redis 和 memcached 有啥区别?

本文比较了Redis和Memcached两种缓存技术。Redis支持更多数据结构和原生集群模式,适用于复杂数据操作。Redis使用单线程模型,通过IO多路复用机制提高效率。在性能上,对于小数据Redis表现更优,而对于大数据则Memcached更胜一筹。

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1. redis 支持复杂的数据结构

redis 相比 memcached 来说,拥有更多的数据结构,能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作, redis 会是不错的选择。

2.redis 原生支持集群模式

在 redis3.x 版本中,便能支持 cluster 模式,而 memcached 没有原生的集群模式,需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。

3.性能对比

由于 redis 只使用单核,而 memcached 可以使用多核,所以平均每一个核上 redis 在存储小数据时比 memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中,memcached 性能要高于 redis,虽然 redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化,但是比起 memcached,还是稍有逊色。

4.redis 的线程模型

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler,这个文件事件处理器是单线程的,所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket,根据 socket 上的事件来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分:

  • 多个 socket
  • IO 多路复用程序
  • 文件事件分派器
  • 事件处理器(连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器)

多个 socket 可能会并发产生不同的操作,每个操作对应不同的文件事件,但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket,会将 socket 产生的事件放入队列中排队,事件分派器每次从队列中取出一个事件,把该事件交给对应的事件处理器进行处理。

来看客户端与 redis 的一次通信过程:

redis-single-thread-model

 

客户端 socket01 向 redis 的 server socket 请求建立连接,此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件,IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后,将该事件压入队列中。文件事件分派器从队列中获取该事件,交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01,并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。

假设此时客户端发送了一个 set key value 请求,此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件,IO 多路复用程序将事件压入队列,此时事件分派器从队列中获取到该事件,由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联,因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后,它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。

如果此时客户端准备好接收返回结果了,那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件,同样压入队列中,事件分派器找到相关联的命令回复处理器,由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果,比如 ok,之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。

 

为啥 redis 单线程模型也能效率这么高?

  • 纯内存操作
  • 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制
  • 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

 

要优化Java接口的响应速度,可以尝试以下几个方法: 1. 使用缓存:对于一些计算耗时较长但结果不经常变动的接口,可以将结果缓存起来,在下次请求时直接返回缓存的结果,避免重复计算。可以使用内存缓存(如Ehcache、Guava Cache)或者分布式缓存(如RedisMemcached)来实现。 2. 异步处理:对于一些耗时的操作,可以将其放入消息队列中异步处理,这样可以立即返回响应给客户端,而不是等待操作完成。常见的消息队列有Kafka、RabbitMQ等。 3. 使用连接池:对于与其他服务进行通信的接口,如数据库连接、HTTP请求等,使用连接池可以避免频繁地创建销毁连接,提高性能响应速度。常见的连接池有HikariCP、Apache Commons Pool等。 4. 数据库优化:如果接口需要大量读取数据库数据,可以优化数据库查询语句、创建索引、拆分表等方式来提高查询性能。 5. 避免阻塞操作:在接口的实现中,尽量避免阻塞操作,如IO操作、网络请求等,可以使用非阻塞IO、多线程等方式来提高并发性能。 6. 代码优化:对接口的实现代码进行优化,如减少不必要的循环判断、使用高效的数据结构算法等,可以提高代码执行效率。 以上是一些常见的方法,具体的优化策略需要根据具体的应用场景需求来确定。在实际应用中,可以通过性能测试监控工具来评估接口的性能,并对瓶颈进行针对性优化。
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