ehcache、memcache、redis三大缓存比较

最近项目组有用到这三个缓存,去各自的官方看了下,觉得还真的各有千秋!今天特意归纳下各个缓存的优缺点,仅供参考!

 Ehcache

Java项目广泛的使用。它是一个开源的、设计于提高在数据从RDBMS中取出来的高花费、高延迟采取的一种缓存方案。正因为Ehcache具有健壮性(基于java开发)、被认证(具有apache 2.0  license)、充满特色(稍后会详细介绍),所以被用于大型复杂分布式web application的各个节点中。

什么特色?


1.  够快

Ehcache的发行有一段时长了,经过几年的努力和不计其数的性能测试,Ehcache终被设计于large, high concurrency systems.


2. 够简单

开发者提供的接口非常简单明了,从Ehcache的搭建到运用运行仅仅需要的是你宝贵的几分钟。其实很多开发者都不知道自己用在用Ehcache,Ehcache被广泛的运用于其他的开源项目

比如:hibernate


3.够袖珍

关于这点的特性,官方给了一个很可爱的名字small foot print ,一般Ehcache的发布版本不会到2M,V 2.2.3  才 668KB。


4. 够轻量

核心程序仅仅依赖slf4j这一个包,没有之一!


5.好扩展

Ehcache提供了对大数据的内存和硬盘的存储,最近版本允许多实例、保存对象高灵活性、提供LRU、LFU、FIFO淘汰算法,基础属性支持热配置、支持的插件多


6.监听器

缓存管理器监听器 (CacheManagerListener)和 缓存监听器(CacheEvenListener),做一些统计或数据一致性广播挺好用的

如何使用?

够简单就是Ehcache的一大特色,自然用起来just so easy!

贴一段基本使用代码

CacheManager manager = CacheManager.newInstance("src/config/ehcache.xml");
Ehcache cache = new Cache("testCache", 5000, false, false, 5, 2);
cacheManager.addCache(cache);
  •        name:缓存名称。
  •        maxElementsInMemory:缓存最大个数。
  •        eternal:对象是否永久有效,一但设置了,timeout将不起作用。
  •        timeToIdleSeconds:设置对象在失效前的允许闲置时间(单位:秒)。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,可选属性,默认值是0,也就是可闲置时间无穷大。
  •        timeToLiveSeconds:设置对象在失效前允许存活时间,最大时间介于创建时间和失效时间之间。仅当eternal=false对象不是永久有效时使用,默认是0.,也就是对象存活时 间无穷大。
  •        overflowToDisk:当内存中对象数量达到maxElementsInMemory时,Ehcache将会对象写到磁盘中。
  •        diskSpoolBufferSizeMB:这个参数设置DiskStore(磁盘缓存)的缓存区大小。默认是30MB。每个Cache都应该有自己的一个缓冲区。
  •        maxElementsOnDisk:硬盘最大缓存个数。
  •        diskPersistent: 是否缓存虚拟机重启期数 据 Whether the disk store persists between restarts of the Virtual Machine. The default value is false.
  •        diskExpiryThreadIntervalSeconds:磁盘失效线程运行时间间隔,默认是120秒。
  •        memoryStoreEvictionPolicy:当达到maxElementsInMemory限制时,Ehcache将会根据指定的策略去清理内存。默认策略是LRU。你可以设置为 FIFO或是LFU。
  •        clearOnFlush:内存数量最大时是否清除。

 

memcache

memcache 是一种高性能、分布式对象缓存系统,最初设计于缓解动态网站数据库加载数据的延迟性,你可以把它想象成一个大的内存HashTable,就是一个key-value键值缓存。Danga Interactive为了LiveJournal所发展的,以BSD license释放的一套开放源代码软件。


1.依赖

memcache C语言所编写,依赖于最近版本的GCC和libevent。GCC是它的编译器,同事基于libevent做socket io。在安装memcache时保证你的系统同事具备有这两个环境。


2.多线程支持

memcache支持多个cpu同时工作,在memcache安装文件下有个叫threads.txt中特别说明,By default, memcached is compiled as a single-threaded application.默认是单线程编译安装,如果你需要多线程则需要修改./configure --enable-threads,为了支持多核系统,前提是你的系统必须具有多线程工作模式。开启多线程工作的线程数默认是4,如果线程数超过cpu数 容易发生操作死锁的概率。结合自己业务模式选择才能做到物尽其用。


3.高性能

通过libevent完成socket 的通讯,理论上性能的瓶颈落在网卡上。


简单安装:

1.分别把memcached和libevent下载回来,放到 /tmp 目录下:

# cd /tmp

# wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz

# wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz


2.先安装libevent:

# tar zxvf libevent-1.2.tar.gz

# cd libevent-1.2

# ./configure -prefix=/usr

# make (如果遇到提示gcc 没有安装则先安装gcc)

# make install

3.测试libevent是否安装成功:

# ls -al /usr/lib | grep libevent

lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3

-rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3

-rw-r-r- 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a

-rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la

lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3

还不错,都安装上了。

4.安装memcached,同时需要安装中指定libevent的安装位置:

# cd /tmp

# tar zxvf memcached-1.2.0.tar.gz

# cd memcached-1.2.0

# ./configure -with-libevent=/usr

# make

# make install

如果中间出现报错,请仔细检查错误信息,按照错误信息来配置或者增加相应的库或者路径。

安装完成后会把memcached放到 /usr/local/bin/memcached ,

5.测试是否成功安装memcached:

# ls -al /usr/local/bin/mem*

-rwxr-xr-x 1 root root 137986 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached

-rwxr-xr-x 1 root root 140179 11?? 12 17:39 /usr/local/bin/memcached-debug

启动memcache服务

 

启动Memcached服务:


1.启动Memcache的服务器端:

# /usr/local/bin/memcached -d -m 8096 -u root -l 192.168.77.105 -p 12000 -c 256 -P /tmp/memcached.pid

-d选项是启动一个守护进程,

-m是分配给Memcache使用的内存数量,单位是MB,我这里是8096MB,

-u是运行Memcache的用户,我这里是root,

-l是监听的服务器IP地址,如果有多个地址的话,我这里指定了服务器的IP地址192.168.77.105,

-p是设置Memcache监听的端口,我这里设置了12000,最好是1024以上的端口,

-c选项是最大运行的并发连接数,默认是1024,我这里设置了256,按照你服务器的负载量来设定,

-P是设置保存Memcache的pid文件,我这里是保存在 /tmp/memcached.pid,


2.如果要结束Memcache进程,执行:

# cat /tmp/memcached.pid 或者 ps -aux | grep memcache   (找到对应的进程id号)

# kill 进程id号

也可以启动多个守护进程,不过端口不能重复。

 memcache 的连接

telnet  ip   port 

注意连接之前需要再memcache服务端把memcache的防火墙规则加上

-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 3306 -j ACCEPT 

重新加载防火墙规则

service iptables restart

OK ,现在应该就可以连上memcache了

在客户端输入stats 查看memcache的状态信息



pid              memcache服务器的进程ID

uptime      服务器已经运行的秒数

time           服务器当前的unix时间戳

version     memcache版本

pointer_size         当前操作系统的指针大小(32位系统一般是32bit)

rusage_user          进程的累计用户时间

rusage_system    进程的累计系统时间

curr_items            服务器当前存储的items数量

total_items           从服务器启动以后存储的items总数量

bytes                       当前服务器存储items占用的字节数

curr_connections        当前打开着的连接数

total_connections        从服务器启动以后曾经打开过的连接数

connection_structures          服务器分配的连接构造数

cmd_get get命令          (获取)总请求次数

cmd_set set命令          (保存)总请求次数

get_hits          总命中次数

get_misses        总未命中次数

evictions     为获取空闲内存而删除的items数(分配给memcache的空间用满后需要删除旧的items来得到空间分配给新的items)

bytes_read    读取字节数(请求字节数)

bytes_written     总发送字节数(结果字节数)

limit_maxbytes     分配给memcache的内存大小(字节)

threads         当前线程数

redis

 Redis是 在memcache之后编写的,大家经常把这两者做比较,如果说它是个key-value store 的话但是它具有丰富的数据类型,我想暂时把它叫做缓存数据流中心,就像现在物流中心那样,order、package、store、 classification、distribute、end。现在还很流行的LAMP PHP架构 不知道和 redis+MySQL 或者 redis + MongoDB的性能比较(听群里的人说mongodb分片不稳定)。

先说说reidis的特性


1. 支持持久化

     redis的本地持久化支持两种方式:RDB和AOF。RDB 在redis.conf配置文件里配置持久化触发器,AOF指的是redis没增加一条记录都会保存到持久化文件中(保存的是这条记录的生成命令),如果 不是用redis做DB用的话还会不要开AOF ,数据太庞大了,重启恢复的时候是一个巨大的工程!


2.丰富的数据类型

    redis 支持 String 、Lists、sets、sorted sets、hashes 多种数据类型,新浪微博会使用redis做nosql主要也是它具有这些类型,时间排序、职能排序、我的微博、发给我的这些功能List 和 sorted set

   的强大操作功能息息相关


3.高性能

   这点跟memcache很想象,内存操作的级别是毫秒级的比硬盘操作秒级操作自然高效不少,较少了磁头寻道、数据读取、页面交换这些高开销的操作!这也是NOSQL冒出来的原因吧,应该是高性能

  是基于RDBMS的衍生产品,虽然RDBMS也具有缓存结构,但是始终在app层面不是我们想要的那么操控的。


4.replication

    redis提供主从复制方案,跟mysql一样增量复制而且复制的实现都很相似,这个复制跟AOF有点类似复制的是新增记录命令,主库新增记录将新增脚本 发送给从库,从库根据脚本生成记录,这个过程非常快,就看网络了,一般主从都是在同一个局域网,所以可以说redis的主从近似及时同步,同事它还支持一 主多从,动态添加从库,从库数量没有限制。 主从库搭建,我觉得还是采用网状模式,如果使用链式(master-slave-slave-slave-slave·····)如果第一个slave出 现宕机重启,首先从master 接收 数据恢复脚本,这个是阻塞的,如果主库数据几TB的情况恢复过程得花上一段时间,在这个过程中其他的slave就无法和主库同步了。


5.更新快

   这点好像从我接触到redis到目前为止 已经发了大版本就4个,小版本没算过。redis作者是个非常积极的人,无论是邮件提问还是论坛发帖,他都能及时耐心的为你解答,维护度很高。有人维护的 话,让我们用的也省心和放心。目前作者对redis 的主导开发方向是redis的集群方向。

redis的安装


redis的安装其实还是挺简单的,总的来说就三步:下载tar包,解压tar包,安装。

不过最近我在2.6.7后用centos 5.5 32bit 时碰到一个安装问题,下面我就用图片分享下安装过程碰到的问题,在redis 文件夹内执行make时有个如下的错 undefined reference to '__sync_add_and_fetch_4'


上网找了了好多最后在  https://github.com/antirez/redis/issues/736 找到解决方案,write CFLAGS= -march=i686 on src/Makefile head!


记得要把刚安装失败的文件删除,重新解压新的安装文件,修改Makefile文件,再make安装。就不会发现原来那个错误了

关于redis的一些属性注释和基本类型操作在上一篇redis 的开胃菜有详细的说明,这里就不再重复累赘了(实质是想偷懒 ,哈哈!)


最后,把memcache和redis放在一起不得不会让人想到两者的比较,谁快谁好用啊,群里面已经为这个事打架很久了,我就把我看到的在这里跟大家分享下。

在别人发了一个memcache性能比redis好很多后,redis 作者 antirez 发表了一篇博文,主要是说到如何给redis 和 memcache 做压力测试,文中讲到有个人说许多开源软件都应该丢进厕所,因为他们的压力测试脚本太2了,作者对这个说明了一番。redis  vs  memcache is  definitely an apple to apple comparison。 呵呵,很明确吧,两者的比较是不是有点鸡蛋挑骨头的效果,作者在相同的运行环境做了三次测试取多好的值,得到的结果如下图:


需要申明的是此次测试在单核心处理的过程的数据,memcache是支持多核心多线程操作的(默认没开)所以在默认情况下上图具有参考意义,若然则 memcache快于redis。那为什么redis不支持多线程多核心处理呢?作者也发表了一下自己的看法,首先是多线程不变于bug的修复,其实是不 易软件的扩展,还有数据一致性问题因为redis所有的操作都是原子操作,作者用到一个词nightmare 噩梦,呵呵!  当然不支持多线程操作,肯定也有他的弊端的比如性能想必必然差,作者从2.2版本后专注redis cluster的方向开发来缓解其性能上的弊端,说白了就是纵向不行,横向提高。

应用场景:

 

ehcache直接在jvm虚拟机中缓存,速度快,效率高;但是缓存共享麻烦,集群分布式应用不方便。
redis是通过socket访问到缓存服务,效率比ecache低,比数据库要快很多,处理集群和分布式缓存方便,有成熟的方案。

如果是单个应用或者对缓存访问要求很高的应用,用ehcache。
如果是大型系统,存在缓存共享、分布式部署、缓存内容很大的,建议用redis。

补充下:ehcache也有缓存共享方案,不过是通过RMI或者Jgroup多播方式进行广播缓存通知更新,缓存共享复杂,维护不方便;简单的共享可以,但是涉及到缓存恢复,大数据缓存,则不合适

redis和memcached相比的独特之处:
1、redis可以用来做存储(storage),而memcached是用来做缓存(cache)
这个特点主要因为其有持久化功能

2、redis中存储的数据有多种结构,而memcached存储的数据只有一种类型“字符串”





第二种理解:

第一:两者之间的介绍


Redis:属于独立的运行程序,需要单独安装后,使用JAVA中的Jedis来操纵。因为它是独立,所以如果你写个单元测试程序,放一些数据在Redis中,然后又写一个程序去拿数据,那么是可以拿到这个数据的。,


ehcache:与Redis明显不同,它与java程序是绑在一起的,java程序活着,它就活着。譬如,写一个独立程序放数据,再写一个独立程序拿数据,那么是拿不到数据的。只能在独立程序中才能拿到数据。




第二:使用及各种配置:


两者都可以集群:


1.Redis可以做主从来集群,例如,在A电脑上装个Redis,作为主库;在其他电脑上装Redis,作为从库;这样主库拥有读和写的功能,而从库只拥有读的功能。每次主库的数据都会同步到从库中。


1.默认方式启动



    Linux下使用Redis  
    安装:从官网上下载tar.gz格式的包,然后使用tar zxvf redis-2.8.24.tar.gz命令解压,然后进入Redis文件夹目录下的src目录,使用make编译一下  
      
    1.开启:进入/usr/local/redis-3.2.1/src  
    然后./redis-server  

 



2.如果我们想修改端口,设置密码:那么得修改配置文件的redis.conf


port 6379                                         //端口修改


requirepass redis123                  //设置密码  redis123为密码




配置主从:主库的配置文件不用修改,从库的配置文件需要修改,因为从库需要绑定主库,以便可以获取主库的数据


slaveof 192.168.1.100 6379                              //主库的IP地址和端口号
masterauth redis123                                      //主库设定的密码


3.要让配置文件的属性生效,那么启动的redis的时候,要将配置文件加上去


进入/usr/local/redis-3.2.1/src


然后 ./redis-server  redis.conf


那么将成功的启动redis,如果没有加入配置的话,按照普通方式启动的话,端口仍然还是6379.




4.客户端连接远程的Redis
第一步:在远程端处设置密码:config set requirepass 123       //123为密码
第二步:可以在客户端登录  redis-cli.exe -h 114.215.125.42 -p 6379
第三步:认证:auth 123                                       //123为密码
本地端设置密码后,要使用密码登录;如果Redis重启的话,密码需要重新设置


5.主从配置后,为保证主库写的能力,一般不在主库做持久化,而是在从库做持久化:


主库配置:


将save注释,不使用rdb


# save 900 1
# save 300 10
# save 60 10000




appendonly no        不使用aof




从库配置:


save 900 1
save 300 10
save 60 10000


appendonly yes




这样做的优缺点:


优点:保证了主库写的能力。


缺点:主库挂掉后,重启主库,然后进行第一次写的动作后,主库会先生成rdb文件,然后传输给从库,从而覆盖掉从库原先的rdb文件,造成数据丢失。但是第二次写的时候,主库会以快照方式直接传数据给从库,不会重新生成rdb文件。


解决方案:先复制从库中的数据到主库后,再启动主库。


使用:


引入jedis包

    <dependency>  
        <groupId>redis.clients</groupId>  
        <artifactId>jedis</artifactId>  
        <version>2.7.3</version>  
    </dependency>  

 




简单的写个类玩玩吧


    public class RedisMain {  
          
          
        public static void main(String [] str)  
        {  
              
             Jedis jedis = new Jedis("114.215.125.42",6379);  
             jedis.auth("123");     //密码认证  
              System.out.println("Connection to server sucessfully");  
              //查看服务是否运行  
              jedis.set("user","namess");  
             // System.out.println("Server is running: "+jedis.ping());  
              System.out.println(jedis.get("user").toString());  
              jedis.set("user","name");  
              System.out.println(jedis.get("user"));  
                
      
        }  
      
    }  

 


Redis完毕



下面说说Ehcache:


Ehcache的使用:


1.首先引入包


    <dependency>  
               <groupId>net.sf.ehcache</groupId>  
               <artifactId>ehcache-core</artifactId>  
               <version>2.6.6</version>  
           </dependency>  
       
           <dependency>  
               <groupId>org.slf4j</groupId>  
               <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>  
               <version>1.6.6</version>  
           </dependency>  

 


2.创建一个ehcache.xml文件,里面配置cache的信息,这个配置是包含了集群的配置:与192.168.93.129:40001的 机器集群了:Ip为192.168.93.129机子的配置要将rmiUrls对应的数据改为这个配置文件的机子的IP地址,和对应的缓存名字


    <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  
       xsi:noNamespaceSchemaLocation="ehcache.xsd">  
        <cacheManagerPeerProviderFactory   
       class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerProviderFactory"  
    properties="peerDiscovery=manual,rmiUrls=//192.168.93.129:40001/demoCache"/>           <!--另一台机子的ip缓存信息-->  
    <cacheManagerPeerListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheManagerPeerListenerFactory"  
    properties="hostName=localhost,port=40001,socketTimeoutMillis=2000" />                  <!--hostName代表本机子的ip-->     
      <diskStore path="java.io.tmpdir"/>  
      <defaultCache  
        maxElementsInMemory="10000"  
        maxElementsOnDisk="0"  
        eternal="true"  
        overflowToDisk="true"  
        diskPersistent="false"  
        timeToIdleSeconds="0"  
        timeToLiveSeconds="0"  
        diskSpoolBufferSizeMB="50"  
        diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"  
        memoryStoreEvictionPolicy="LFU"  
        >  
         <cacheEventListenerFactory    
                    class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>                
        </defaultCache>  
      <cache name="demoCache"  
        maxElementsInMemory="100"  
        maxElementsOnDisk="0"  
        eternal="false"  
        overflowToDisk="false"  
        diskPersistent="false"  
        timeToIdleSeconds="119"  
        timeToLiveSeconds="119"  
        diskSpoolBufferSizeMB="50"  
        diskExpiryThreadIntervalSeconds="120"  
        memoryStoreEvictionPolicy="FIFO"  
        >  
        <cacheEventListenerFactory class="net.sf.ehcache.distribution.RMICacheReplicatorFactory"/>          <!--监听这个cache-->  
        </cache>  
    </ehcache>  

 



配置完后写代码:


放数据:


    @RequestMapping("/testehcache.do")  
        public void testehcache(HttpServletResponse response) throws IOException  
        {  
            URL url = getClass().getResource("ehcache.xml");   
             CacheManager singletonmanager = CacheManager.create(url);  
            Cache cache = singletonmanager.getCache("demoCache");  
            //使用缓存  
            Element element = new Element("key1", "value1");  
            cache.put(element);  
            cache.put(new Element("key2", "value2"));  
             
            response.getWriter().println("我存放了数据");  
        }  

 




拿数据:

@RequestMapping("/getcache.do")  
    public void getcache(HttpServletResponse response) throws IOException  
    {  
        CacheManager singletonmanager = CacheManager.create();   
        Cache cache = singletonmanager.getCache("demoCache");  
        String one=cache.get("key1").getObjectValue().toString();  
        String two=cache.get("key2").getObjectValue().toString();  
        response.getWriter().println(one+two);  
    } 

配置集群后,A机器放数据,在B机器上能拿到数据,B机器放数据,A机器也可以拿到数据









posted @ 2017-11-05 21:36  QiaoZhi  阅读(65216)  评论(6编辑  收藏  举报