Redis，Memcache，MongoDb的特点与区别
ol0 2020-05-26
Redis
Redis 简介
Redis 是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能的key-value数据库。
Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点：
- Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
- Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
- Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
Redis 优势
- 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s,写的速度是81000次/s 。
- 丰富的数据类型 – Redis支持二进制案例的 Strings, Lists, Hashes, Sets 及 Ordered Sets 数据类型操作。
- 原子 – Redis的所有操作都是原子性的，意思就是要么成功执行要么失败完全不执行。单个操作是原子性的。多个操作也支持事务，即原子性，通过MULTI和EXEC指令包起来。
- 丰富的特性 – Redis还支持 publish/subscribe, 通知, key 过期等等特性。
优点
支持多种数据结构，如 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、
支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失 的手段。
支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制，master-slave机制是Redis进行HA的重要手段。
单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟。
缺点
- Redis只能使用单线程，性能受限于CPU性能，故单实例CPU最高才可能达到5-6wQPS每秒（取决于数据结构，数据大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在1-2w左右）。
- 支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟，既是优点也是缺点。
- Redis在string类型上会消耗较多内存，可以使用dict（hash表）压缩存储以降低内存耗用。
Memcache
优点
- Memcached可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS（取决于key、value的字节大小以及服务器硬件性能，日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右）。适用于最大程度扛量。
- 支持直接配置为session handle。
缺点
- 只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。
- 无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失。
- 无法进行数据同步，不能将MC中的数据迁移到其他MC实例中。
- Memcached内存分配采用Slab Allocation机制管理内存，value大小分布差异较大时会造成内存利用率降低，并引发低利用率时依然出现踢出等问题。需要用户注重value设计。
MongoDB
优点
- 更高的写负载，MongoDB拥有更高的插入速度。
- 处理很大的规模的单表，当数据表太大的时候可以很容易的分割表。
- 高可用性，设置M-S不仅方便而且很快，MongoDB还可以快速、安全及自动化的实现节点（数据中心）故障转移。
- 快速的查询，MongoDB支持二维空间索引，比如管道，因此可以快速及精确的从指定位置获取数据。MongoDB在启动后会将数据库中的数据以文件映射的方式加载到内存中。如果内存资源相当丰富的话，这将极大地提高数据库的查询速度。
- 非结构化数据的爆发增长，增加列在有些情况下可能锁定整个数据库，或者增加负载从而导致性能下降，由于MongoDB的弱数据结构模式，添加1个新字段不会对旧表格有任何影响，整个过程会非常快速。
缺点
- 不支持事务。
- MongoDB占用空间过大 。
- MongoDB没有成熟的维护工具。
Redis、Memcache和MongoDB的区别
1.性能
三者的性能都比较高，总的来讲：Memcache和Redis差不多，要高于MongoDB。
2.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。
mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富。
3,存储空间
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key value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。
mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起。
4.可用性
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。
mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。
5.可靠性
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。
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。
6.一致性
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。
mongoDB不支持事务。
7.数据分析
mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce),其他两者不支持。
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）。
Mongodb：主要解决海量数据的访问效率问题
