关于mongodb ,redis,memcache之间见不乱理还乱的关系和作用

先说我自己用的情况：

最先用的memcache ,用于键值对关系的服务器端缓存，用于存储一些常用的不是很大，但需要快速反应的数据,然后，在另一个地方，要用到redis，然后就去研究了下redis. 一看，显示自己安装了php扩展，因为有服务器上的redis服务端，自己本地就没有安装，其实用法和memcache基本一样，可能就是几个参数有所不同。当然 它们缓存的效果也不一样，具体的哪里不一样，一下就是一些资料，和自己的总结

1、 Redis和Memcache都是将数据存放在内存中，都是内存数据库。不过memcache还可用于缓存其他东西，例如图片、视频等等。
2、 数据类型--Memcache在添加数据时就要指定数据的字节长度，例如：
set key3 0 0 8
lxsymcto
STORED
而redis不需要，如：redis 127.0.0.1:6379>set key2 "lxsymblog"
OK
redis 127.0.0.1:6379>get key2
"lxsymblog"
3、虚拟内存--Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘
4、过期策略--memcache在set时就指定，例如set key1 0 0 8,即永不过期。Redis可以通过例如expire 设定，例如expire name 10
5、分布式--设定memcache集群，利用magent做一主多从;redis可以做一主多从。都可以一主一从
6、存储数据安全--memcache挂掉后，数据没了；redis可以定期保存到磁盘（持久化）
7、灾难恢复--memcache挂掉后，数据不可恢复; redis数据丢失后可以通过aof恢复

最近一直在研究key-value的存储，简单记一下感受。。一些memcache和redis的安装和使用就不赘述啦。只简单说说两种方案的差别。一些感想和测试结果未必足够能说明问题，有什么不妥请大家指正。因为这两天在学习的过程发现一直在更正自己认识的缺陷，每天都会否定前一天的想法。。好了，费话少说。

经过对50万个数据存储的研究发现：

每秒单条指令执行量　　　　

memcache 约３万次

redis 约１万次

而且，memcache的一大优点是可以通过一个函数直接设置过期时间，而redis需要两个函数才可以既设置了键值对又设置过期时间，也就是redis在这点上效率变成了原来的一半，即5千次，这对于大部分需求来说，有点太慢了。

memcache的测试代码如下：

<?php
$mem = new Memcache;
$mem->connect("127.0.0.1", 11211);
$time_start = microtime_float();
//保存数据
for($i = 0; $i < 100000; $i ++){
$mem->set("key$i",$i,0,3);
}
$time_end = microtime_float();
$run_time = $time_end - $time_start;
echo "用时 $run_time 秒\n";
function microtime_float(){
list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());
return ((float)$usec + (float)$sec);
}
?>

redis的测试代码如下：redis1.php 此代码大概需要１０秒左右

<?php
//连接
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$time_start = microtime_float();
//保存数据
for($i = 0; $i < 100000; $i ++){
$redis->sadd("key$i",$i);
}
$time_end = microtime_float();
$run_time = $time_end - $time_start;
echo "用时 $run_time 秒\n";
//关闭连接
$redis->close();
function microtime_float(){
list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());
return ((float)$usec + (float)$sec);
}
?>

如果需要在设置键值的同时设置过期时间，大概执行需要２０秒左右，测试代码如下:redis2.php

<?php
//连接
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$time_start = microtime_float();
//保存数据
for($i = 0; $i < 100000; $i ++){
$redis->sadd("key$i",$i);
$redis->expire("key$i",3);
}
$time_end = microtime_float();
$run_time = $time_end - $time_start;
echo "用时 $run_time 秒\n";
//关闭连接
$redis->close();
function microtime_float(){
list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());
return ((float)$usec + (float)$sec);
}
?>

后来在网上发现redis有一个神奇的功能叫事务，通过multi原子性的将一段代码块依次执行，从而达到一个完整功能模块的执行。不幸的是，通过测试发现，采用multi方式执行代码时并没有减少请求次数，相反在执行multi指令和exec指令时都要发送请求，从而将运行时间变成了原来的四倍，即四条指令的运行时间。测试代码如下：redis3.php

<?php
//连接
$redis = new Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
$time_start = microtime_float();
//保存数据
for($i = 0; $i < 100000; $i ++){
$redis->multi();
$redis->sadd("key$i",$i);
$redis->expire("key$i",3);
$redis->exec();
}
$time_end = microtime_float();
$run_time = $time_end - $time_start;
echo "用时 $run_time 秒\n";
//关闭连接
$redis->close();
function microtime_float(){
list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());
return ((float)$usec + (float)$sec);
}

?>

问题出现了瓶颈，有好多公司需要海量数据处理，每秒５０００次远不能满足需求，然后由于redis主从服务器上比memcache有更大的优势，为了将来数据的着想，不得不使用redis，这时候出现了一种新的方式，即phpredis提供的pipline功能，该功能能够真正的将几条代码封装成一次请求，从而大大提高了运行速度，５０万次的数据执行只有了５８秒。测试代码如下：redis4.php

<?php

//连接

$redis = new Redis();

$redis->connect('127.0.0.1', 6379);

$time_start = microtime_float();

//保存数据

for($i = 0; $i < 100000; $i ++){

　　$pipe=$redis->pipeline();

$pipe->sadd("key$i",$i);

$pipe->expire("key$i",3);

$replies=$pipe->execute();

}

$time_end = microtime_float();

$run_time = $time_end - $time_start;

echo "用时 $run_time 秒\n";

//关闭连接

$redis->close();

 

function microtime_float()

{

list($usec, $sec) = explode(" ", microtime());

return ((float)$usec + (float)$sec);

}

?>

 　　运用这个操作可以非常完美的将赋值操作和设置过期时间操作打包到一个请求去执行，大大提高了运行效率。

redis安装：http://mwt198668.blog.163.com/blog/static/48803692201132141755962/

memcache安装：http://blog.csdn.net/barrydiu/article/details/3936270

redis设置主从服务器：http://www.jzxue.com/fuwuqi/fuwuqijiqunyuanquan/201104/15-7117.html

memcache设置主从服务器：http://www.cnblogs.com/yuanermen/archive/2011/05/19/2051153.html

 来自：http://blog.csdn.net/a923544197/article/details/7594814