NoSQL分类及ehcache memcache redis 三大缓存的对比
NoSQL分類
由于NoSQL中沒有像傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫那樣定義數(shù)據(jù)的組織方式為關(guān)系型的，所以只要內(nèi)部的數(shù)據(jù)組織采用了非關(guān)系型的方式，就可以稱之為NoSQL數(shù)據(jù)庫。
目前，可以將眾多的NoSQL數(shù)據(jù)庫按照內(nèi)部的數(shù)據(jù)組織形式進(jìn)行如下分類：
- Key/Value的NoSQL數(shù)據(jù)庫
- 面向文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫
- 面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫
- 面向圖的NoSQL數(shù)據(jù)庫
不同的數(shù)據(jù)組織適合于不同的應(yīng)用場景，后面將進(jìn)行介紹。
為什么要使用NoSQL
ＳＱＬ語言和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（My SQL、PostgreSQL、Oracle等） 是通用的數(shù)據(jù)解決方案，占有絕大多數(shù)的市場。不過在最近興起的NoSQL運(yùn)動中，涌現(xiàn)出一批具備高可用性、支持線性擴(kuò)展、支持Map/Reduce操作等特性的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，它們具有如下特性：
Key/Value的NoSQL庫
1 memcached
memcached是國外社區(qū)網(wǎng)站LiveJournal開發(fā)的高性能的內(nèi)存Key/Value緩存服務(wù)器，目的是通過緩存數(shù)據(jù)庫查詢結(jié)果，減少數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)，以提高動態(tài)Ｗeb應(yīng)用的速度，從而提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
2 redis
redis是一款先進(jìn)的Key/Value存儲系統(tǒng)。它與Memcached類似，區(qū)別如下：
redis不僅支持簡單的Key/Value類型的數(shù)據(jù)，同時還提供list、set、hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。
redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master slave模式的數(shù)據(jù)備份。
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，重啟的時候再次加載進(jìn)行使用。
在redis中，并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內(nèi)存中。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個閾值，將觸發(fā)交換（swap） 的操作。redis根據(jù)“swappabillity=age*log(size_in_memory)” 計算出哪些Key對應(yīng)的Value需要交換到磁盤，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)行交換操作的。同時由于redis將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)交換到磁盤中的時候，提供服務(wù)的主線程和進(jìn)行交換操作的子線程會共享這部分內(nèi)存，所以如果更新需要交換的數(shù)據(jù)，redis將阻塞這個操作，直到子線程完成交換操作后才可以進(jìn)行修改。
3 Dynamo
Dynamo是亞馬遜公司開發(fā)的一款分布式Key/Value存儲系統(tǒng)，用于存儲用戶的購物車信息。Dynamo與傳統(tǒng)的Key/Value存儲系統(tǒng)相比，最大的優(yōu)勢在于無單點故障，整個系統(tǒng)的可用性非常高，同時具備數(shù)據(jù)的最終一致性。
面向文檔的NoSQL數(shù)據(jù)庫
1 MongoDB
MongoDB是一個高性能、開源、模式自由（schma free） 的文檔型數(shù)據(jù)庫，它在許多場景下可用于替代傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或Key/Value存儲方式。MongoDB使用C++開發(fā)，具有以下特性：
2 CouchDB
CouchDB是Apache社區(qū)中的一款文檔型數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。與現(xiàn)在流行的關(guān)系數(shù)據(jù)庫服務(wù)器不同，CouchDB是圍繞一系列語義上自包含的文檔而組織的。CouchDB中的文檔是模式自由的，也就是說，并不要求文檔具有某種特定的結(jié)構(gòu)。CouchDB的這種特性使得它相對于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫而言，有自己的適用范圍。一般來說，圍繞文檔來構(gòu)建的應(yīng)用都比較適合使用CouchDB作為其后臺存儲。CouchDB強(qiáng)調(diào)其中所存儲的文檔，在語義上是自包含的。這種面向文檔的設(shè)計思路，更貼近很多應(yīng)用的問題域的真實情況。對于這類應(yīng)用，使用CouchDB的文檔來進(jìn)行建模，會更加自然和簡單。與此同時，CouchDB也提供基于Map/Reduce編程模型的視圖來對文檔進(jìn)行查詢，可以提供類似于關(guān)系數(shù)據(jù)庫中ＳＱＬ語句的能力。CouchDB對于很多應(yīng)用來說，提供了關(guān)系數(shù)據(jù)庫之外的更好的選擇。
面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫
1 Cassandra
Cassandra是一款面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫，和Google的Bigtable數(shù)據(jù)庫屬于同一類。此數(shù)據(jù)庫比一個類似Dynamo的Key/Value數(shù)據(jù)庫功能更多，但相比于面向文檔的數(shù)據(jù)庫（如MongoDB），它所支持的查詢類型要少。
HBase
HBase是Hadoop項目中的數(shù)據(jù)庫。它用于需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)、實時的讀寫操作的場景中。HBase的目標(biāo)就是處理數(shù)據(jù)量非常龐大的表，可以用普通的計算機(jī)處理超過１０億行數(shù)據(jù)，還可處理有數(shù)百萬列元素的數(shù)據(jù)表。
HBase是一個開源的、分布式的、支持多版本的、面向列存儲的GoogleBigtable實現(xiàn)。
HBase的實現(xiàn)基于Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS），模仿并提供了基于Google文件系統(tǒng)的Bigtable數(shù)據(jù)庫的所有功能。HBase有如下特點：
面向圖的NoSQL數(shù)據(jù)庫
Ｎeｏ４J是一個用Jａvａ實現(xiàn)、完全兼容ＡＣＩＤ的圖形數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)以一種針對圖形網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行過優(yōu)化的格式保存在磁盤上。Ｎeｏ４J的內(nèi)核是一種極快的圖形引擎，具有數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品期望的所有特性，如恢復(fù)、兩階段提交、符合ＸＡ等。自２００３年起，Ｎeｏ４J就已經(jīng)作為７２４的產(chǎn)品使用。該項目已經(jīng)發(fā)布了１２版，它是關(guān)于伸縮性和社區(qū)測試的一個主要里程碑。通過聯(lián)機(jī)備份實現(xiàn)的高可用性和主從復(fù)制功能目前處于測試階段，預(yù)計在下一版本中發(fā)布。Ｎeｏ４J既可作為無須任何管理開銷的內(nèi)嵌數(shù)據(jù)庫使用，也可以作為單獨(dú)的服務(wù)器使用，在這種使用場景下，它提供了廣泛使用的REST接口，能夠方便地集成到基于PHP、ＮＥＴ和JａvａＳｃｒiｐｔ的環(huán)境里。
Ｎeｏ４J的特點如下：
?
示例：
如圖１－１所示，可以在一個網(wǎng)站中使用４款數(shù)據(jù)產(chǎn)品來提供服務(wù)。
選擇多樣的數(shù)據(jù)存儲方案同樣有利于提升我們對NoSQL的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的理解，幫助我們從大量的解決方案中選擇最適用的產(chǎn)品，而不是把眼光僅僅放在某一款產(chǎn)品上。
核心的思想是：最適用的才是最好的。
Redis與Memcached的比較
1、Redis和Memcache都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存中，都是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。不過memcache還可用于緩存其他東西，例如圖片、視頻等等，而Redis，并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內(nèi)存中的。
2、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，hash等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。
3、虛擬內(nèi)存--Redis當(dāng)物理內(nèi)存用完時，可以將一些很久沒用到的value 交換到磁盤
4、過期策略--memcache在set時就指定，例如set key1 0 0 8,即永不過期。Redis可以通過例如expire 設(shè)定，例如expire name 10
5、分布式--設(shè)定memcache集群，利用magent做一主多從;redis可以做一主多從。都可以一主一從
6、存儲數(shù)據(jù)安全--memcache掛掉后，數(shù)據(jù)沒了；redis可以定期保存到磁盤（持久化），重啟的時候可以再次加載進(jìn)行使用。
7、災(zāi)難恢復(fù)--memcache掛掉后，數(shù)據(jù)不可恢復(fù); redis數(shù)據(jù)丟失后可以通過aof恢復(fù)
8、Redis支持?jǐn)?shù)據(jù)的備份，即master-slave模式的數(shù)據(jù)備份
Redis在很多方面具備數(shù)據(jù)庫的特征，或者說就是一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，而Memcached只是簡單的K/V緩存
實現(xiàn)原理等不同：
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。
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)），這點上Redis更適合作為存儲而不是cache。
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，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。
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。
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)常看到作者在嘗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)：
后續(xù)關(guān)于Redis文章計劃：
最近項目組有用到這三個緩存，去各自的官方看了下,覺得還真的各有千秋！今天特意歸納下各個緩存的優(yōu)缺點，僅供參考！
?Ehcache
在java項目廣泛的使用。它是一個開源的、設(shè)計于提高在數(shù)據(jù)從RDBMS中取出來的高花費(fèi)、高延遲采取的一種緩存方案。正因為Ehcache具有健壯性（基于java開發(fā)）、被認(rèn)證（具有apache 2.0 ?license）、充滿特色（稍后會詳細(xì)介紹），所以被用于大型復(fù)雜分布式web application的各個節(jié)點中。
什么特色？
1. ?夠快
Ehcache的發(fā)行有一段時長了，經(jīng)過幾年的努力和不計其數(shù)的性能測試，Ehcache終被設(shè)計于large, high concurrency systems.
2. 夠簡單
開發(fā)者提供的接口非常簡單明了，從Ehcache的搭建到運(yùn)用運(yùn)行僅僅需要的是你寶貴的幾分鐘。其實很多開發(fā)者都不知道自己用在用Ehcache，Ehcache被廣泛的運(yùn)用于其他的開源項目
比如：hibernate
3.夠袖珍
關(guān)于這點的特性，官方給了一個很可愛的名字small foot print ，一般Ehcache的發(fā)布版本不會到2M，V 2.2.3 ?才 668KB。
4.?夠輕量
核心程序僅僅依賴slf4j這一個包，沒有之一！
5.好擴(kuò)展
Ehcache提供了對大數(shù)據(jù)的內(nèi)存和硬盤的存儲，最近版本允許多實例、保存對象高靈活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法，基礎(chǔ)屬性支持熱配置、支持的插件多
6.監(jiān)聽器
緩存管理器監(jiān)聽器 （CacheManagerListener）和 緩存監(jiān)聽器（CacheEvenListener）,做一些統(tǒng)計或數(shù)據(jù)一致性廣播挺好用的
如何使用？
夠簡單就是Ehcache的一大特色，自然用起來just so easy!
貼一段基本使用代碼
CacheManager manager = CacheManager.newInstance("src/config/ehcache.xml"); Ehcache cache = new Cache("testCache", 5000, false, false, 5, 2); cacheManager.addCache(cache); 代碼中有個ehcache.xml文件，現(xiàn)在來介紹一下這個文件中的一些屬性 name:緩存名稱。maxElementsInMemory：緩存最大個數(shù)。eternal:對象是否永久有效，一但設(shè)置了，timeout將不起作用。timeToIdleSeconds：設(shè)置對象在失效前的允許閑置時間（單位：秒）。僅當(dāng)eternal=false對象不是永久有效時使用，可選屬性，默認(rèn)值是0，也就是可閑置時間無窮大。timeToLiveSeconds：設(shè)置對象在失效前允許存活時間,最大時間介于創(chuàng)建時間和失效時間之間。僅當(dāng)eternal=false對象不是永久有效時使用，默認(rèn)是0.，也就是對象存活時 間無窮大。overflowToDisk：當(dāng)內(nèi)存中對象數(shù)量達(dá)到maxElementsInMemory時，Ehcache將會對象寫到磁盤中。diskSpoolBufferSizeMB：這個參數(shù)設(shè)置DiskStore（磁盤緩存）的緩存區(qū)大小。默認(rèn)是30MB。每個Cache都應(yīng)該有自己的一個緩沖區(qū)。maxElementsOnDisk：硬盤最大緩存?zhèn)€數(shù)。diskPersistent：是否緩存虛擬機(jī)重啟期數(shù)據(jù) Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.diskExpiryThreadIntervalSeconds：磁盤失效線程運(yùn)行時間間隔，默認(rèn)是120秒。memoryStoreEvictionPolicy：當(dāng)達(dá)到maxElementsInMemory限制時，Ehcache將會根據(jù)指定的策略去清理內(nèi)存。默認(rèn)策略是LRU。你可以設(shè)置為 FIFO或是LFU。clearOnFlush：內(nèi)存數(shù)量最大時是否清除。?
memcache
memcache 是一種高性能、分布式對象緩存系統(tǒng)，最初設(shè)計于緩解動態(tài)網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫加載數(shù)據(jù)的延遲性，你可以把它想象成一個大的內(nèi)存HashTable，就是一個key-value鍵值緩存。Danga Interactive為了LiveJournal所發(fā)展的，以BSD license釋放的一套開放源代碼軟件。
1.依賴
memcache C語言所編寫，依賴于最近版本的GCC和libevent。GCC是它的編譯器，同事基于libevent做socket io。在安裝memcache時保證你的系統(tǒng)同事具備有這兩個環(huán)境。
2.多線程支持
memcache支持多個cpu同時工作，在memcache安裝文件下有個叫threads.txt中特別說明，By default, memcached is compiled as a single-threaded application.默認(rèn)是單線程編譯安裝，如果你需要多線程則需要修改./configure --enable-threads，為了支持多核系統(tǒng)，前提是你的系統(tǒng)必須具有多線程工作模式。開啟多線程工作的線程數(shù)默認(rèn)是4，如果線程數(shù)超過cpu數(shù)容易發(fā)生操作死鎖的概率。結(jié)合自己業(yè)務(wù)模式選擇才能做到物盡其用。
3.高性能
通過libevent完成socket 的通訊，理論上性能的瓶頸落在網(wǎng)卡上。
簡單安裝：
1.分別把memcached和libevent下載回來，放到 /tmp 目錄下：
# cd /tmp
# wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz
# wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz
2.先安裝libevent：
# tar zxvf libevent-1.2.tar.gz
# cd libevent-1.2
# ./configure -prefix=/usr
# make （如果遇到提示gcc 沒有安裝則先安裝gcc)
# make install
3.測試libevent是否安裝成功：
# ls -al /usr/lib | grep libevent
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3
-rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3
-rw-r-r- 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a
-rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la
lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3
還不錯，都安裝上了。
4.安裝memcached，同時需要安裝中指定libevent的安裝位置：
# cd /tmp
# tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz
# cd memcached-1.2.0
# ./configure -with-libevent=/usr
# make
# make install
如果中間出現(xiàn)報錯，請仔細(xì)檢查錯誤信息，按照錯誤信息來配置或者增加相應(yīng)的庫或者路徑。
安裝完成后會把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ，
5.測試是否成功安裝memcached：
# ls -al /usr/local/bin/mem*
-rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached
-rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug
啟動Memcached服務(wù)：
1.啟動Memcache的服務(wù)器端：
# /usr/local/bin/memcached -d -m 8096 -u root -l 192.168.77.105 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid
-d選項是啟動一個守護(hù)進(jìn)程，
-m是分配給Memcache使用的內(nèi)存數(shù)量，單位是MB，我這里是8096MB，
-u是運(yùn)行Memcache的用戶，我這里是root，
-l是監(jiān)聽的服務(wù)器IP地址，如果有多個地址的話，我這里指定了服務(wù)器的IP地址192.168.77.105，
-p是設(shè)置Memcache監(jiān)聽的端口，我這里設(shè)置了12000，最好是1024以上的端口，
-c選項是最大運(yùn)行的并發(fā)連接數(shù)，默認(rèn)是1024，我這里設(shè)置了256，按照你服務(wù)器的負(fù)載量來設(shè)定，
-P是設(shè)置保存Memcache的pid文件，我這里是保存在 /tmp/memcached.pid，
?
2.如果要結(jié)束Memcache進(jìn)程，執(zhí)行：
# cat?/tmp/memcached.pid 或者 ps -aux | grep memcache ? （找到對應(yīng)的進(jìn)程id號）
# kill 進(jìn)程id號
也可以啟動多個守護(hù)進(jìn)程，不過端口不能重復(fù)。
?memcache 的連接
telnet ?ip ? port?
注意連接之前需要再memcache服務(wù)端把memcache的防火墻規(guī)則加上
-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT?
重新加載防火墻規(guī)則
service iptables restart
OK ,現(xiàn)在應(yīng)該就可以連上memcache了
在客戶端輸入stats 查看memcache的狀態(tài)信息
?
pid ? ? ? ? ? ? ?memcache服務(wù)器的進(jìn)程ID
uptime ? ? ?服務(wù)器已經(jīng)運(yùn)行的秒數(shù)
time ? ? ? ? ? 服務(wù)器當(dāng)前的unix時間戳
version ? ? memcache版本
pointer_size ? ? ? ? 當(dāng)前操作系統(tǒng)的指針大小（32位系統(tǒng)一般是32bit）
rusage_user ? ? ? ? ?進(jìn)程的累計用戶時間
rusage_system ? ?進(jìn)程的累計系統(tǒng)時間
curr_items ? ? ? ? ? ?服務(wù)器當(dāng)前存儲的items數(shù)量
total_items ? ? ? ? ? 從服務(wù)器啟動以后存儲的items總數(shù)量
bytes ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 當(dāng)前服務(wù)器存儲items占用的字節(jié)數(shù)
curr_connections ? ? ? ?當(dāng)前打開著的連接數(shù)
total_connections ? ? ? ?從服務(wù)器啟動以后曾經(jīng)打開過的連接數(shù)
connection_structures ? ? ? ? ?服務(wù)器分配的連接構(gòu)造數(shù)
cmd_get get命令 ? ? ? ? ?（獲取）總請求次數(shù)
cmd_set set命令 ? ? ? ? ?（保存）總請求次數(shù)
get_hits ? ? ? ? ?總命中次數(shù)
get_misses ? ? ? ?總未命中次數(shù)
evictions ? ? 為獲取空閑內(nèi)存而刪除的items數(shù)（分配給memcache的空間用滿后需要刪除舊的items來得到空間分配給新的items）
bytes_read ? ?讀取字節(jié)數(shù)（請求字節(jié)數(shù)）
bytes_written ? ? 總發(fā)送字節(jié)數(shù)（結(jié)果字節(jié)數(shù)）
limit_maxbytes ? ? 分配給memcache的內(nèi)存大小（字節(jié)）
threads ? ? ? ? 當(dāng)前線程數(shù)
redis
?redis是在memcache之后編寫的，大家經(jīng)常把這兩者做比較，如果說它是個key-value store 的話但是它具有豐富的數(shù)據(jù)類型，我想暫時把它叫做緩存數(shù)據(jù)流中心，就像現(xiàn)在物流中心那樣，order、package、store、classification、distribute、end。現(xiàn)在還很流行的LAMP PHP架構(gòu) 不知道和 redis+mysql 或者 redis + mongodb的性能比較（聽群里的人說mongodb分片不穩(wěn)定）。
先說說reidis的特性
1. 支持持久化
? ? ?redis的本地持久化支持兩種方式：RDB和AOF。RDB 在redis.conf配置文件里配置持久化觸發(fā)器，AOF指的是redis每增加一條記錄都會保存到持久化文件中（保存的是這條記錄的生成命令），如果不是用redis做DB用的話還會不要開AOF ，數(shù)據(jù)太龐大了，重啟恢復(fù)的時候是一個巨大的工程！
2.豐富的數(shù)據(jù)類型
? ? redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多種數(shù)據(jù)類型,新浪微博會使用redis做nosql主要也是它具有這些類型，時間排序、職能排序、我的微博、發(fā)給我的這些功能List 和 sorted set?的強(qiáng)大操作功能息息相關(guān)
?3.高性能
? ?這點跟memcache很相像，內(nèi)存操作的級別是毫秒級的比硬盤操作秒級操作自然高效不少，較少了磁頭尋道、數(shù)據(jù)讀取、頁面交換這些高開銷的操作！這也是NOSQL冒出來的原因吧，應(yīng)該是高性能是基于RDBMS的衍生產(chǎn)品，雖然RDBMS也具有緩存結(jié)構(gòu)，但是始終在app層面不是我們想要的那么操控的。
4.replication
? ? redis提供主從復(fù)制方案，跟mysql一樣增量復(fù)制而且復(fù)制的實現(xiàn)都很相似，這個復(fù)制跟AOF有點類似復(fù)制的是新增記錄命令，主庫新增記錄將新增腳本發(fā)送給從庫，從庫根據(jù)腳本生成記錄，這個過程非常快，就看網(wǎng)絡(luò)了，一般主從都是在同一個局域網(wǎng)，所以可以說redis的主從近似及時同步，同事它還支持一主多從，動態(tài)添加從庫，從庫數(shù)量沒有限制。 主從庫搭建，我覺得還是采用網(wǎng)狀模式，如果使用鏈?zhǔn)?#xff08;master-slave-slave-slave-slave·····）如果第一個slave出現(xiàn)宕機(jī)重啟，首先從master 接收數(shù)據(jù)恢復(fù)腳本，這個是阻塞的，如果主庫數(shù)據(jù)幾TB的情況恢復(fù)過程得花上一段時間，在這個過程中其他的slave就無法和主庫同步了。
5.更新快
? ?這點好像從我接觸到redis到目前為止 已經(jīng)發(fā)了大版本就4個，小版本沒算過。redis作者是個非常積極的人，無論是郵件提問還是論壇發(fā)帖，他都能及時耐心的為你解答，維護(hù)度很高。有人維護(hù)的話，讓我們用的也省心和放心。目前作者對redis 的主導(dǎo)開發(fā)方向是redis的集群方向。
redis的安裝
redis的安裝其實還是挺簡單的，總的來說就三步：下載tar包，解壓tar包，安裝。
不過最近我在2.6.7后用centos 5.5 32bit 時碰到一個安裝問題，下面我就用圖片分享下安裝過程碰到的問題，在redis 文件夾內(nèi)執(zhí)行make時有個如下的錯?undefined reference to '__sync_add_and_fetch_4'
上網(wǎng)找了了好多最后在 ?https://github.com/antirez/redis/issues/736 找到解決方案，write CFLAGS= -march=i686 on src/Makefile head!
記得要把剛安裝失敗的文件刪除，重新解壓新的安裝文件，修改Makefile文件，再make安裝。就不會發(fā)現(xiàn)原來那個錯誤了
關(guān)于redis的一些屬性注釋和基本類型操作在上一篇redis 的開胃菜有詳細(xì)的說明，這里就不再重復(fù)累贅了（實質(zhì)是想偷懶 ，哈哈！）
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最后，把memcache和redis放在一起不得不會讓人想到兩者的比較，誰快誰好用啊，群里面已經(jīng)為這個事打架很久了，我就把我看到的在這里跟大家分享下。
在別人發(fā)了一個memcache性能比redis好很多后，redis 作者 antirez 發(fā)表了一篇博文，主要是說到如何給redis 和 memcache 做壓力測試，文中講到有個人說許多開源軟件都應(yīng)該丟進(jìn)廁所，因為他們的壓力測試腳本太2了，作者對這個說明了一番。redis ?vs ?memcache is??definitely an apple to apple comparison。 呵呵，很明確吧，兩者的比較是不是有點雞蛋挑骨頭的效果，作者在相同的運(yùn)行環(huán)境做了三次測試取多好的值，得到的結(jié)果如下圖:
需要申明的是此次測試在單核心處理的過程的數(shù)據(jù)，memcache是支持多核心多線程操作的（默認(rèn)沒開）所以在默認(rèn)情況下上圖具有參考意義，若然則memcache快于redis。那為什么redis不支持多線程多核心處理呢？作者也發(fā)表了一下自己的看法，首先是多線程不變于bug的修復(fù)，其實是不易軟件的擴(kuò)展，還有數(shù)據(jù)一致性問題因為redis所有的操作都是原子操作，作者用到一個詞nightmare 噩夢，呵呵！ ?當(dāng)然不支持多線程操作，肯定也有他的弊端的比如性能想必必然差，作者從2.2版本后專注redis cluster的方向開發(fā)來緩解其性能上的弊端，說白了就是縱向不行，橫向提高。
轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/duanxz/p/5215274.html
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的NoSQL分类及ehcache memcache redis 三大缓存的对比的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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