关于redis未授权访问说法不正确的是

Redis默认情况下不允许密码为空。实际上，Redis默认情况下是没有开启密码认证的，也就是说，任何人都可以通过Redis的默认端口（6379）直接连接到Redis服务器，并进行任意 *** 作。如果您没有设置密码认证，那么您的Redis数据库就存在被未授权访问的风险。因此，为了保障Redis数据库的安全，建议您在使用Redis时，设置一个强密码，并将Redis服务器的访问权限限制在可信的IP地址范围内。

在 Spring Boot 中使用 Redis，需要添加以下依赖启动器：

<dependency>

<groupId>orgspringframeworkboot</groupId>

<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

</dependency>

这个依赖启动器包含了 Spring Data Redis 客户端库，可以方便地使用 Redis。

在添加了这个依赖启动器之后，需要在 `applicationproperties` 或 `applicationyml` 配置文件中添加 Redis 的配置信息，例如：

springredishost=localhost

springredisport=6379

springredispassword=yourpassword

这个配置文件中指定了 Redis 服务器的地址、端口和密码。如果 Redis 服务器没有设置密码，可以省略 `springredispassword` 配置项。

在配置文件中添加了 Redis 的配置信息之后，就可以在 Spring Boot 应用程序中使用 Redis 了。可以使用 `@Autowired` 注解注入 `RedisTemplate` 或 `StringRedisTemplate` 对象，然后使用这些对象 *** 作 Redis 数据库。

例如，以下代码演示了如何使用 `StringRedisTemplate` 对象向 Redis 中写入和读取数据：

@RestController

public class RedisController {

@Autowired

private StringRedisTemplate redisTemplate;

@GetMapping("/redis/set")

public String setRedisValue() {

redisTemplateopsForValue()set("name", "Tom");

return "Set Redis Value Success";

}

@GetMapping("/redis/get")

public String getRedisValue() {

String name = redisTemplateopsForValue()get("name");

return "Get Redis Value: " + name;

}

}

这个控制器中使用 `StringRedisTemplate` 对象向 Redis 中写入和读取数据。可以通过访问 `/redis/set` 和 `/redis/get` 接口测试 Redis 的读写 *** 作。

一、Redis了解

11、Redis介绍：

redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set –有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的 *** 作，而且这些 *** 作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改 *** 作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave(主从)同步。

Redis数据库完全在内存中，使用磁盘仅用于持久性。相比许多键值数据存储，Redis拥有一套较为丰富的数据类型。Redis可以将数据复制到任意数量的从服务器。

12、Redis优点：

（1）异常快速：Redis的速度非常快，每秒能执行约11万集合，每秒约81000+条记录。

（2）支持丰富的数据类型：Redis支持最大多数开发人员已经知道像列表，集合，有序集合，散列数据类型。这使得它非常容易解决各种各样的问题，因为我们知道哪些问题是可以处理通过它的数据类型更好。

（3） *** 作都是原子性：所有Redis *** 作是原子的，这保证了如果两个客户端同时访问的Redis服务器将获得更新后的值。

（4）多功能实用工具：Redis是一个多实用的工具，可以在多个用例如缓存，消息，队列使用(Redis原生支持发布/订阅)，任何短暂的数据，应用程序，如Web应用程序会话，网页命中计数等。

13、Redis缺点：

（1）单线程

（2）耗内存

二、64位windows下Redis安装

Redis官方是不支持windows的，但是Microsoft Open Tech group 在 GitHub上开发了一个Win64的版本，下载地址：>

Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

很多时候，Redis出现访问延迟变大，都与我们的使用不当或运维不合理导致的。

下面我们就来分析一下Redis在使用过程中，经常会遇到的延迟问题以及如何定位和分析。

如果在使用Redis时，发现访问延迟突然增大，如何进行排查？

首先，第一步，建议你去查看一下Redis的慢日志。Redis提供了慢日志命令的统计功能，我们通过以下设置，就可以查看有哪些命令在执行时延迟比较大。

首先设置Redis的慢日志阈值，只有超过阈值的命令才会被记录，这里的单位是微妙，例如设置慢日志的阈值为5毫秒，同时设置只保留最近1000条慢日志记录：

# 命令执行超过5毫秒记录慢日志

CONFIG SET slowlog-log-slower-than 5000

# 只保留最近1000条慢日志

CONFIG SET slowlog-max-len 1000

设置完成之后，所有执行的命令如果延迟大于5毫秒，都会被Redis记录下来，我们执行SLOWLOG get 5查询最近5条慢日志：

127001:6379> SLOWLOG get 5

1) 1) (integer) 32693 # 慢日志ID

2) (integer) 1593763337 # 执行时间

3) (integer) 5299 # 执行耗时(微妙)

4) 1) 'LRANGE' # 具体执行的命令和参数

2) 'user_list_2000'

3) '0'

4) '-1'

2) 1) (integer) 32692

2) (integer) 1593763337

3) (integer) 5044

4) 1) 'GET'

2) 'book_price_1000'

通过查看慢日志记录，我们就可以知道在什么时间执行哪些命令比较耗时， 如果你的业务经常使用O(n)以上复杂度的命令， 例如sort、sunion、zunionstore，或者在执行O(n)命令时 *** 作的数据量比较大，这些情况下Redis处理数据时就会很耗时。

如果你的服务请求量并不大，但Redis实例的CPU使用率很高，很有可能是使用了复杂度高的命令导致的。

解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量 *** 作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。

如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE *** 作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

Redis在写入数据时，需要为新的数据分配内存，当从Redis中删除数据时，它会释放对应的内存空间。

如果一个key写入的数据非常大，Redis 在分配内存时也会比较耗时。 同样的，当删除这个key的数据时， 释放内存也会耗时比较久。

你需要检查你的业务代码，是否存在写入大key的情况，需要评估写入数据量的大小，业务层应该避免一个key存入过大的数据量。

那么有没有什么办法可以扫描现在Redis中是否存在大key的数据吗？

Redis也提供了扫描大key的方法：

redis-cli -h $host -p $port --bigkeys -i 001

使用上面的命令就可以扫描出整个实例key大小的分布情况，它是以类型维度来展示的。

需要注意的是当我们在线上实例进行大key扫描时，Redis的QPS会突增，为了降低扫描过程中对Redis的影响，我们需要控制扫描的频率，使用-i参数控制即可，它表示扫描过程中每次扫描的时间间隔，单位是秒。

使用这个命令的原理，其实就是Redis在内部执行scan命令，遍历所有key，然后针对不同类型的key执行strlen、llen、hlen、scard、zcard来获取字符串的长度以及容器类型(list/dict/set/zset)的元素个数。

而对于容器类型的key，只能扫描出元素最多的key，但元素最多的key不一定占用内存最多，这一点需要我们注意下。不过使用这个命令一般我们是可以对整个实例中key的分布情况有比较清晰的了解。

针对大key的问题，Redis官方在40版本推出了lazy-free的机制，用于异步释放大key的内存，降低对Redis性能的影响。即使这样，我们也不建议使用大key，大key在集群的迁移过程中，也会影响到迁移的性能，这个后面在介绍集群相关的文章时，会再详细介绍到。

有时你会发现，平时在使用Redis时没有延时比较大的情况，但在某个时间点突然出现一波延时，而且 报慢的时间点很有规律，例如某个整点，或者间隔多久就会发生一次。

如果出现这种情况，就需要考虑是否存在大量key集中过期的情况。

如果有大量的key在某个固定时间点集中过期，在这个时间点访问Redis时，就有可能导致延迟增加。

Redis的过期策略采用主动过期+懒惰过期两种策略：

注意， Redis的主动过期的定时任务，也是在Redis主线程中执行的 ，也就是说如果在执行主动过期的过程中，出现了需要大量删除过期key的情况，那么在业务访问时，必须等这个过期任务执行结束，才可以处理业务请求。此时就会出现，业务访问延时增大的问题，最大延迟为25毫秒。

而且这个访问延迟的情况， 不会记录在慢日志里。 慢日志中 只记录真正执行某个命令的耗时 ，Redis主动过期策略执行在 *** 作命令之前，如果 *** 作命令耗时达不到慢日志阈值，它是不会计算在慢日志统计中的，但我们的业务却感到了延迟增大。

此时你需要检查你的业务，是否真的存在集中过期的代码，一般集中过期使用的命令是expireat或pexpireat命令，在代码中搜索这个关键字就可以了。

如果你的业务确实需要集中过期掉某些key，又不想导致Redis发生抖动，有什么优化方案？

解决方案是， 在集中过期时增加一个随机时间，把这些需要过期的key的时间打散即可。

伪代码可以这么写：

# 在过期时间点之后的5分钟内随机过期掉

redisexpireat(key, expire_time + random(300))

这样Redis在处理过期时，不会因为集中删除key导致压力过大，阻塞主线程。

另外，除了业务使用需要注意此问题之外，还可以通过运维手段来及时发现这种情况。

我们需要对这个指标监控，当在 很短时间内这个指标出现突增 时，需要及时报警出来，然后与业务报慢的时间点对比分析，确认时间是否一致，如果一致，则可以认为确实是因为这个原因导致的延迟增大。

有时我们把Redis当做纯缓存使用，就会给实例设置一个内存上限maxmemory，然后开启LRU淘汰策略。

当实例的内存达到了maxmemory后，你会发现之后的每次写入新的数据，有可能变慢了。

导致变慢的原因是，当Redis内存达到maxmemory后，每次写入新的数据之前，必须先踢出一部分数据，让内存维持在maxmemory之下。

这个踢出旧数据的逻辑也是需要消耗时间的，而具体耗时的长短，要取决于配置的淘汰策略：

具体使用哪种策略，需要根据业务场景来决定。

我们最常使用的一般是allkeys-lru或volatile-lru策略，它们的处理逻辑是，每次从实例中随机取出一批key（可配置），然后淘汰一个最少访问的key，之后把剩下的key暂存到一个池子中，继续随机取出一批key，并与之前池子中的key比较，再淘汰一个最少访问的key。以此循环，直到内存降到maxmemory之下。

如果使用的是allkeys-random或volatile-random策略，那么就会快很多，因为是随机淘汰，那么就少了比较key访问频率时间的消耗了，随机拿出一批key后直接淘汰即可，因此这个策略要比上面的LRU策略执行快一些。

但以上这些逻辑都是在访问Redis时，真正命令执行之前执行的，也就是它会影响我们访问Redis时执行的命令。

另外，如果此时Redis实例中有存储大key，那么在淘汰大key释放内存时，这个耗时会更加久，延迟更大，这需要我们格外注意。

如果你的业务访问量非常大，并且必须设置maxmemory限制实例的内存上限，同时面临淘汰key导致延迟增大的的情况，要想缓解这种情况，除了上面说的避免存储大key、使用随机淘汰策略之外，也可以考虑拆分实例的方法来缓解，拆分实例可以把一个实例淘汰key的压力分摊到多个实例上，可以在一定程度降低延迟。

如果你的Redis开启了自动生成RDB和AOF重写功能，那么有可能在后台生成RDB和AOF重写时导致Redis的访问延迟增大，而等这些任务执行完毕后，延迟情况消失。

遇到这种情况，一般就是执行生成RDB和AOF重写任务导致的。

生成RDB和AOF都需要父进程fork出一个子进程进行数据的持久化，在fork执行过程中，父进程需要拷贝内存页表给子进程，如果整个实例内存占用很大，那么需要拷贝的内存页表会比较耗时，此过程会消耗大量的CPU资源，在完成fork之前，整个实例会被阻塞住，无法处理任何请求，如果此时CPU资源紧张，那么fork的时间会更长，甚至达到秒级。这会严重影响Redis的性能。

具体原理也可以参考我之前写的文章：Redis持久化是如何做的？RDB和AOF对比分析。

我们可以执行info命令，查看最后一次fork执行的耗时latest_fork_usec，单位微妙。这个时间就是整个实例阻塞无法处理请求的时间。

除了因为备份的原因生成RDB之外，在 主从节点第一次建立数据同步时 ，主节点也会生成RDB文件给从节点进行一次全量同步，这时也会对Redis产生性能影响。

要想避免这种情况，我们需要规划好数据备份的周期，建议 在从节点上执行备份，而且最好放在低峰期执行。 如果对于丢失数据不敏感的业务，那么不建议开启AOF和AOF重写功能。

另外，fork的耗时也与系统有关，如果把Redis部署在虚拟机上，那么这个时间也会增大。所以使用Redis时建议部署在物理机上，降低fork的影响。

很多时候，我们在部署服务时，为了提高性能，降低程序在使用多个CPU时上下文切换的性能损耗，一般会采用进程绑定CPU的 *** 作。

但在使用Redis时，我们不建议这么干，原因如下。

绑定CPU的Redis，在进行数据持久化时，fork出的子进程，子进程会继承父进程的CPU使用偏好，而此时子进程会消耗大量的CPU资源进行数据持久化，子进程会与主进程发生CPU争抢，这也会导致主进程的CPU资源不足访问延迟增大。

所以在部署Redis进程时，如果需要开启RDB和AOF重写机制，一定不能进行CPU绑定 *** 作！

上面提到了，当执行AOF文件重写时会因为fork执行耗时导致Redis延迟增大，除了这个之外，如果开启AOF机制，设置的策略不合理，也会导致性能问题。

开启AOF后，Redis会把写入的命令实时写入到文件中，但写入文件的过程是先写入内存，等内存中的数据超过一定阈值或达到一定时间后，内存中的内容才会被真正写入到磁盘中。

AOF为了保证文件写入磁盘的安全性，提供了3种刷盘机制：

当使用第一种机制appendfsync always时，Redis每处理一次写命令，都会把这个命令写入磁盘，而且 这个 *** 作是在主线程中执行的。

内存中的的数据写入磁盘，这个会加重磁盘的IO负担， *** 作磁盘成本要比 *** 作内存的代价大得多。如果写入量很大，那么每次更新都会写入磁盘，此时机器的磁盘IO就会非常高，拖慢Redis的性能，因此我们不建议使用这种机制。

与第一种机制对比，appendfsync everysec会每隔1秒刷盘，而appendfsync no取决于 *** 作系统的刷盘时间，安全性不高。因此我们推荐使用appendfsync everysec这种方式，在最坏的情况下，只会丢失1秒的数据，但它能保持较好的访问性能。

当然，对于有些业务场景，对丢失数据并不敏感，也可以不开启AOF。

如果你发现Redis突然变得非常慢， 每次访问的耗时都达到了几百毫秒甚至秒级 ，那此时就检查Redis是否使用到了Swap，这种情况下Redis基本上已经无法提供高性能的服务。

我们知道， *** 作系统提供了Swap机制，目的是为了当内存不足时，可以把一部分内存中的数据换到磁盘上，以达到对内存使用的缓冲。

但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！

尤其是针对Redis这种高性能的内存数据库来说，如果Redis中的内存被换到磁盘上，对于Redis这种性能极其敏感的数据库，这个 *** 作时间是无法接受的。

我们需要检查机器的内存使用情况，确认是否确实是因为内存不足导致使用到了Swap。

如果确实使用到了Swap，要及时整理内存空间，释放出足够的内存供Redis使用，然后释放Redis的Swap，让Redis重新使用内存。

释放Redis的Swap过程通常要重启实例，为了避免重启实例对业务的影响，一般先进行主从切换，然后释放旧主节点的Swap，重新启动服务，待数据同步完成后，再切换回主节点即可。

可见，当Redis使用到Swap后，此时的Redis的高性能基本被废掉，所以我们需要提前预防这种情况。

我们需要对Redis机器的内存和Swap使用情况进行监控，在内存不足和使用到Swap时及时报警出来，及时进行相应的处理。

如果以上产生性能问题的场景，你都规避掉了，而且Redis也稳定运行了很长时间，但在某个时间点之后开始，访问Redis开始变慢了，而且一直持续到现在，这种情况是什么原因导致的？

之前我们就遇到这种问题， 特点就是从某个时间点之后就开始变慢，并且一直持续。 这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。

网卡负载过高，在网络层和TCP层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。Redis的高性能除了内存之外，就在于网络IO，请求量突增会导致网卡负载变高。

如果出现这种情况，你需要排查这个机器上的哪个Redis实例的流量过大占满了网络带宽，然后确认流量突增是否属于业务正常情况，如果属于那就需要及时扩容或迁移实例，避免这个机器的其他实例受到影响。

运维层面，我们需要对机器的各项指标增加监控，包括网络流量，在达到阈值时提前报警，及时与业务确认并扩容。

以上我们总结了Redis中常见的可能导致延迟增大甚至阻塞的场景，这其中既涉及到了业务的使用问题，也涉及到Redis的运维问题。

可见，要想保证Redis高性能的运行，其中涉及到CPU、内存、网络，甚至磁盘的方方面面，其中还包括 *** 作系统的相关特性的使用。

作为开发人员，我们需要了解Redis的运行机制，例如各个命令的执行时间复杂度、数据过期策略、数据淘汰策略等，使用合理的命令，并结合业务场景进行优化。

作为DBA运维人员，需要了解数据持久化、 *** 作系统fork原理、Swap机制等，并对Redis的容量进行合理规划，预留足够的机器资源，对机器做好完善的监控，才能保证Redis的稳定运行。

在上文中，主要讲解了 Redis 常见的导致变慢的场景以及问题定位和分析，主要是由业务使用不合理和运维不当导致的。

Spring Session作为Spring社区官方推荐的一个比较简单快速的Java Web分布式session解决方案，帮我们搞定了长期以来比较蛋疼的session分布式的问题。

Spring Session解决的基本思路很简单，即将用户的session信息全部存放到一个redis数据库中，所有的session都从这个数据库拿。由于redis是一个内存数据库，数据信息读写是非常快速的。如此一来，多个Tomcat，共用一个redis数据库，即实现了session的共享问题。

访问Spring Session官方网站：

在百度中查询Spring Session即可找到Spring Session的官方站点。

目前版本为102，103版本处于snapshot状态。

Spring指出，Spring Session具有如下能力：

(1) API and implementations for managing a user's session

(2) >

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Redis

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骑行天下_徐鑫

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redis和MongoDB比较 转载

2019-07-02 22:00:52

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骑行天下_徐鑫

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Redis技术陷阱

Redis 基于内存，也可以基于磁盘持久化NoSql数据库，使用 c语言编写，常用端口6379

Redis对内存依赖性很强的NoSql数据库，在内存足够的情况下性能出色，但是一般情况下，服务器内存并没有那么多。

一般情况下，Redis会索取大量服务器内存进行存储数据，以达到快速读取查询的效果。当对Redis插入数据后，redis会异步将数据dump到硬盘中，

比如服务器内存是20G，Redi会fork一个进程，并且会占用同样的大小内存，他需要的内存空间瞬间变为20+20=40G，这是内存超过了物理内存的限制，马上会启动虚拟内存，虽然服务器会有虚拟内存，但是那是服务器的虚拟内存，并不是redis自己的虚拟内存。

Linux虚拟内存page很大，IO剧增，dump速度非常慢，整个服务器的性能降到冰点，服务请求会堵塞，严重到服务器崩溃。

对于单台机子，最好是降低redis虚拟内存设置，page可以根据配置进行修改，这个虚拟内存比Linux虚拟内存好多，因为page小很多。

如果Redis既要读又要写，那么最好不要用redis占用大半的内存。

可以设置它的虚拟内存到8G,但是要根据key值大小去衡量，因为key必须在内存中，这样一来就算是启用了虚拟内存，redis占用的实际内存也会超出设想。

官方建议对key小，value很大的数据设置虚拟内存。

另外master/slave不是很成熟，目前只支持主从，Redis在master是非阻塞模式，也就是说在slave执行数据同步的时候，master是可以接受客户端的请求的，并不影响同步数据的一致性，然而在slave端是阻塞模式的，slave在同步master数据时，并不能响应客户端的查询。

可以根据master/slave 的特点，master不dump,只负责写数据，让slaver去dump

Redis如何持久化：持久化就是将内存中的数据写入到硬盘中。

（1）：RDB：是将数据写入到临时文件（dumprdb）,持久化之后用这个临时文件替换上次持久化文件，达到数据恢复的目的。RDB是间隔异地短时间进行持久化，如果持久化之间redis发生故障，会发生数据丢失，所以这种方式更适合数据要求不严谨的时候，默认开启。

（2）：Redis内存淘汰策略：指的是用户存储的一些键可以被redis主动从实例中删除，从而产生miss的情况，内存淘汰是为了更好地使用内存，用一定的缓存miss来换取内存的使用率。① noeviction:默认策略，不删除任意数据，但是内存不够时，会直接返回错误

② Allkeys-lru:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，优先移除最近未使用的key

③ Volatile-lru:在设置了过期时间的数据集中，优先移除最近未使用的key

④ Allkeys-random:从数据集中(包括设置过期时间和未设置过期时间的数据集)，随机移除某个key

⑤ Volatile-random:在设置了过期时间的数据集中，随机移除某个key

Volatile-ttl:在设置了过期时间的数据集中，具有更早过期时间的key优先移除。

Redis有些数据类型：String Hash List Sets ZSets(存放多个值，不可有重复，有顺序，不同的是每个元素都会关联Double类型的分数，redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大排序)，

Redis使用场景：

缓存热数据使用，热数据就是在项目中经常会被查询，但不经常会被修改和删除的数据。

计数器，诸如统计点击数等应用。

队列

位 *** 作（大数据处理），比如统计QQ用户在线。

最新列表

排行榜，使用zadd添加有序集合

Linux虚拟内存：

为了运行比实际物理内存容量还要大的程序，包括Linux在内的所有现代 *** 作系统几乎毫无里外都采用了虚拟内存技术。虚拟内存技术，可让系统看上去具有比实际意义内存大得多的内存空间，并为实现多道程序的执行创造条件。

虚拟内存概念：总所周知，为了对内存中的存储单元进行识别，内存中的每一个存储单元都必须有一个确切的地址。而一台计算机的处理器能访问多大的内存空间就取决于处理器的程序计数器，该计数器字长越长，能访问的空间越大。

例如对于程序计数器位数为32位的处理器来说，他的地址发生器所能发出的地址数目2^32=4G个，于是这个处理器所能访问的最大内存空间就是4G。载计算机技术中，这个值就是处理器的寻址空间或寻址能力。

MongoDB

文档结构的存储方式。能够快捷获取数据

支持GridFS 支持大容量存储，海量数据存储

海量数据下，性能优越

动态查询

全索引支持，拓展到内部对象和内嵌数组

查询记录分析

快速，就地更新

高效存储二进制大对象

复制和支持自动恢复故障

内置Auto-Sharding 自动分片支持云级别拓展性。分片简单

MapReduce 支持复杂聚合

缺点：不支持事务 *** 作，占用硬盘空间大，没有Mysql成熟的维护工具，无法进行关联表查询，不适用于关系多的数据，复杂句和 *** 作通过mapreduce创建，速度慢，模式自由，自由灵活的文件存储格式带来的数据错误，MongoDB在你删除记录后不会在文件系统回收空间，除非删掉数据库，但是空间没有浪费。

分布式文件存储数据库，介于NoSql和关系型数据库之间的一款产品，基于C++编写，具有查询语言、索引、key-value存储结构，MongoDB存储数据是以BSON类型（二进制json）。

Redis(读写快) ---àMongoDB （数据量大、查询统计、缺乏事务支持）àOracle（数据量大、查询统计方便、事务强）

MongoDB适用于表单数据 *** 作、完整性要求不高的系统使用，高性能、易部署、易使用，存储数据非常方便。MongoDB ：库->集合 JSON对象记录

区别联系：

（1）：性能方面：Redis大于MongoDB、MongoDB支持丰富的数据表达，索引，最类似于关系型数据库，支持查询的语言非常丰富，redis数据结构方面更加丰富，可以存储List/set/Hash/sort Set等集合。

（2）：内存空间和数据量大小： MongoDB适合大量数据存储

（3）：数据一致性 Redis事务支持比较弱，MongoDB不支持事务

(4):Redis用在数据量较小的 *** 作和运算上，Mongodb主要解决海量数据访问效率问题。

（5）MemCachd 不支持数据持久化，断电或者重启后数据消失，但其稳定性是有保证的，redis支持数据持久化和数据恢复，允许单点故障

1Memcached单个key-value大小有限，一个value最大只支持1MB，而Redis最大支持512MB

2Memcached只是个内存缓存，对可靠性无要求；而Redis更倾向于内存数据库，因此对对可靠性方面要求比较高

3从本质上讲，Memcached只是一个单一key-value内存Cache；而Redis则是一个数据结构内存数据库，支持五种数据类型，因此Redis除单纯缓存作用外，还可以处理一些简单的逻辑运算，Redis不仅可以缓存，而且还可以作为数据库用

4新版本（30）的Redis是指集群分布式，也就是说集群本身均衡客户端请求，各个节点可以交流，可拓展行、可维护性更强大。

关于其原因，在官方的FAQ中，提到有如下几个方面：

1、空间的预分配：为避免形成过多的硬盘碎片，mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间，而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增，直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加，你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。

2、字段名所占用的空间：为了保持每个记录内的结构信息用于查询，mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储，如果 value域相对于key域并不大，比如存放数值型的数据，则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些，这样占用 空间就小了，但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。

3、删除记录不释放空间：这很容易理解，为避免记录删除后的数据的大规模挪动，原记录空间不删除，只标记“已删除”即可，以后还可以重复利用。

4、可以定期运行dbrepairDatabase()来整理记录，但这个过程会比较缓慢

MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具，这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。

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