memcache差不多2、操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络io次数3、内存空间的大小和数据量的大小redis在2.0版本后增加了自己的vm特性，突破物理内存的限制；可以对keyvalue设置过期时间（类似memcache）memcache可以修改最大可用内存,采用lru算法4、可用性（单点问题）对于单点问题，redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。5、可靠性（持久化）对于数据持久化和数据恢复，redis支持（快照、aof）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；6、数据一致...1、性能都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲，tps方面redis和memcache差不多2、操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络io次数3、内存空间的大小和数据量的大小redis在2.0版本后增加了自己的vm特性，突破物理内存的限制；可以对keyvalue设置过期时间（类似memcache）memcache可以修改最大可用内存,采用lru算法4、可用性（单点问题）对于单点问题，redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照,无增量复制，因性能和效率问题，所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding,需要依赖程序设定一致hash机制。一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。5、可靠性（持久化）对于数据持久化和数据恢复，redis支持（快照、aof）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响memcache不支持，通常用在做缓存,提升性能；6、数据一致性（事务支持）memcache在并发场景下，用cas保证一致性redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行7、数据分析不支持8、应用场景redis：数据量较小的更性能操作和运算上memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）
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