php面试题六之memcache和redis的区别

这篇文章介绍的内容是关于php面试题六之memcache和redis的区别，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下

Memcache和Redis区别：
*       Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcache相比一个最大的区别。
*       Redis在很多方面具备数据库的特征，或者说就是一个数据库系统，而Memcache只是简单的K/V缓存。
*       他们的扩展都需要做集群；实现方式：master-slave、Hash。
*       在100k以上的数据中，Memcache性能要高于Redis。
*       如果要说内存使用效率，使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcache。当然，这和你的应用场景和数据特性有关。
*       如果你对数据持久化和数据同步有所要求，那么推荐你选择Redis，因为这两个特性Memcache都不具备。即使你只是希望在升级或者重启系统后缓存数据不会丢失，选择Redis也是明智的。
*       Redis和Memcache在写入性能上面差别不大，读取性能上面尤其是批量读取性能上面Memcache更强
共同点:Memcache，Redis 都是内存数据库

区别:
Memcache
Memcache可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS,适用于最大程度扛量
只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。
无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失

Redis
   支持多种数据结构，如string,list,dict,set,zset,hyperloglog
   单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
   支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。
aof的压缩规则 比如一个key添加再删除 就会过滤
支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制.
支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟

Memcache和Redis区别：
*       Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcache相比一个最大的区别。
*       Redis在很多方面具备数据库的特征，或者说就是一个数据库系统，而Memcache只是简单的K/V缓存。
*       他们的扩展都需要做集群；实现方式：master-slave、Hash。
*       在100k以上的数据中，Memcache性能要高于Redis。
*       如果要说内存使用效率，使用简单的key-value存储的话，Memcached的内存利用率更高，而如果Redis采用hash结构来做key-value存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于Memcache。当然，这和你的应用场景和数据特性有关。
*       如果你对数据持久化和数据同步有所要求，那么推荐你选择Redis，因为这两个特性Memcache都不具备。即使你只是希望在升级或者重启系统后缓存数据不会丢失，选择Redis也是明智的。
*       Redis和Memcache在写入性能上面差别不大，读取性能上面尤其是批量读取性能上面Memcache更强
共同点:Memcache，Redis 都是内存数据库

区别:
Memcache
Memcache可以利用多核优势，单实例吞吐量极高，可以达到几十万QPS,适用于最大程度扛量
只支持简单的key/value数据结构，不像Redis可以支持丰富的数据类型。
无法进行持久化，数据不能备份，只能用于缓存使用，且重启后数据全部丢失

Redis
   支持多种数据结构，如string,list,dict,set,zset,hyperloglog
   单线程请求，所有命令串行执行，并发情况下不需要考虑数据一致性问题。
   支持持久化操作，可以进行aof及rdb数据持久化到磁盘，从而进行数据备份或数据恢复等操作，较好的防止数据丢失的手段。
aof的压缩规则 比如一个key添加再删除 就会过滤
支持通过Replication进行数据复制，通过master-slave机制，可以实时进行数据的同步复制，支持多级复制和增量复制.
支持pub/sub消息订阅机制，可以用来进行消息订阅与通知。
支持简单的事务需求，但业界使用场景很少，并不成熟

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