memcache和redis、Mongodb优缺点及应用场景

1.mongodb 端口(27017)

(1)是文档型的非关系型数据库,使用bson结构。其优势在于查询功能比较强大,能存储海量数据,缺点是比较消耗内存。

(2)一般可以用来存放评论等半结构化数据,支持二级索引。 适合存储json类型数据,不经常变化。

优点:

l  文档结构的存储方式,能够更便捷的获取数据

l  内置GridFS,支持大容量的存储

l  内置Sharding,分片简单

l  海量数据下,性能优越

l  支持自动故障恢复(复制集)

缺点:

l  不支持事务操作

l  占用空间过大

l  MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具

l  无法进行关联表查询,不适用于关系多的数据

l  复杂聚合操作通过mapreduce创建,速度慢

| 模式自由,  自由灵活的文件存储格式带来的数据错误

应用场景:

memcache和redis、Mongodb优缺点及应用场景_第1张图片

2.redis 端口(6379)

(1)是内存型数据库,数据保存在内存中,通过tcp直接存取,优势是读写性能高。

(2)redis是内存型KV数据库(键值存储数据库,其数据按照键值对的形势进行组织、索引、存储),不支持二级索引,支持list,set等多种数据格式。适合存储全局变量,适合读多写少的业务场景。很适合做缓存。

优点:

1.支持多种数据类型 string、list、set、zset、hash,

2.数据可以持久化保持(AOF、快照),写入硬盘,

3.支持灾难恢复,主从复制。主机会自动将数据同步到从机,可以进行读写分离。

4.读写性能优异。

缺点:

1.redis不支持自动容错和恢复功能,主从当机都会导致前端读写失败,需手动前端Ip或者机器重新启动

2.主机宕机,主从数据复制过程中,数据未完全复制到从机。会出现数据不一致。

3.redis较难支持在线扩容,当集群数据达到上限在线扩容变得复杂。

应用场景:

1.配合关系型数据库做高速缓存

2.缓存高频次数据,降低数据库io

3.分布式架构,做session共享

例子:比如微信token每两小时刷新一次,就比较适合用redis存储,读也比较方便;

在线游戏排行榜;计时达到一定时间后显示相关广告;按照用户投票和时间排序,更新新闻;

统计在某段特点时间里有多少特定用户访问了某个特定资源,统计哪些特定用户访问了某篇的文章;

3.Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统,用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数,从而提供动态、数据库驱动网站的速度。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。

端口(11211)

优点:

 一.部分容灾

假设只用一台memcache,如果这台memcache服务器挂掉了,那么请求将不断的冲击数据库,这样有可能搞死数据库,从而引发”雪崩“。如果使用多台memcache服务器,由于memcache使用一致性哈希算法,万一其中一台挂掉了,部分请求还是可以在memcache中命中,为修复系统赢得一些时间。

 二.容量问题

一台memcache服务器的容量毕竟有限,可以使用多台memcache服务器,增加缓存容量。

 三.均衡请求

使用多台memcache服务器,可以均衡请求,避免所有请求都冲进一台memcache服务器,导致服务器挂掉。

四.利用memcache分布式特性

使用一台memcache服务器,并没有利用memcache的数据分布式特性。

 

缺点:

1.不能持久化存储

   2.存储数据有限制:1M 【大于1M,认为就行分割】(内存碎片)

   3.mm存储数据只能key-value

   4.集群数据没有复制和同步机制 【崩溃不会影响程序,会从数据库中取数据】

   5.内存回收不能及时  LRU(算法):未使用内存》过期内存》最近最少使用内存   这是惰性删除

 

应用场景:

1.分布式应该,

2.数据库前段缓存,

3.服务器间数据共享。

 

 

 

 

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