提升应用性能：Redis与Memcached缓存方案深度解析
缓存方案对于提升应用程序的性能至关重要。在众多选择中，Redis 和 Memcached 无疑是最受欢迎的两大选项。
然而，在Redis和Memcached之间做出选择并非易事，哪一个更适合你的项目呢？本指南将深入探讨这两者的特性，帮助你做出明智的决策。
无论是为了加快应用速度、减轻数据库负担，还是实现系统的无缝扩展，了解缓存方案都是至关重要的。
虽然Redis和Memcached都可以作为应用程序的缓存解决方案，但它们各自拥有独特的特点。一方面，它们都具有亚毫秒级的延迟和高吞吐量；另一方面，它们在数据结构和存储支持等功能上存在差异。
在深入研究Redis和Memcached的对比之前，我们先来了解一下缓存的基本概念。
什么是缓存及其必要性？
在应用程序中执行任何操作都会消耗系统资源，无论是CPU密集型任务还是网络密集型任务，例如从文件或数据库读取数据。
当重复执行相同的CPU或网络密集型任务时，系统性能会受到影响。 想象一下，你需要从数据库中查询复杂的数据，这不仅耗时，还会占用大量数据库资源。
如果连续两次请求之间查询结果没有变化，却仍然需要每次运行相同的昂贵查询，这显然效率低下。此时，缓存就派上了用场。
缓存的核心是将经常访问的数据存储在高速内存中，从而可以快速检索。这样一来，无需重复执行资源密集型操作，如数据库查询或复杂计算，进而提高系统性能、效率和响应速度。
以下是使用缓存的优势：
- 降低延迟
- 加快网站和应用程序的加载和响应速度
- 减少不必要的资源消耗
- 减轻后端服务器的压力
- 保护数据库免受频繁复杂查询的影响
Redis：概览
Redis 是一款开源的内存数据存储。它以键值对的形式存储数据，并且不仅可以作为缓存解决方案，还可以用作数据库、消息代理或队列。
由于Redis在内存中运行，其查询延迟可达亚毫秒级。从内存中获取数据远比从磁盘快得多，因此可以实现非常高的吞吐量，每秒执行大量的读写操作。
在Redis和Memcached的比较中，Redis支持多种数据结构。你可以存储任何文本或二进制数据，最大可达512MB。如果需要存储对象，可以使用哈希表；如果需要存储字符串集合，则可以使用列表、集合或排序集合。
Redis提供了多种主流编程语言的客户端库支持，如Java、Python、Go、NodeJs、C#和.Net。此外，安装Redis时还会附带一个名为redis-cli的内置命令行实用工具，可用于快速检查Redis服务器是否正常运行，以及发送命令来读取、写入或修改数据。
Redis的优势
- Redis是开源且免费的
- 主流编程语言都有官方客户端支持
- 可用作缓存解决方案、消息代理、数据库或队列
- 提供非常高的性能和亚毫秒级的延迟
- 支持多种内置数据结构，如字符串、列表、集合和排序集合
- 通过主从架构实现高可用性和可扩展性
接下来，我们将详细讨论Memcached。
Memcached：概览
Memcached 是一个免费开源的分布式内存对象缓存系统，提供非常高的性能。它使用内存中的键值存储来缓存小块的任意数据。在比较Redis和Memcached之前，让我们先了解一下Memcached的具体功能。
计算机系统中的内存分布不均匀，可用的内存以任意块和不同大小的形式存在。Memcached允许你访问系统不同部分的可用内存，从而从多余的地方获取内存并在需要的地方使用。
作为一个简单的键值存储，Memcached服务器并不理解数据的含义，你存储的是原始的预序列化数据，以及键、过期时间和可选标志。此外，它不支持内置的数据结构。
与Redis不同，Memcached服务器之间不相互通信，不支持同步、复制或广播。缓存可用性和失效也得到了简化，你可以直接在拥有数据的服务器上删除或覆盖数据。
由于这种极其简单的架构，Memcached提供了非常高的性能。在具有高速网络的快速机器上，Memcached每秒可以轻松处理超过200,000个请求。
Memcached的优势
- 使用内存中的数据，检索速度比传统磁盘更快
- 主流编程语言都有可用的API
- 通过缓存结果，减少重复数据查找
- 可以缓存数据库结果、API响应甚至渲染的网页
- 帮助回收碎片内存
- 使用最近最少使用(LRU)缓存，并可设置过期时间
- 可以基于Memcached构建自己的抽象
接下来，我们将探讨Redis和Memcached之间的区别。
Redis vs Memcached：对比表格
| 功能 | Redis | Memcached |
| 数据结构支持 | 内置数据结构，如字符串、列表、集合、排序集合 | 不支持内置数据结构，存储原始预序列化数据 |
| 数据大小 | 最大可存储512MB的值 | 最大可存储1MB的值 |
| 磁盘存储支持 | 原生支持使用Redis数据库文件(RDB)或仅追加文件(AOF)进行磁盘存储 | 原生不支持写入磁盘，第三方工具如libmemcached可用 |
| 线程 | 单线程 | 多线程 |
| 复制 | 具有主从架构，允许复制 | 不支持复制 |
| 缓存淘汰 | 使用最近最少使用策略，可配置其他策略 | 使用最近最少使用策略 |
| 编程语言支持 | 主流编程语言均支持 | 主流编程语言均支持 |
现在，让我们看看Redis和Memcached在一些实际场景中的应用。
Redis和Memcached的应用场景
#1. 大规模电商服务：Shopify
如果你曾在网上销售商品，那么很可能接触过Shopify。这是一个多渠道的电商平台，方便用户创建在线商店。高峰时期，Shopify每秒处理8万个请求，为60万商家提供支持。以最小的延迟处理如此巨大的流量是一个巨大的挑战。
为了解决这个问题，Shopify在其技术栈中使用了Memcached和Redis。Shopify的核心架构相当简单，使用MySQL作为数据库，Memcached作为键值存储，Redis作为队列。有时候，你不需要在Redis和Memcached之间二选一，而可以在应用程序架构中同时使用它们。
在任何电商平台中，都有大量静态数据不会经常更改，例如商品图片、描述和商店信息。与其为每个请求查询这些数据，不如将它们存储在键值存储中，从而提高系统速度和性能。
使用Memcached等缓存解决方案来提供静态内容可以减少后端服务器和数据库的负载。
#2. 分布式应用数据缓存：Pinterest
Pinterest已经发展成为人们寻找灵感的最大平台之一。在幕后，每次请求都会经过多个不同的服务并进行大量的计算，包括查看图钉和推荐。
为了保护后端服务并避免重复计算，Pinterest采用了分布式缓存层，用于存储重复计算的结果，从而避免请求到达计算成本高昂的服务和数据库，缓存层吸收了大部分流量。Pinterest的缓存层跨越数千台机器，每秒处理超过1.5亿个请求。
Pinterest 使用 Memcached 和 mcrouter 来管理其缓存层。Memcached因其异步事件驱动特性和多线程处理而高效，同时架构也非常简单，便于构建自定义抽象和水平扩展。
#3. 大规模处理数据安全：CloudSponge
如果你在寻找一款SaaS服务，帮助用户快速发送邀请函、优惠券或贺卡，CloudSponge是一个不错的选择。它可以帮助用户导入所有主流通讯录，从而避免手动输入联系人邮箱地址。
CloudSponge一年内通过其服务器处理了近2万亿个邮箱地址。这也带来了安全挑战，因为系统中的任何漏洞都可能给黑客窃取数据的机会。
Redis在这里不仅仅是一个缓存解决方案，它将所有联系人数据保存在内存中，且仅保留足够的时间供客户检索，之后就会被删除，不进行持久化存储。
#4. 缓存解决方案的其他常见应用
以下是一些其他常见使用缓存解决方案的场景：
❇️ 聊天消息系统
在创建聊天消息系统时，缓存解决方案是一个非常有价值的组件。你可以存储经常访问的数据，如用户资料、联系人列表和最近的消息，这有助于减轻数据库压力并提高系统响应速度。
诸如打字指示器和状态通知等实时功能也可以受益于缓存。如果使用分布式缓存，你可以在不扩展缓存的情况下扩展后端服务器。
❇️ 定位服务
当你打开应用程序并使用基于位置的服务时，如估算距离、到达时间和附近建议等，你依赖于针对位置数据优化的缓存。位置数据通常以地理空间索引的形式存储。
通过地理空间索引，可以存储数据存储中任何对象的位置。Redis默认支持地理空间索引，由于数据从内存中提供，位置信息可以高效地实时共享。
❇️ 实时分析
在线游戏已经成为一个庞大的产业。你可能熟悉多人合作手游或梦幻体育应用，玩家依赖亚秒级延迟来做出决策或更改。
使用缓存，你可以进行实时分析，例如维护排行榜。对于梦幻体育等应用，可以将玩家统计数据和信息存储在缓存层中以提高应用性能。
你应该选择哪个？
Redis是一个多功能的选项，支持各种数据结构，适用于需要不仅仅是基本缓存的应用程序。其亚毫秒级查询延迟和高吞吐量，以及对主要编程语言的客户端库支持，使其成为对速度和灵活性要求较高的系统的强大竞争者。此外，它还原生支持将数据保存到磁盘。
另一方面，Memcached在简单性和高速缓存方面表现出色。当你的用例是缓存原始的预序列化数据时，它是理想的选择。它可以有效地利用系统不同部分的可用内存。Memcached的简单架构带来了非常高的性能，尤其是在具有高速网络的快速机器上。
要在Redis和Memcached之间做出正确的选择，请考虑应用程序的复杂性、数据结构要求和可扩展性需求等因素。Redis非常适合需要多样化数据结构和更高级功能的情况，而Memcached可以在简单、高性能的缓存场景中为你提供最低的延迟和最高的吞吐量。
在考虑Redis和Memcached时，最终的决定应该与你的具体目标和限制保持一致。有时候，仅仅使用应用数据缓存可能是不够的。
接下来，我们将介绍如何在Linux上设置本地DNS缓存服务器。