性能比拼: Redis vs Memcached

本内容是对知名性能评测博主 Anton Putra Redis vs Memcached Performance Benchmark 内容的翻译与整理, 有适当删减, 相关指标和结论以原作为准

在本视频中，我们将对比 Redis 和 Memcached 。我会介绍一些功能上的不同，但主要关注性能。

首先，我们会衡量缓存系统最重要的指标之一---延迟（latency） ，使用 p99 百分位数 。缓存系统最常见的操作是 set（写入） 和 get（读取），因此我们将重点测试这两个操作。此外，我们还会衡量：

所有测试均在 AWS 上运行，并使用与生产环境完全相同的基础设施。本次测试中，我们使用 m7a.medium 实例来运行 Redis 和 Memcached。众所周知，Redis 主要依赖 单线程，因此垂直扩展能力有限。

接下来，我会介绍测试设计。此外，我还使用了 EKS（Elastic Kubernetes Service） 集群，运行 Graviton 实例来部署监控组件，同时运行客户端以模拟负载。

假设你有一个典型的 三层架构：

举个例子，假设你运营一个 电商网站 ，所有 用户数据 和 商品信息 都存储在 关系型数据库 中。每当客户登录账户时，你需要展示他们的 姓名、收货地址 以及其他详细信息。

这些数据并不会频繁变更，但每次请求时，仍然需要查询数据库。如果你的用户数量较少，这还可以接受，但如果有成千上万的用户，这些查询 会变得越来越慢。

解决方案是：
当用户登录时，查询数据库并将数据存储在缓存中（例如 60 秒） 。

这样可以 提高用户体验，加快网站加载速度，并减少数据库负载。

你还可以缓存其他 SQL 查询 ，比如 最畅销商品 ，以便在首页展示。这就是缓存系统最初解决的问题---缓存 SQL 查询结果，存入临时存储。

之后，缓存系统的使用场景不断扩展，并发展出了 持久化存储 等额外功能。

目前，Memcached 仍主要用于 缓存数据库查询 ，而 Redis 则发展出了 丰富的功能集。

为了保证测试的公平性，我每次都会使用 Terraform 从零创建所有基础设施。

本次测试使用 medium（中等）实例 ，因为 Redis 是单线程的 ，只能通过 水平扩展（Redis 集群） 进行扩展。
另外，我创建了一个 EKS 集群 ，并部署 Prometheus、Grafana 等监控组件，还配置了 每种缓存 20 个客户端 来模拟负载。
我会 逐步增加客户端数量 ，直到 Redis 和 Memcached 都达到极限。
每次测试通常运行 1.5 - 2 小时。

接下来，我们开始运行测试。

在下方的图表中，你可以看到我们逐步增加客户端数量。

Redis 的 set（写入）延迟从一开始就比 Memcached 略慢 ，但 get（读取）延迟在最初几分钟几乎相同 。

然而，当负载增加时，情况开始发生变化。

CPU 使用率 在整个测试过程中几乎相同
内存使用情况 也相似，但呈现出不同的模式：
- set 操作设置 20 秒的过期时间 ，因此 Redis 和 Memcached 每 20 秒都会删除数据
- 但 两者的内存清理方式不同
网络传输的数据量 也有一些不同

当操作数达到 50,000 次/秒 时，Redis 开始落后于 Memcached ，并且 延迟上升到 10 - 15 毫秒 。

相比之下，Memcached 在整个测试过程中保持稳定。

在网络上，你可能会看到 Memcached 的性能比 Redis 更强 ，但 延迟才是最关键的指标 。
更高的延迟意味着网页加载更慢，最终影响用户体验。

尽管 Redis 具有丰富的功能，但你真的需要它们吗？

Redis 集群难以扩展和维护 ，你可能需要不断添加 新的分片（shard） 并进行 重新平衡 。

通常，很多人一开始自己管理 Redis，但随着负载增加，他们会转向 Redis 集群 ，

经历几次 生产事故 后，最终可能会选择 昂贵的托管 Redis（AWS 或其他云服务）。

相比之下，Memcached 非常容易运行 ，如果你 只是想缓存 SQL 查询 以加速数据库，Memcached 是一个不错的选择。