摘要：單線程請求，所有命令串行執(zhí)行，并發(fā)情況下不需要考慮數(shù)據(jù)一致性問題。只能使用單線程，性能受限于性能，故單實例最高才可能達到取決于數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)大小以及服務器硬件性能，日常環(huán)境中高峰大約在左右。

1.1 Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫）

Redis是一個key-value存儲系統(tǒng)（布式內(nèi)緩存，高性能的key-value數(shù)據(jù)庫）。和Memcached類似，它支持存儲的value類型相對更多，包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。這些數(shù)據(jù)類型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。在此基礎上，redis支持各種不同方式的排序。與memcached一樣，為了保證效率，數(shù)據(jù)都是緩存在內(nèi)存中。區(qū)別的是redis會周期性的把更新的數(shù)據(jù)寫入磁盤或者把修改操作寫入追加的記錄文件，并且在此基礎上實現(xiàn)了master-slave（主從）同步。

1.2 MongoDB（NoSQL數(shù)據(jù)庫）

MongoDB是一個介于關系數(shù)據(jù)庫和非關系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品（基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫），是非關系數(shù)據(jù)庫當中功能最豐富，最像關系數(shù)據(jù)庫的。他支持的數(shù)據(jù)結構非常松散，是類似json的bson格式，因此可以存儲比較復雜的數(shù)據(jù)類型。Mongo最大的特點是他支持的查詢語言非常強大，其語法有點類似于面向對象的查詢語言，幾乎可以實現(xiàn)類似關系數(shù)據(jù)庫單表查詢的絕大部分功能，而且還支持對數(shù)據(jù)建立索引。

1.3 Memcached（內(nèi)存Cache）

Memcached是一個高性能的分布式內(nèi)存對象緩存系統(tǒng)，用于動態(tài)Web應用以減輕數(shù)據(jù)庫負載。它通過在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)和對象來減少讀取數(shù)據(jù)庫的次數(shù)，從而提高動態(tài)、數(shù)據(jù)庫驅動網(wǎng)站的速度。Memcached基于一個存儲鍵/值對的hashmap。其守護進程（daemon ）是用C寫的，但是客戶端可以用任何語言來編寫，并通過memcached協(xié)議與守護進程通信。

2.1 Redis

支持多種數(shù)據(jù)結構，如 string（字符串）、list(雙向鏈表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基數(shù)估算）。
支持持久化操作，可以進行aof及rdb數(shù)據(jù)持久化到磁盤，從而進行數(shù)據(jù)備份或數(shù)據(jù)恢復等操作，較好的防止數(shù)據(jù)丟失的手段。
支持通過Replication進行數(shù)據(jù)復制，通過master-slave機制，可以實時進行數(shù)據(jù)的同步復制，支持多級復制和增量復制，master-slave機制是Redis進行HA的重要手段。
單線程請求，所有命令串行執(zhí)行，并發(fā)情況下不需要考慮數(shù)據(jù)一致性問題。
支持pub/sub消息訂閱機制，可以用來進行消息訂閱與通知。
支持簡單的事務需求，但業(yè)界使用場景很少，并不成熟。

Redis 只能使用單線程，性能受限于CPU性能，故單實例CPU最高才可能達到5-6w QPS（取決于數(shù)據(jù)結構，數(shù)據(jù)大小以及服務器硬件性能，日常環(huán)境中QPS高峰大約在1-2w左右）。
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。
Redis在string類型上會消耗較多內(nèi)存，可以使用dict（hash表）壓縮存儲以降低內(nèi)存耗用。
Memcached和Redis都是Key-Value類型，不適合在不同數(shù)據(jù)集之間建立關系，也不適合進行查詢搜索。比如redis的keys pattern這種匹配操作，對redis的性能是災難；
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設置過期時間（類似memcache）；
Redis事務支持比較弱，只能保證事務中的每個操作連續(xù)執(zhí)行。

2.2 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，服務不要和別的服務在一起。
支持豐富的數(shù)據(jù)表達，索引，最類似關系型數(shù)據(jù)庫，支持的查詢語言非常豐富。
支持master-slave,replicaset（內(nèi)部采用paxos選舉算法，自動故障恢復）,auto sharding機制，對客戶端屏蔽了故障轉移和切分機制。
從1.8版本開始采用binlog方式支持持久化的可靠性。
MongoDB不支持事務。
MongoDB內(nèi)置了數(shù)據(jù)分析的功能(mapreduce)，其他不支持。

2.3 Memcached

可以利用多核優(yōu)勢，單實例吞吐量極高，可以達到幾十萬QPS（取決于key、value的字節(jié)大小以及服務器硬件性能，日常環(huán)境中QPS高峰大約在4-6w左右）。適用于最大程度扛量。
支持直接配置為session handle。
只支持簡單的key/value數(shù)據(jù)結構，不像Redis可以支持豐富的數(shù)據(jù)類型。
無法進行持久化，數(shù)據(jù)不能備份，只能用于緩存使用，且重啟后數(shù)據(jù)全部丟失。
無法進行數(shù)據(jù)同步，不能將MC中的數(shù)據(jù)遷移到其他MC實例中。
內(nèi)存分配采用Slab Allocation機制管理內(nèi)存，value大小分布差異較大時會造成內(nèi)存利用率降低，并引發(fā)低利用率時依然出現(xiàn)踢出等問題。需要用戶注重value設計。
Memcached可以修改最大可用內(nèi)存,采用LRU算法。

3.1 Redis

適用于對讀寫效率要求都很高，數(shù)據(jù)處理業(yè)務復雜和對安全性要求較高的系統(tǒng)（如新浪微博的計數(shù)和微博發(fā)布部分系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)安全性、讀寫要求都很高）。

3.2 MongoDB

主要解決海量數(shù)據(jù)的訪問效率問題。

3.3 Memcached

動態(tài)系統(tǒng)中減輕數(shù)據(jù)庫負載，提升性能；做緩存，適合多讀少寫，大數(shù)據(jù)量的情況（如人人網(wǎng)大量查詢用戶信息、好友信息、文章信息等）；
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）。