幾種nosql的淺談

1、性能

專注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),電腦端+手機端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)平川免費做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動了上1000家企業(yè)的穩(wěn)健成長，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實現(xiàn)規(guī)模擴充和轉(zhuǎn)變。

都比較高，性能對我們來說應(yīng)該都不是瓶頸。

總體來講，TPS 方面 redis 和 memcache 差不多，要大于 mongodb。

2、操作的便利性

memcache 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)單一。（key-value）

redis 豐富一些，數(shù)據(jù)操作方面，redis 更好一些，較少的網(wǎng)絡(luò) IO 次數(shù)，同時還提供 list，set，

hash 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的存儲。

mongodb 支持豐富的數(shù)據(jù)表達，索引，最類似關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持的查詢語言非常豐富。

3、內(nèi)存空間的大小和數(shù)據(jù)量的大小

redis 在 2.0 版本后增加了自己的 VM 特性，突破物理內(nèi)存的限制；可以對 key value 設(shè)置過

期時間（類似 memcache）

memcache 可以修改最大可用內(nèi)存,采用 LRU 算法。Memcached 代理軟件 magent，比如建立

10 臺 4G 的 Memcache 集群，就相當(dāng)于有了 40G。 magent -s 10.1.2.1 -s 10.1.2.2:11211 -b

10.1.2.3:14000 mongoDB 適合大數(shù)據(jù)量的存儲，依賴操作系統(tǒng) VM 做內(nèi)存管理，吃內(nèi)存也比較厲害，服務(wù)

不要和別的服務(wù)在一起。

4、可用性（單點問題）

對于單點問題，

redis，依賴客戶端來實現(xiàn)分布式讀寫；主從復(fù)制時，每次從節(jié)點重新連接主節(jié)點都要依賴整

個快照,無增量復(fù)制，因性能和效率問題，

所以單點問題比較復(fù)雜；不支持自動 sharding,需要依賴程序設(shè)定一致 hash 機制。

一種替代方案是，不用 redis 本身的復(fù)制機制，采用自己做主動復(fù)制（多份存儲），或者改成

增量復(fù)制的方式（需要自己實現(xiàn)），一致性問題和性能的權(quán)衡

Memcache 本身沒有數(shù)據(jù)冗余機制，也沒必要；對于故障預(yù)防，采用依賴成熟的 hash 或者環(huán)

狀的算法，解決單點故障引起的抖動問題。

mongoDB 支持 master-slave,replicaset（內(nèi)部采用 paxos 選舉算法，自動故障恢復(fù)）,auto sharding 機制，對客戶端屏蔽了故障轉(zhuǎn)移和切分機制。

5、可靠性（持久化）

對于數(shù)據(jù)持久化和數(shù)據(jù)恢復(fù)，

redis 支持（快照、AOF）：依賴快照進行持久化，aof 增強了可靠性的同時，對性能有所影

響

memcache 不支持，通常用在做緩存,提升性能；

MongoDB 從 1.8 版本開始采用 binlog 方式支持持久化的可靠性

6、數(shù)據(jù)一致性（事務(wù)支持）

Memcache 在并發(fā)場景下，用 cas 保證一致性redis 事務(wù)支持比較弱，只能保證事務(wù)中的每個操作連續(xù)執(zhí)行

mongoDB 不支持事務(wù)

7、數(shù)據(jù)分析

mongoDB 內(nèi)置了數(shù)據(jù)分析的功能(mapreduce),其他不支持

8、應(yīng)用場景

redis：數(shù)據(jù)量較小的更性能操作和運算上

memcache：用于在動態(tài)系統(tǒng)中減少數(shù)據(jù)庫負載，提升性能;做緩存，提高性能（適合讀多寫

少，對于數(shù)據(jù)量比較大，可以采用 sharding）

MongoDB:主要解決海量數(shù)據(jù)的訪問效率問題。

表格比較：

memcache redis 類型 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)類型 在定義 value 時就要固定數(shù)據(jù)類型 不需要

有字符串，鏈表，集 合和有序集合

虛擬內(nèi)存 不支持 支持

過期策略 支持 支持

分布式 magent master-slave，一主一從或一主多從

存儲數(shù)據(jù)安全 不支持 使用 save 存儲到 dump.rdb 中

災(zāi)難恢復(fù) 不支持 append only file(aof)用于數(shù)據(jù)恢復(fù)

性能

1、類型——memcache 和 redis 都是將數(shù)據(jù)存放在內(nèi)存，所以是內(nèi)存數(shù)據(jù)庫。當(dāng)然，memcache 也可用于緩存其他東西，例如圖片等等。

2、 數(shù)據(jù)類型——Memcache 在添加數(shù)據(jù)時就要指定數(shù)據(jù)的字節(jié)長度,而 redis 不需要。

3、 虛擬內(nèi)存——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 斷電就斷了，數(shù)據(jù)沒了；redis 可以定期 save 到磁盤。

7、 災(zāi)難恢復(fù)——memcache 同上，redis 丟了后可以通過 aof 恢復(fù)。

Memecache 端口 11211

yum -y install memcached

yum -y install php-pecl-memcache

/etc/init.d/memcached start memcached -d -p 11211 -u memcached -m 64 -c 1024 -P /var/run/memcached/memcached.pid

-d 啟動一個守護進程

-p 端口

-m 分配的內(nèi)存是 M

-c 最大運行并發(fā)數(shù)-P memcache 的 pid

//0 壓縮（是否 MEMCACHE_COMPRESSED） 30 秒失效時間

//delete 5 是 timeout

Redis和Memcached的區(qū)別

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾經(jīng)對這兩種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)進行過比較：

1、Redis支持服務(wù)器端的數(shù)據(jù)操作：Redis相比Memcached來說，擁有更多的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和并支持更豐富的數(shù)據(jù)操作，通常在Memcached里，你需要將數(shù)據(jù)拿到客戶端來進行類似的修改再set回去。這大大增加了網(wǎng)絡(luò)IO的次數(shù)和數(shù)據(jù)體積。在Redis中，這些復(fù)雜的操作通常和一般的GET/SET一樣高效。所以，如果需要緩存能夠支持更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和操作，那么Redis會是不錯的選擇。

2、內(nèi)存使用效率對比：使用簡單的key-value存儲的話，Memcached的內(nèi)存利用率更高，而如果Redis采用hash結(jié)構(gòu)來做key-value存儲，由于其組合式的壓縮，其內(nèi)存利用率會高于Memcached。

3、性能對比：由于Redis只使用單核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一個核上Redis在存儲小數(shù)據(jù)時比Memcached性能更高。而在100k以上的數(shù)據(jù)中，Memcached性能要高于Redis，雖然Redis最近也在存儲大數(shù)據(jù)的性能上進行優(yōu)化，但是比起Memcached，還是稍有遜色。

具體為什么會出現(xiàn)上面的結(jié)論，以下為收集到的資料：

1、數(shù)據(jù)類型支持不同

與Memcached僅支持簡單的key-value結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)記錄不同，Redis支持的數(shù)據(jù)類型要豐富得多。最為常用的數(shù)據(jù)類型主要由五種：String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis內(nèi)部使用一個redisObject對象來表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如圖所示：

type代表一個value對象具體是何種數(shù)據(jù)類型，encoding是不同數(shù)據(jù)類型在redis內(nèi)部的存儲方式，比如：type=string代表value存儲的是一個普通字符串，那么對應(yīng)的encoding可以是raw或者是int，如果是int則代表實際redis內(nèi)部是按數(shù)值型類存儲和表示這個字符串的，當(dāng)然前提是這個字符串本身可以用數(shù)值表示，比如:”123″ “456”這樣的字符串。只有打開了Redis的虛擬內(nèi)存功能，vm字段字段才會真正的分配內(nèi)存，該功能默認是關(guān)閉狀態(tài)的。

1）String

常用命令：set/get/decr/incr/mget等；

應(yīng)用場景：String是最常用的一種數(shù)據(jù)類型，普通的key/value存儲都可以歸為此類；

實現(xiàn)方式：String在redis內(nèi)部存儲默認就是一個字符串，被redisObject所引用，當(dāng)遇到incr、decr等操作時會轉(zhuǎn)成數(shù)值型進行計算，此時redisObject的encoding字段為int。

2）Hash

常用命令：hget/hset/hgetall等

應(yīng)用場景：我們要存儲一個用戶信息對象數(shù)據(jù)，其中包括用戶ID、用戶姓名、年齡和生日，通過用戶ID我們希望獲取該用戶的姓名或者年齡或者生日；

實現(xiàn)方式：Redis的Hash實際是內(nèi)部存儲的Value為一個HashMap，并提供了直接存取這個Map成員的接口。如圖所示，Key是用戶ID, value是一個Map。這個Map的key是成員的屬性名，value是屬性值。這樣對數(shù)據(jù)的修改和存取都可以直接通過其內(nèi)部Map的Key(Redis里稱內(nèi)部Map的key為field), 也就是通過 key(用戶ID) + field(屬性標(biāo)簽) 就可以操作對應(yīng)屬性數(shù)據(jù)。當(dāng)前HashMap的實現(xiàn)有兩種方式：當(dāng)HashMap的成員比較少時Redis為了節(jié)省內(nèi)存會采用類似一維數(shù)組的方式來緊湊存儲，而不會采用真正的HashMap結(jié)構(gòu)，這時對應(yīng)的value的redisObject的encoding為zipmap，當(dāng)成員數(shù)量增大時會自動轉(zhuǎn)成真正的HashMap,此時encoding為ht。

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3）List

常用命令：lpush/rpush/lpop/rpop/lrange等；

應(yīng)用場景：Redis list的應(yīng)用場景非常多，也是Redis最重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一，比如twitter的關(guān)注列表，粉絲列表等都可以用Redis的list結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)；

實現(xiàn)方式：Redis list的實現(xiàn)為一個雙向鏈表，即可以支持反向查找和遍歷，更方便操作，不過帶來了部分額外的內(nèi)存開銷，Redis內(nèi)部的很多實現(xiàn)，包括發(fā)送緩沖隊列等也都是用的這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

4）Set

常用命令：sadd/spop/smembers/sunion等；

應(yīng)用場景：Redis set對外提供的功能與list類似是一個列表的功能，特殊之處在于set是可以自動排重的，當(dāng)你需要存儲一個列表數(shù)據(jù)，又不希望出現(xiàn)重復(fù)數(shù)據(jù)時，set是一個很好的選擇，并且set提供了判斷某個成員是否在一個set集合內(nèi)的重要接口，這個也是list所不能提供的；

實現(xiàn)方式：set 的內(nèi)部實現(xiàn)是一個 value永遠為null的HashMap，實際就是通過計算hash的方式來快速排重的，這也是set能提供判斷一個成員是否在集合內(nèi)的原因。

5）Sorted Set

常用命令：zadd/zrange/zrem/zcard等；

應(yīng)用場景：Redis sorted set的使用場景與set類似，區(qū)別是set不是自動有序的，而sorted set可以通過用戶額外提供一個優(yōu)先級(score)的參數(shù)來為成員排序，并且是插入有序的，即自動排序。當(dāng)你需要一個有序的并且不重復(fù)的集合列表，那么可以選擇sorted set數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如twitter 的public timeline可以以發(fā)表時間作為score來存儲，這樣獲取時就是自動按時間排好序的。

實現(xiàn)方式：Redis sorted set的內(nèi)部使用HashMap和跳躍表(SkipList)來保證數(shù)據(jù)的存儲和有序，HashMap里放的是成員到score的映射，而跳躍表里存放的是所有的成員，排序依據(jù)是HashMap里存的score,使用跳躍表的結(jié)構(gòu)可以獲得比較高的查找效率，并且在實現(xiàn)上比較簡單。

2、內(nèi)存管理機制不同

在Redis中，并不是所有的數(shù)據(jù)都一直存儲在內(nèi)存中的。這是和Memcached相比一個最大的區(qū)別。當(dāng)物理內(nèi)存用完時，Redis可以將一些很久沒用到的value交換到磁盤。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一個閥值，將觸發(fā)swap的操作，Redis根據(jù)“swappability = age*log(size_in_memory)”計算出哪些key對應(yīng)的value需要swap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可以保持超過其機器本身內(nèi)存大小的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，機器本身的內(nèi)存必須要能夠保持所有的key，畢竟這些數(shù)據(jù)是不會進行swap操作的。同時由于Redis將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)swap到磁盤中的時候，提供服務(wù)的主線程和進行swap操作的子線程會共享這部分內(nèi)存，所以如果更新需要swap的數(shù)據(jù)，Redis將阻塞這個操作，直到子線程完成swap操作后才可以進行修改。當(dāng)從Redis中讀取數(shù)據(jù)的時候，如果讀取的key對應(yīng)的value不在內(nèi)存中，那么Redis就需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)，然后再返回給請求方。 這里就存在一個I/O線程池的問題。在默認的情況下，Redis會出現(xiàn)阻塞，即完成所有的swap文件加載后才會相應(yīng)。這種策略在客戶端的數(shù)量較小，進行批量操作的時候比較合適。但是如果將Redis應(yīng)用在一個大型的網(wǎng)站應(yīng)用程序中，這顯然是無法滿足大并發(fā)的情況的。所以Redis運行我們設(shè)置I/O線程池的大小，對需要從swap文件中加載相應(yīng)數(shù)據(jù)的讀取請求進行并發(fā)操作，減少阻塞的時間。

對于像Redis和Memcached這種基于內(nèi)存的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)來說，內(nèi)存管理的效率高低是影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)C語言中的malloc/free函數(shù)是最常用的分配和釋放內(nèi)存的方法，但是這種方法存在著很大的缺陷：首先，對于開發(fā)人員來說不匹配的malloc和free容易造成內(nèi)存泄露；其次頻繁調(diào)用會造成大量內(nèi)存碎片無法回收重新利用，降低內(nèi)存利用率；最后作為系統(tǒng)調(diào)用，其系統(tǒng)開銷遠遠大于一般函數(shù)調(diào)用。所以，為了提高內(nèi)存的管理效率，高效的內(nèi)存管理方案都不會直接使用malloc/free調(diào)用。Redis和Memcached均使用了自身設(shè)計的內(nèi)存管理機制，但是實現(xiàn)方法存在很大的差異，下面將會對兩者的內(nèi)存管理機制分別進行介紹。

Memcached默認使用Slab Allocation機制管理內(nèi)存，其主要思想是按照預(yù)先規(guī)定的大小，將分配的內(nèi)存分割成特定長度的塊以存儲相應(yīng)長度的key-value數(shù)據(jù)記錄，以完全解決內(nèi)存碎片問題。Slab Allocation機制只為存儲外部數(shù)據(jù)而設(shè)計，也就是說所有的key-value數(shù)據(jù)都存儲在Slab Allocation系統(tǒng)里，而Memcached的其它內(nèi)存請求則通過普通的malloc/free來申請，因為這些請求的數(shù)量和頻率決定了它們不會對整個系統(tǒng)的性能造成影響Slab Allocation的原理相當(dāng)簡單。 如圖所示，它首先從操作系統(tǒng)申請一大塊內(nèi)存，并將其分割成各種尺寸的塊Chunk，并把尺寸相同的塊分成組Slab Class。其中，Chunk就是用來存儲key-value數(shù)據(jù)的最小單位。每個Slab Class的大小，可以在Memcached啟動的時候通過制定Growth Factor來控制。假定圖中Growth Factor的取值為1.25，如果第一組Chunk的大小為88個字節(jié)，第二組Chunk的大小就為112個字節(jié)，依此類推。

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當(dāng)Memcached接收到客戶端發(fā)送過來的數(shù)據(jù)時首先會根據(jù)收到數(shù)據(jù)的大小選擇一個最合適的Slab Class，然后通過查詢Memcached保存著的該Slab Class內(nèi)空閑Chunk的列表就可以找到一個可用于存儲數(shù)據(jù)的Chunk。當(dāng)一條數(shù)據(jù)庫過期或者丟棄時，該記錄所占用的Chunk就可以回收，重新添加到空閑列表中。從以上過程我們可以看出Memcached的內(nèi)存管理制效率高，而且不會造成內(nèi)存碎片，但是它最大的缺點就是會導(dǎo)致空間浪費。因為每個Chunk都分配了特定長度的內(nèi)存空間，所以變長數(shù)據(jù)無法充分利用這些空間。如圖 所示，將100個字節(jié)的數(shù)據(jù)緩存到128個字節(jié)的Chunk中，剩余的28個字節(jié)就浪費掉了。

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Redis的內(nèi)存管理主要通過源碼中zmalloc.h和zmalloc.c兩個文件來實現(xiàn)的。Redis為了方便內(nèi)存的管理，在分配一塊內(nèi)存之后，會將這塊內(nèi)存的大小存入內(nèi)存塊的頭部。如圖所示，real_ptr是redis調(diào)用malloc后返回的指針。redis將內(nèi)存塊的大小size存入頭部，size所占據(jù)的內(nèi)存大小是已知的，為size_t類型的長度，然后返回ret_ptr。當(dāng)需要釋放內(nèi)存的時候，ret_ptr被傳給內(nèi)存管理程序。通過ret_ptr，程序可以很容易的算出real_ptr的值，然后將real_ptr傳給free釋放內(nèi)存。

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Redis通過定義一個數(shù)組來記錄所有的內(nèi)存分配情況，這個數(shù)組的長度為ZMALLOC_MAX_ALLOC_STAT。數(shù)組的每一個元素代表當(dāng)前程序所分配的內(nèi)存塊的個數(shù)，且內(nèi)存塊的大小為該元素的下標(biāo)。在源碼中，這個數(shù)組為zmalloc_allocations。zmalloc_allocations[16]代表已經(jīng)分配的長度為16bytes的內(nèi)存塊的個數(shù)。zmalloc.c中有一個靜態(tài)變量used_memory用來記錄當(dāng)前分配的內(nèi)存總大小。所以，總的來看，Redis采用的是包裝的mallc/free，相較于Memcached的內(nèi)存管理方法來說，要簡單很多。

3、數(shù)據(jù)持久化支持

Redis雖然是基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng)，但是它本身是支持內(nèi)存數(shù)據(jù)的持久化的，而且提供兩種主要的持久化策略：RDB快照和AOF日志。而memcached是不支持數(shù)據(jù)持久化操作的。

1）RDB快照

Redis支持將當(dāng)前數(shù)據(jù)的快照存成一個數(shù)據(jù)文件的持久化機制，即RDB快照。但是一個持續(xù)寫入的數(shù)據(jù)庫如何生成快照呢？Redis借助了fork命令的copy on write機制。在生成快照時，將當(dāng)前進程fork出一個子進程，然后在子進程中循環(huán)所有的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)寫成為RDB文件。我們可以通過Redis的save指令來配置RDB快照生成的時機，比如配置10分鐘就生成快照，也可以配置有1000次寫入就生成快照，也可以多個規(guī)則一起實施。這些規(guī)則的定義就在Redis的配置文件中，你也可以通過Redis的CONFIG SET命令在Redis運行時設(shè)置規(guī)則，不需要重啟Redis。

Redis的RDB文件不會壞掉，因為其寫操作是在一個新進程中進行的，當(dāng)生成一個新的RDB文件時，Redis生成的子進程會先將數(shù)據(jù)寫到一個臨時文件中，然后通過原子性rename系統(tǒng)調(diào)用將臨時文件重命名為RDB文件，這樣在任何時候出現(xiàn)故障，Redis的RDB文件都總是可用的。同時，Redis的RDB文件也是Redis主從同步內(nèi)部實現(xiàn)中的一環(huán)。RDB有他的不足，就是一旦數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)問題，那么我們的RDB文件中保存的數(shù)據(jù)并不是全新的，從上次RDB文件生成到Redis停機這段時間的數(shù)據(jù)全部丟掉了。在某些業(yè)務(wù)下，這是可以忍受的。

2）AOF日志

AOF日志的全稱是append only file，它是一個追加寫入的日志文件。與一般數(shù)據(jù)庫的binlog不同的是，AOF文件是可識別的純文本，它的內(nèi)容就是一個個的Redis標(biāo)準(zhǔn)命令。只有那些會導(dǎo)致數(shù)據(jù)發(fā)生修改的命令才會追加到AOF文件。每一條修改數(shù)據(jù)的命令都生成一條日志，AOF文件會越來越大，所以Redis又提供了一個功能，叫做AOF rewrite。其功能就是重新生成一份AOF文件，新的AOF文件中一條記錄的操作只會有一次，而不像一份老文件那樣，可能記錄了對同一個值的多次操作。其生成過程和RDB類似，也是fork一個進程，直接遍歷數(shù)據(jù)，寫入新的AOF臨時文件。在寫入新文件的過程中，所有的寫操作日志還是會寫到原來老的AOF文件中，同時還會記錄在內(nèi)存緩沖區(qū)中。當(dāng)重完操作完成后，會將所有緩沖區(qū)中的日志一次性寫入到臨時文件中。然后調(diào)用原子性的rename命令用新的AOF文件取代老的AOF文件。

AOF是一個寫文件操作，其目的是將操作日志寫到磁盤上，所以它也同樣會遇到我們上面說的寫操作的流程。在Redis中對AOF調(diào)用write寫入后，通過appendfsync選項來控制調(diào)用fsync將其寫到磁盤上的時間，下面appendfsync的三個設(shè)置項，安全強度逐漸變強。

appendfsync no 當(dāng)設(shè)置appendfsync為no的時候，Redis不會主動調(diào)用fsync去將AOF日志內(nèi)容同步到磁盤，所以這一切就完全依賴于操作系統(tǒng)的調(diào)試了。對大多數(shù)Linux操作系統(tǒng)，是每30秒進行一次fsync，將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤上。

appendfsync everysec 當(dāng)設(shè)置appendfsync為everysec的時候，Redis會默認每隔一秒進行一次fsync調(diào)用，將緩沖區(qū)中的數(shù)據(jù)寫到磁盤。但是當(dāng)這一次的fsync調(diào)用時長超過1秒時。Redis會采取延遲fsync的策略，再等一秒鐘。也就是在兩秒后再進行fsync，這一次的fsync就不管會執(zhí)行多長時間都會進行。這時候由于在fsync時文件描述符會被阻塞，所以當(dāng)前的寫操作就會阻塞。所以結(jié)論就是，在絕大多數(shù)情況下，Redis會每隔一秒進行一次fsync。在最壞的情況下，兩秒鐘會進行一次fsync操作。這一操作在大多數(shù)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中被稱為group commit，就是組合多次寫操作的數(shù)據(jù)，一次性將日志寫到磁盤。

appednfsync always 當(dāng)設(shè)置appendfsync為always時，每一次寫操作都會調(diào)用一次fsync，這時數(shù)據(jù)是最安全的，當(dāng)然，由于每次都會執(zhí)行fsync，所以其性能也會受到影響。

對于一般性的業(yè)務(wù)需求，建議使用RDB的方式進行持久化，原因是RDB的開銷并相比AOF日志要低很多，對于那些無法忍數(shù)據(jù)丟失的應(yīng)用，建議使用AOF日志。

4、集群管理的不同

Memcached是全內(nèi)存的數(shù)據(jù)緩沖系統(tǒng)，Redis雖然支持數(shù)據(jù)的持久化，但是全內(nèi)存畢竟才是其高性能的本質(zhì)。作為基于內(nèi)存的存儲系統(tǒng)來說，機器物理內(nèi)存的大小就是系統(tǒng)能夠容納的最大數(shù)據(jù)量。如果需要處理的數(shù)據(jù)量超過了單臺機器的物理內(nèi)存大小，就需要構(gòu)建分布式集群來擴展存儲能力。

Memcached本身并不支持分布式，因此只能在客戶端通過像一致性哈希這樣的分布式算法來實現(xiàn)Memcached的分布式存儲。下圖給出了Memcached的分布式存儲實現(xiàn)架構(gòu)。當(dāng)客戶端向Memcached集群發(fā)送數(shù)據(jù)之前，首先會通過內(nèi)置的分布式算法計算出該條數(shù)據(jù)的目標(biāo)節(jié)點，然后數(shù)據(jù)會直接發(fā)送到該節(jié)點上存儲。但客戶端查詢數(shù)據(jù)時，同樣要計算出查詢數(shù)據(jù)所在的節(jié)點，然后直接向該節(jié)點發(fā)送查詢請求以獲取數(shù)據(jù)。

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相較于Memcached只能采用客戶端實現(xiàn)分布式存儲，Redis更偏向于在服務(wù)器端構(gòu)建分布式存儲。最新版本的Redis已經(jīng)支持了分布式存儲功能。Redis Cluster是一個實現(xiàn)了分布式且允許單點故障的Redis高級版本，它沒有中心節(jié)點，具有線性可伸縮的功能。下圖給出Redis Cluster的分布式存儲架構(gòu)，其中節(jié)點與節(jié)點之間通過二進制協(xié)議進行通信，節(jié)點與客戶端之間通過ascii協(xié)議進行通信。在數(shù)據(jù)的放置策略上，Redis Cluster將整個key的數(shù)值域分成4096個哈希槽，每個節(jié)點上可以存儲一個或多個哈希槽，也就是說當(dāng)前Redis Cluster支持的最大節(jié)點數(shù)就是4096。Redis Cluster使用的分布式算法也很簡單：crc16( key ) % HASH_SLOTS_NUMBER。

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為了保證單點故障下的數(shù)據(jù)可用性，Redis Cluster引入了Master節(jié)點和Slave節(jié)點。在Redis Cluster中，每個Master節(jié)點都會有對應(yīng)的兩個用于冗余的Slave節(jié)點。這樣在整個集群中，任意兩個節(jié)點的宕機都不會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不可用。當(dāng)Master節(jié)點退出后，集群會自動選擇一個Slave節(jié)點成為新的Master節(jié)點。

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設(shè)計分布式唯一id生成

db不幫你自動生成的時候。比如：

a. 不依賴第三方唯一id生成服務(wù)，利用業(yè)務(wù)db的特性來生成id

比如業(yè)務(wù)的“訂單表”做了分庫分表后，想要全局唯一的訂單id，就讓分庫后每個庫按不同的起點和步長做遞增。這樣訂單系統(tǒng)就不用依賴發(fā)號服務(wù)了，自己解決問題

缺點是db擴縮容時候太復(fù)雜。

另一個思路是每個分表有一個前綴，在分表內(nèi)自增

這樣其實可以避免擴縮容麻煩的問題，比如sharding策略是預(yù)先分1000個表，每個表的id有個通用前綴，表內(nèi)id自增

b. 非中心化方案，機器標(biāo)識(比如mac地址）作為命名空間，通過命名空間保證唯一

比如:

c. 中心化方案，實現(xiàn)一個唯一id生成服務(wù)，基于寫操作線性一致的存儲

比如用mysql自增特性做個發(fā)號器服務(wù)

比如隨機，往線性化存儲里cas寫，寫成功就算申請到id

如果吞吐量過大、對存儲有壓力，可以在存儲上面加個cache，預(yù)先從存儲申請多個id（號段）。這個cache就不需要用redis等，起個java程序做進程內(nèi)cache即可

再比如nosql之類的在時間戳字段上加索引很難，分頁查最新數(shù)據(jù)的時候，只想按id查

Q: 類snowflake算法基于時間戳+命名空間，時鐘回撥怎么辦？

（發(fā)生閏秒、NTP時鐘同步等情況都可能導(dǎo)致時鐘回撥）

a. 外接存儲記錄最新時間戳，檢測回撥。比如美團外接了個zk

b. 最終往線性化存儲里寫的時候檢測重復(fù)，重復(fù)就報錯重來

c. 多加幾個命名空間，讓概率小到忽略不計

Q: snowflake里的workerId咋生成

a. 基于線性化存儲

比如美團方案，外接一個zk，每個機器順序取workerId（依賴機器）;

但是這樣太重了，可以把workerId換成業(yè)務(wù)id，思想是通過命名空間減少沖突概率，而不是絕對唯一

b. 沒必要一定用機器id，本質(zhì)上只是加個命名空間，加幾個業(yè)務(wù)字段作為命名空間就行

我們之前用到的方案是id里面除了時間戳還加上一些uid、業(yè)務(wù)類型、隨機數(shù)之類的字段，作為命名空間，減少沖突概率

Q: 分布式關(guān)系庫能否自動生成全局單調(diào)遞增的唯一id?

看Tidb的只是單機遞增，沒法保證全局單調(diào)遞增：

“趨勢遞增”和“全局單調(diào)遞增”這兩種保證處于兩個極端，能否給出介于兩者之間的保證？

架構(gòu) 細聊分布式ID生成方法

Leaf——美團點評分布式ID生成系統(tǒng)

網(wǎng)站欄目：casnosql的簡單介紹
URL網(wǎng)址：http://chinadenli.net/article5/dsipoii.html

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