


Comment Redis se compare-t-il aux autres solutions de mise en cache (Memcached) et aux bases de données (MySQL, MongoDB)?
Mar 11, 2025 pm 06:18 PMCet article compare Redis, Memcached, MySQL et MongoDB. Redis propose des structures de données polyvalentes et de la persistance, dépassant l'approche de valeur clé simple de Memcached. Bien que complémentaire des bases de données relationnelles (MySQL) et NoSQL (MongoDB), Redis exc.
Comment Redis se compare-t-il aux autres solutions de mise en cache (Memcached) et aux bases de données (MySQL, MongoDB)?
Redis, Memcached, MySQL et MongoDB servent tous des objectifs différentes dans une architecture système, bien qu'il y ait un chevauchement. Décomposons les comparaisons:
Redis vs Memcached: Les deux sont des magasins de données en mémoire principalement utilisés pour la mise en cache, mais Redis offre beaucoup plus de fonctionnalités. Memcached est un simple magasin de valeurs clés, excellent pour les recherches rapides. Redis, cependant, prend en charge une gamme plus large de structures de données (listes, ensembles, ensembles triés, hachages) au-delà des simples paires de valeurs clés. Cela permet des scénarios de mise en cache et des fonctionnalités plus complexes comme la messagerie pub / sous. Redis fournit également des options de persistance (enregistrer les données sur le disque), tandis que la persistance de Memcached est limitée et souvent moins robuste. Essentiellement, Memcached est plus rapide pour la mise en cache de valeur clé simple, mais Redis est plus polyvalent et riche en fonctionnalités.
Redis vs MySQL (et autres bases de données relationnelles): MySQL est un système de gestion de base de données relationnel (RDBM) con?u pour des données structurées avec des relations entre les tables. Redis ne remplace pas une base de données relationnelle; C'est une technologie complémentaire. Redis excelle à la mise en cache des données fréquemment accessibles à partir de MySQL, réduisant ainsi la charge sur la base de données et améliorant les performances de l'application. Bien que Redis puisse stocker des données structurées, il n'a pas les propriétés acides (atomicité, cohérence, isolement, durabilité) cruciales pour l'intégrité transactionnelle trouvée dans les bases de données relationnelles. Les bases de données relationnelles gèrent les relations de données complexes et appliquent l'intégrité des données, ce que Redis ne gére pas directement.
Redis vs MongoDB (et autres bases de données NoSQL): MongoDB est une base de données de documents NoSQL, idéale pour gérer des données semi-structurées ou non structurées. Semblable à la comparaison MySQL, Redis n'est pas un remplacement mais un supplément précieux. Redis peut mettre en cache les données de MongoDB, améliorer la vitesse de requête et réduire la charge dans la base de données. Cependant, MongoDB est mieux adapté au stockage et à la gestion de grands volumes de données flexibles, tandis que Redis excelle à l'accès et à la manipulation rapides des données en mémoire. Le choix entre eux dépend de la structure des données et des exigences de l'application pour la cohérence des données et l'évolutivité. Par exemple, un profil utilisateur avec des attributs flexibles pourrait être mieux adapté à MongoDB, tandis que les données de session fréquemment consultées seraient idéales pour Redis.
Quels sont les principaux avantages de performance et les inconvénients de l'utilisation de Redis par rapport aux bases de données Memcached et traditionnelles?
Avantages de performance de Redis:
- Vitesse: Redis est exceptionnellement rapide en raison de sa nature en mémoire. La récupération des données est considérablement plus rapide que les bases de données basées sur le disque.
- Structures de données: les diverses structures de données (listes, ensembles, ensembles triés, hachages) permettent une mise en ?uvre efficace de diverses stratégies de mise en cache et de gestion des données.
- Persistance: Redis offre divers mécanismes de persistance, permettant aux données de survivre aux redémarrages. Il s'agit d'un avantage significatif sur Memcached.
- Fonctionnalités avancées: des fonctionnalités telles que Pub / Sub Messaging, Transactions et Lua Scripting étendent ses capacités au-delà de la simple mise en cache.
Inconvénients de performance de Redis:
- Limitations de la mémoire: étant en mémoire, Redis est limité par la RAM disponible. Les grands ensembles de données peuvent nécessiter des investissements matériels importants.
- Limites de taille des données: Bien que Redis gère les ensembles de données plus grands que Memcached, il y a encore des limites sur la taille des valeurs individuelles.
- Complexité: les caractéristiques et les structures de données supplémentaires peuvent augmenter la complexité par rapport à la simplicité des Memcached.
Avantages de performance de Memcached:
- Simplicité: Memcached est incroyablement simple à configurer et à utiliser, idéal pour la mise en cache de valeur clé simple.
- Vitesse (pour une valeur clé simple): pour les recherches de base de valeurs clés, Memcached surpasse souvent Redis en raison de sa surcharge minimale.
Inconvénients de performance de Memcached:
- Fonctionnalité limitée: manque les diverses structures de données et les caractéristiques avancées de Redis.
- Persistance limitée: la persistance est faible et moins robuste par rapport à Redis.
Avantages de performance des bases de données traditionnelles (MySQL, etc.):
- Intégrité des données: applique la cohérence et l'intégrité des données à travers les propriétés acides.
- Relations de données: gère efficacement les relations complexes entre les données.
- évolutivité (avec conception appropriée): peut évoluer pour gérer de très grands ensembles de données.
Inconvénients de performances des bases de données traditionnelles:
- Vitesse: les opérations basées sur le disque sont nettement plus lentes que les solutions en mémoire comme Redis et Memcached pour un accès fréquent des données.
- Offres: la gestion des transactions et l'intégrité des données ajoute des frais généraux par rapport aux solutions de mise en cache plus simples.
Dans quels cas d'utilisation spécifiques redis surpasse-t-il Memcached ou une base de données relationnelle comme MySQL?
Redis surpasse les scénarios nécessitant:
- Structures de données complexes: Lorsque la mise en cache implique des listes, des ensembles, des ensembles triés ou des hachages, le support de structure de données plus riche de Redis offre un avantage significatif.
- Gestion de session: la persistance et les structures de données de Redis le rendent idéal pour stocker et gérer les séances des utilisateurs.
- CONDENCES / CLASSEMENTS: Les ensembles triés sont parfaits pour mettre en ?uvre des classements.
- Analyse en temps réel: la vitesse et les structures de données de Redis facilitent le traitement et l'agrégation des données en temps réel.
- Pub / sous-messagerie: tirant parti de ses capacités pub / sous pour la communication en temps réel entre différentes parties d'une application.
Redis surpasse MySQL dans les scénarios nécessitant:
- Cache à grande vitesse: la mise en cache des données fréquemment consultées à partir d'une base de données relationnelle réduit considérablement la charge de la base de données et améliore les temps de réponse de l'application.
- Mises à jour des données en temps réel: Redis permet des mises à jour plus rapides et une récupération des données fréquemment modifiées par rapport à MySQL.
- Gestion de session (à nouveau): plus rapide et plus efficace que le stockage des données de session dans une base de données relationnelle.
Quelle base de données ou système de mise en cache, Redis, Memcached, MySQL ou MongoDB, est le mieux adapté à mes besoins d'application spécifiques?
Cela dépend entièrement des exigences spécifiques de votre demande. Considérez les facteurs suivants:
- Structure de données: paires de valeurs clés simples? Structures de données complexes? Données relationnelles? Des données semi-structurées ou non structurées?
- Volume de données: combien de données doivent être stockées?
- Modèles d'accès aux données: à quelle fréquence les données sont-elles accessibles? Quel genre de requêtes sont nécessaires?
- Exigences de cohérence des données: les propriétés acides sont-elles essentielles?
- Besoins d'évolutivité: quelle quantité d'évolutivité est requise?
- Exigences de performance: quel niveau de performance est nécessaire?
Par exemple:
- Cache simple d'éléments de page Web fréquemment accessibles: Memcached pourrait suffire.
- La mise en cache des données de session, des profils d'utilisateurs et des classements: Redis est un excellent choix.
- Le stockage de données structurées avec des relations et la nécessité d'une intégrité transactionnelle: MySQL ou une autre base de données relationnelle est nécessaire.
- Stockage de grands volumes de données flexibles et semi-structurées: MongoDB est un bon ajustement.
Souvent, une combinaison de ces technologies est la meilleure solution. Par exemple, vous pouvez utiliser Redis pour la mise en cache des données fréquemment consultées à partir d'une base de données MySQL et MongoDB pour stocker du contenu généré par l'utilisateur. Un examen attentif de vos besoins spécifiques est crucial pour faire le bon choix.
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Comment traverser en toute sécurité Rediskey dans l'environnement de production? Utilisez la commande SCAN. Le scan est une commande itérative du curseur de Redis, qui traverse la clé de manière incrémentielle pour éviter de bloquer le thread principal. 1. Appelez la boucle jusqu'à ce que le curseur soit 0; 2. Définissez le paramètre de nombre raisonnablement, par défaut 10, et la quantité de mégadonnées peut être augmentée de manière appropriée; 3. Filtrez des touches de mode spécifiques en combinaison avec Match; 4. Faites attention au éventuel retour répété des clés, à l'incapacité pour assurer la cohérence, les frais généraux de performance et d'autres problèmes; 5. Peut être exécuté pendant les périodes hors pointe ou traitées de manière asynchrone. Par exemple: Scan0MatchUser: * Count100.

Pour assurer la sécurité Redis, vous devez vous configurer à partir de plusieurs aspects: 1. Restreindre les sources d'accès, modifier la liaison à des IP spécifiques ou combiner les paramètres de pare-feu; 2. Activer l'authentification des mots de passe, définir des mots de passe forts via BesoinPass et gérer correctement; 3. Fermez les commandes dangereuses, utilisez Rename Command pour désactiver les opérations à haut risque telles que Flushall, Config, etc.; 4. Activer la communication cryptée TLS, adaptée aux scénarios de besoins à haute sécurité; 5. Mettez régulièrement à jour les journaux de version et de surveillance pour détecter les anomalies et corriger les vulnérabilités en temps opportun. Ces mesures construisent conjointement la ligne de sécurité des instances Redis.

Pour configurer la stratégie de sauvegarde de l'instantané RDB pour Redis, utilisez la directive de sauvegarde dans redis.conf pour définir la condition de déclenchement. 1. Le format est sauvegarder. Par exemple, Save9001 signifie que si au moins 1 clé est modifiée toutes les 900 secondes, elle sera enregistrée; 2. Sélectionnez la valeur appropriée en fonction des besoins de l'application. Les applications à haut trafic peuvent définir un intervalle plus court tel que SAVE101, et un trafic faible peut être étendu tel que SAVE3001; 3. Si des instantanés automatiques ne sont pas requis, RDB peut être désactivé via Save ""; 4. Après modification, redémarrez les journaux Redis et Monitor et la charge du système pour s'assurer que la configuration prend effet et n'affecte pas les performances.

La fa?on la plus directe de répertorier toutes les clés de la base de données Redis consiste à utiliser la commande Keys *, mais il est recommandé d'utiliser la commande Scan pour traverser étape par étape dans les environnements de production. 1. La commande Keys convient aux environnements petits ou de test, mais peut bloquer les services; 2. Le scan est un itérateur incrémentiel pour éviter les problèmes de performances et est recommandé pour les environnements de production; 3. La base de données peut être commutée via SELECT et les clés des différentes bases de données sont vérifiées une par une; 4. L'environnement de production devrait également prêter attention à la gestion des espaces de noms de clés, à l'exportation régulière des listes de clés et à utiliser des outils de surveillance pour aider les opérations.

Oui, AsingleChannelCansupportanUnlimitedNumberofSubscrirsIntheory, Butreal-WorldLimitsDepenDonthePlatformandAccountType.1.youtubedoesNoIposeasubScriberCapbutmayenForceContentreviewsAndewerelitsForlivestreamSonfreeAccounts.20

La réplication de Redis Master-Slave atteint la cohérence des données par une synchronisation complète et une synchronisation incrémentielle. Au cours de la première connexion, le n?ud esclave envoie une commande pSync, le n?ud ma?tre génère un fichier rdb et l'envoie, puis envoie la commande écriture dans le cache pour terminer l'initialisation; Par la suite, une synchronisation incrémentielle est réalisée en copie le tampon du backlog pour réduire la consommation de ressources. Ses utilisations courantes incluent la séparation de lecture et d'écriture, la préparation de basculement et l'analyse de sauvegarde des données. Les notes incluent: assurer la stabilité du réseau, configurer raisonnablement les paramètres de délai d'expiration, activer l'option min-slaves-to-écriture en fonction des besoins et combinant la sentinelle ou le cluster pour atteindre une haute disponibilité.

PSYNC est un mécanisme de resynchronisation partiel dans la réplication de Redis Master-Slave, qui est utilisé pour synchroniser uniquement les données perdues lors de la déconnexion après la déconnexion du serveur d'esclaves pour améliorer l'efficacité de synchronisation. Son noyau repose sur le ReplicationBackLog, qui est une file d'attente maintenue par le serveur principal. La taille par défaut est de 1 Mo et enregistre les commandes d'écriture les plus récemment exécutées. Lorsque le serveur esclave se reconnecte, une commande PSYNC sera envoyée et le serveur ma?tre déterminera si la synchronisation partielle peut être effectuée en fonction de ceci: 1. Le runID doit être cohérent; 2. Le décalage doit être dans le tampon du backlog. Si la condition est satisfaite, les données continueront d'être envoyées à partir du décalage, sinon la synchronisation complète sera déclenchée. Les méthodes pour améliorer le taux de réussite de PSYNC incluent: 1. Augmenter de manière appropriée REP-B
