redis相同的key是快还是慢

redis相同的key是快。

redis相同的会覆盖，redis本身就是以key为主键的，key相同肯定覆盖。如果是要避免使用用一个KEY，可以在不同的系统生成GUID的方式做key，也可以让redis产生key给不同的系统使用。

redis相同使用Redis的脚本功能实现Redis中数据简单查询，有需要的朋友可以参考下。 在Redis的设计中，key是一切，对于Redis是可见的，而value对于Redis来说就是一个字节数组。

redis相同常用命令：

redis相同就DB来说，Redis成绩已经很惊人了，且不说memcachedb和Tokyo Cabinet之流，就说原版的memcached，速度似乎也只能达到这个级别。Redis根本是使用内存存储。

redis相同当接收到SAVE指令的时候，Redis就会dump数据到一个文件里面。

redis相同值得一说的是它的独家功能：存储列表和集合，这是它与mc之流相比更有竞争力的地方。

redis相同不介绍mc里面已经有的内容，只列出特殊的：TYPE key — 用来获取某key的类型KEYS pattern — 匹配所有符合模式的key，比如KEYS 就列出所有的key了，当然，复杂度O(n)。

1 memcached client for java客户端API：memcached client for java

引入jar包：java-memcached-262jar

package compcitcmemcached;

import comdangaMemCached;

public class TestMemcached {

public static void main(String[] args) {

/ 初始化SockIOPool，管理memcached的连接池 /

String[] servers = { "1921681111:11211" };

SockIOPool pool = SockIOPoolgetInstance();

poolsetServers(servers);

poolsetFailover(true);

poolsetInitConn(10);

poolsetMinConn(5);

poolsetMaxConn(250);

poolsetMaintSleep(30);

poolsetNagle(false);

poolsetSocketTO(3000);

poolsetAliveCheck(true);

poolinitialize();

/ 建立MemcachedClient实例 /

MemCachedClient memCachedClient = new MemCachedClient();

for (int i = 0; i < 10; i++) {

/ 将对象加入到memcached缓存 /

boolean success = memCachedClientset("" + i, "Hello!");

/ 从memcached缓存中按key值取对象 /

String result = (String) memCachedClientget("" + i);

Systemoutprintln(Stringformat("set( %d ): %s", i, success));

Systemoutprintln(Stringformat("get( %d ): %s", i, result));

}

}

}

2 spymemcached客户端API：spymemcached client

引入jar包：spymemcached-2103jar

package compcitcmemcached;

import javanetInetSocketAddress;

import javautilconcurrentFuture;

import netspymemcachedMemcachedClient;

public class MClient {

public static void main(String[] args) {

setValue();

getValue();

}

// 用spymemcached将对象存入缓存

public static void setValue() {

try {

/ 建立MemcachedClient 实例，并指定memcached服务的IP地址和端口号 /

MemcachedClient mc = new MemcachedClient(new InetSocketAddress(

"1921681111", 11211));

Future<Boolean> b = null;

/ 将key值，过期时间(秒)和要缓存的对象set到memcached中 /

b = mcset("neead", 900, "someObject");

if (bget()booleanValue() == true) {

mcshutdown();

}

} catch (Exception ex) {

exprintStackTrace();

}

}

// 用spymemcached从缓存中取得对象

public static void getValue() {

try {

/ 建立MemcachedClient 实例，并指定memcached服务的IP地址和端口号 /

MemcachedClient mc = new MemcachedClient(new InetSocketAddress(

"1921681111", 11211));

/ 按照key值从memcached中查找缓存，不存在则返回null /

Object b = mcget("neead");

mcshutdown();

} catch (Exception ex) {

exprintStackTrace();

}

}

}

3两种API比较

memcached client for java：较早推出的memcached JAVA客户端API，应用广泛，运行比较稳定。

spymemcached：A simple, asynchronous, single-threaded memcached client written in java 支持异步，单线程的memcached客户端，用到了java15版本的concurrent和nio，存取速度会高于前者，但是稳定性不好，测试中常报timeOut等相关异常。

由于memcached client for java发布了新版本，性能上有所提高，并且运行稳定，所以建议使用memcached client for java

1什么是Redis一款内存高速缓存数据库(全称远程数据服务)；使用C语言编写Redis是一个key-value存储系统，它支持丰富的数据类型，如：string、list、set、zset(sortedset)、hash等2Redis特点Redis以内存作为数据存储介质，所以读写数据的效率极高，远远超过数据库。以设置和获取一个256字节字符串为例，它的读取速度可高达110000次/s，写速度高达81000次/s。储存在Redis中的数据是持久化的，断电或重启后，数据也不会丢失。-----Redis的存储分为内存存储、磁盘存储和log文件三部分，重启后，Redis可以从磁盘重新将数据加载到内存中。（实现持久化）3Redis应用场景，它能做什么在服务器中常用来存储一些需要频繁调取的数据，这样可以大大节省系统直接读取磁盘来获得数据的I/O开销，更重要的是可以极大提升速度。（拿大型网站来举个例子，比如a网站首页一天有100万人访问，其中有一个板块为推荐新闻。要是直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。上面已经说过，Redis支持丰富的数据类型，所以这完全可以用Redis来完成，将这种热点数据存到Redis（内存）中，要用的时候，直接从内存取，极大的提高了速度和节约了服务器的开销。）使用Redis有哪些好处？(1)速度快，因为数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和 *** 作的时间复杂度都是O(1)(2)支持丰富数据类型，支持string，list，set，sortedset，hash(3)支持事务， *** 作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行(4)丰富的特性：可用于缓存，消息，按key设置过期时间，过期后将会自动删除redis相比memcached有哪些优势？(1)memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者，支持更为丰富的数据类型(2)redis的速度比memcached快很多(3)redis可以持久化其数据redis常见性能问题和解决方案：(1)Master最好不要做任何持久化工作，如RDB内存快照和AOF日志文件(2)如果数据比较重要，某个Slave开启AOF备份数据，策略设置为每秒同步一次(3)为了主从复制的速度和连接的稳定性，Master和Slave最好在同一个局域网内(4)尽量避免在压力很大的主库上增加从库(5)主从复制不要用图状结构，用单向链表结构更为稳定4redis和mysql的区别总结（1）类型上从类型上来说，mysql是关系型数据库，redis是缓存数据库（2）作用上mysql用于持久化的存储数据到硬盘，功能强大，但是速度较慢redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快（3）需求上mysql和redis因为需求的不同，一般都是配合使用。5redis和mysql要根据具体业务场景去选型redis和mysql要根据具体业务场景去选型mysql：数据放在磁盘redis：数据放在内存mysql支持sql查询，可以实现一些关联的查询以及统计；redis对内存要求比较高，在有限的条件下不能把所有数据都放在redis；mysql偏向于存数据，redis偏向于快速取数据，但redis查询复杂的表关系时不如mysql，所以可以把热门的数据放redis，mysql存基本数据

缓存系统中的主要使用的数据结构是memcached。

memcached是一套分布式的高速缓存系统，由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发，但被许多网站使用。这是一套开放源代码软件，以BSD license授权发布。

memcached的API使用三十二比特的循环冗余校验（CRC-32）计算键值后，将数据分散在不同的机器上。当表格满了以后，接下来新增的数据会以LRU机制替换掉。

由于memcached通常只是当作缓存系统使用，所以使用memcached的应用程序在写回较慢的系统时（像是后端的数据库）需要额外的代码更新memcached内的数据。

扩展资料：

一、存储方式

为了提高性能，memcached中保存的数据都存储在memcached内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启 *** 作系统会导致全部数据消失。

另外，内容容量达到指定值之后，就基于LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。

二、通信分布式

memcached尽管是“分布式”缓存服务器，但服务器端并没有分布式功能。各个memcached不会互相通信以共享信息。那么，怎样进行分布式呢？这完全取决于客户端的实现。本文也将介绍memcached的分布式。

Redis与Memcached的区别

传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题

实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：

1MySQL需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。

2Memcached与MySQL数据库数据一致性问题。

3Memcached数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。

4跨机房cache同步问题。

众多NoSQL百花齐放，如何选择

最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的

问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解

决以下几种问题

1少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。

2海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。

3这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。

4Schema free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。

面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。

Redis适用场景，如何正确的使用

前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-

backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用

Memcached,何时使用Redis呢

如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：

1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。

2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。

3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。

在

Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的

key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的 *** 作，Redis根据“swappability =

agelog(size_in_memory)”计

算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以

保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap *** 作的。同时由于Redis将内存

中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap *** 作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个

*** 作，直到子线程完成swap *** 作后才可以进行修改。

使用Redis特有内存模型前后的情况对比：

VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 13G used

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

VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 43012M used

VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 16009M used

VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 16009M used

当

从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。

这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行

批量 *** 作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程

池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发 *** 作，减少阻塞的时间。

如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。

补充的知识点：

memcached和redis的比较

1 网络IO模型

Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述

字pipe 传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cache

coherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats

命令，实际Memcached所有 *** 作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。

(Memcached网络IO模型)

Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，

对于单纯只有IO *** 作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些 *** 作，单线程模型实

际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。

2内存管理方面

Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内

存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可

能会被剔除，原因可以参考Timyang的文章：>

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