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Redis与Memcached应用场景对比

一、核心特性对比

‌对比维度‌	‌Redis‌	‌Memcached‌
‌数据结构支持‌	支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等复杂数据结构，适合多样化数据操作‌	仅支持简单键值对存储，适用于单一数据模型场景‌
‌持久化能力‌	支持RDB快照和AOF日志持久化，数据可恢复‌	无持久化机制，宕机后数据丢失‌
‌内存管理‌	通过VM机制突破物理内存限制，支持大容量数据存储‌	使用固定内存分配（slab机制），适合中小规模数据缓存‌
‌性能表现‌	单核处理，小数据（<100KB）性能更优；支持复杂操作但高并发写入效率略低‌	多线程架构，大数据（>100KB）处理性能更高，适合纯缓存场景‌
‌扩展性‌	支持主从复制、集群模式，适合高可用场景‌	依赖第三方工具（如magent）实现分布式，扩展性较弱‌

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二、典型应用场景对比

1. ‌Redis适用场景‌

   • ‌会话存储（Session Cache）‌：通过持久化能力保障会话数据安全，支持高可靠性业务‌
   • ‌实时排行榜/计数器‌：利用有序集合（Sorted Set）实现动态排序，适用于电商、社交等场景‌
   • ‌消息队列‌：通过List、Pub/Sub等特性支持异步任务处理和事件驱动架构‌
   • ‌复杂业务逻辑‌：结合Lua脚本和事务机制，满足数据一致性要求高的场景（如秒杀库存扣减）‌

2. ‌Memcached适用场景‌

   • ‌高频读取缓存‌：如静态页面缓存、数据库查询结果缓存，减轻数据库压力‌
   • ‌临时数据存储‌：用户会话临时信息、非关键性数据（如页面片段缓存），无需持久化保障‌
   • ‌大规模数据缓存‌：单Value值≤1MB时，多线程架构可高效处理高并发请求‌

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三、选型建议

• ‌选择Redis的条件‌：

  • 需要复杂数据结构或持久化能力‌
  • 业务涉及实时数据处理或强一致性要求‌
  • 系统需支持高可用集群和横向扩展‌

• ‌选择Memcached的条件‌：

  • 仅需简单键值缓存且数据量较小‌
  • 高并发大体积数据（>100KB）处理需求优先‌
  • 轻量级部署，无需额外运维复杂度‌

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‌综合建议‌：若业务场景以高性能缓存为主且无复杂数据处理需求，优先选择Memcached；若需支持多样化数据操作、持久化及高可用，Redis是更优选择‌

附件一：Redis组件POM依赖

Redis

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><version>3.4.4</version>
</dependency>

或者

<dependency><groupId>redis.clients</groupId><artifactId>jedis</artifactId><version>5.2.0</version>
</dependency>

附件二：Memcache组件POM依赖

memcache

<dependency><groupId>net.spy</groupId><artifactId>spymemcached</artifactId><version>2.12.3</version>
</dependency>

附件三：Redis基本操作

基础命令

1.ping（心跳检查）

ping    //输入ping 命令，看到PONG响应，说明客户端与Redis的连接正常。

2.get/set（读写键值）

set name xiaoHong    //set key value 会将指定 key-value写入到DB。
get name    //get key 则会读取指定key的value值。

3.select（切换数据库）

select 1    //select db 索引来切换 DB。redis默认有 16 个数据库。默认使用的是 0 号 DB。

4.dbsize（查看key数量）

dbsize　　//命令可以查看当前数据库中 key 的数量。

5.flushdb（删除当前库中所有数据）

flushdb    //删除当前库中所有数据，不影响其他DB。

6.flushall（删除所有DB中的数据）

flushall    //清除redis所有DB中的数据

二、Key 操作命令

1.keys（正则匹配键名）

keys *  //匹配所有的key
keys a* //匹配以a开头的key//KEYS pattern 查找所有符合正则 pattern 的 key
//KEYS 速度非常快，但在一个大的数据库中使用它可能会阻塞当前服务器的服务。生产环境中一般不使用该命令，使用scan命令代替。

2.exists（检查key是否存在）

exists key     //若 key 存在，返回 1 ，否则返回 0 。

3.del（删除指定一个或多个key）

del key1 key2 key3    //返回被删除 key 的数量，不存在的 key 会被忽略。

4.rename（修改key名）

rename key newKey    //将key改名为newkey。//当 key 和 newkey 相同，或 key 不存在时，会返回一个错误。
//当 newkey 已经存在时，RENAME 将覆盖旧值。

5.move（移动key数据库DB）

MOVE key db    //将当前数据库的 key 移动到指定数据库 db 当中。//如果当前数据库和目标数据库有相同名字的 key，或者 key 不存在于当前数据库，那么 MOVE 没有任何效果。
//移动成功返回 1 ，失败则返回 0 。

6.type（获取key储存的值类型）

type key    //返回 key 所储存的值的类型//有六种 none (key 不存在)、string (字符串)、list (列表)、set (集合)、zset (有序集)、hash (哈希表)

7.expire/pexpire（设置key有效期）

expire key seconds    //为 key 设置过期时间。当 key 过期时(生存时间为 0)，它会被自动删除。//expire 的时间单位为秒，pexpire 的时间单位为毫秒。
//过期时间设置成功返回 1，key 不存在时返回 0 。rename 操作不会改变 key的过期时间。

8.ttl/pttl（获取key剩余生存时间）

ttl key    //time to live，返回给定 key 的剩余生存时间。// key 不存在时，返回 -2 。
// key 存在但没有设置时间时，返回 -1 。
// 返回 key 剩余生存时间。ttl 返回的时间单位为秒，pttl 返回的时间单位为毫秒。

9.persist（去除key的生存时间）

persist key    //当生存时间移除成功返回 1；若 key 不存在或 key 没有设置生存时间，则返回 0。

10.randomkey（随机返回一个 key）

randomkey    //当数据库不为空时，随机返回一个 key（不删除）。当数据库为空时，返回 nil。

11.scan（遍历数据库键）

SCAN cursor [MATCH pattern] [COUNT count] [TYPE type]    //SCAN 命令是一个基于游标 cursor 的迭代器//cursor：本次迭代开始的游标。
//pattern：本次迭代要匹配的 key 的模式。
//count：本次迭代要从数据集里返回多少元素，默认值为 10 。
//type：本次迭代要返回的value 的类型，默认为所有类型。//SCAN 命令被调用之后，会返回一个包含两个元素的数组， 第一个元素是用于进行下一次迭代的新游标，第二个元素则是一个数组， 数组中包含了所有被迭代的元素。
//用户在下次迭代时使用这个新游标作为 SCAN 命令的游标参数，以此来延续之前的迭代过程。
//当 SCAN 命令的游标参数被设置为 0 时，服务器将开始一次新的迭代。如果新游标返回 0表示迭代已结束。
//当数据量很大时，count 的数量的指定可能会不起作用，Redis 会自动调整每次的遍历数目。
//由于 scan 命令每次执行都只会返回少量元素，所以该命令可以用于生产环境，而不会出现像 KEYS 命令带来的服务器阻塞问题。hscan key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]    //遍历当前 db 中指定 Hash 表的所有 field-value 对
sscan key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]    //遍历当前 db 中指定 set 集合的所有元素
zscan  key cursor [MATCH pattern] [COUNT count]    //遍历当前 db 中指定有序集合的所有元素（数值与元素值）

附件四：Memcache基本操作

存储数据

Memcached提供了多种命令用于存储数据项，包括 set、add 和 replace。以下是这些命令的详细介绍：

set 命令

set 命令用于在缓存中存储一个数据项。如果键已经存在，则覆盖其现有值。

set <key> <flags> <exptime> <bytes> [noreply]\r\n
<value>\r\n

参数说明：

<key>：数据项的键。
<flags>：用户自定义的标志位，通常为0。
<exptime>：过期时间，单位为秒。
<bytes>：数据项的字节数。
[noreply]：可选参数，表示不需要服务器返回响应。
示例代码：

import memcache# 连接Memcached服务器
mc = memcache.Client(['127.0.0.1:11211'])# 存储数据
mc.set('key1', 'value1', time=60)
print("Set key1 to value1")

add 命令

add 命令用于在缓存中添加一个新的数据项。如果键已经存在，则不做任何操作。

add <key> <flags> <exptime> <bytes> [noreply]\r\n
<value>\r\n

示例代码：

# 添加数据
mc.add('key2', 'value2', time=60)
print("Added key2 with value2")

replace 命令

replace 命令用于替换缓存中已有的一个数据项。如果键不存在，则不做任何操作。

replace <key> <flags> <exptime> <bytes> [noreply]\r\n
<value>\r\n

示例代码：

# 替换数据
mc.replace('key1', 'new_value1', time=60)
print("Replaced key1 with new_value1")

 

检索数据

Memcached提供了 get 和 gets 命令用于检索数据项。

get 命令

get 命令用于检索一个或多个数据项的值。

get <key>*\r\n

示例代码：

# 检索数据
value = mc.get('key1')
print("Retrieved key1:", value)
3.2.2 gets 命令
gets 命令与 get 类似，但返回的数据项还包括一个唯一的标识符（cas token），用于数据更新时的乐观锁定。gets <key>*\r\n
示例代码：# 检索数据及其唯一标识符
result = mc.gets('key1')
print("Retrieved key1 with CAS token:", result)

更新数据

Memcached提供了 cas 命令用于数据项的条件更新，利用唯一标识符进行乐观锁定。

cas 命令

cas 命令用于更新一个数据项，但前提是数据项的唯一标识符未改变。

cas <key> <flags> <exptime> <bytes> <cas token> [noreply]\r\n
<value>\r\n

示例代码：

# 条件更新数据
cas_token = result[1]
mc.cas('key1', 'updated_value1', cas_token, time=60)
print("Conditionally updated key1 with updated_value1")

删除数据

Memcached提供了 delete 命令用于删除数据项。

delete 命令

delete 命令用于删除一个数据项。

delete <key> [noreply]\r\n

示例代码：

# 删除数据mc.delete('key1')
print("Deleted key1")

计数器操作

Memcached提供了 incr 和 decr 命令用于操作数据项的计数器值。

incr 命令

incr 命令用于增加数据项的计数器值。

incr <key> <value> [noreply]\r\n

示例代码：

# 增加计数器
mc.set('counter', 10)
mc.incr('counter', 5)
counter_value = mc.get('counter')
print("Counter value after increment:", counter_value)

decr 命令

decr 命令用于减少数据项的计数器值。

decr <key> <value> [noreply]\r\n

示例代码：

# 减少计数器
mc.decr('counter', 3)
counter_value = mc.get('counter')
print("Counter value after decrement:", counter_value)