面试题：缓存设计之专家难度：Memcached与其他缓存系统的对比及融合

Question

对比Memcached与Redis等其他常见缓存系统在数据结构、缓存机制、性能优化等方面的差异。假设项目中已使用Memcached，现在需要引入Redis以满足某些新的业务需求，你将如何设计两者的融合方案，确保数据一致性和系统性能不受太大影响？

Answer 1

数据结构差异

• Memcached：仅支持简单的键值对数据结构，值通常为字符串类型。这种简单结构使得它在处理简单缓存场景时非常高效，例如缓存网页片段、数据库查询结果等。
• Redis：支持丰富的数据结构，如字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。丰富的数据结构使其能应对更复杂的业务场景，如社交网络中的点赞、排行榜等功能。

缓存机制差异

• Memcached：采用LRU（最近最少使用）算法来淘汰数据，没有数据持久化功能，重启后数据全部丢失。适用于缓存更新频繁且允许数据丢失的场景。
• Redis：支持多种淘汰策略，除LRU外，还有LFU（最不经常使用）、随机淘汰等。同时，Redis提供了RDB（快照）和AOF（追加式日志）两种持久化方式，可将数据保存到磁盘，保证数据不丢失。

性能优化差异

• Memcached：单线程架构，主要通过多实例方式利用多核CPU。其性能优势在于简单数据结构下的高速读写，适合高并发、低延迟的简单缓存场景。
• Redis：虽然也是单线程架构，但基于高效的事件驱动模型，能在单线程下实现高性能。其在复杂数据结构操作上性能出色，通过pipelining（流水线）、集群等技术可进一步提升性能。

两者融合方案

1. 数据划分
   • 根据业务特点，将适合简单键值对存储且对持久化要求不高的缓存数据继续使用Memcached，如临时的网页缓存。
   • 对于需要复杂数据结构支持、数据持久化或更灵活淘汰策略的业务数据，迁移到Redis，如用户会话信息、排行榜数据等。
2. 数据同步
   • 对于部分需要在两者间保持一致性的数据，可采用以下同步策略：
     • 写后同步：在更新数据时，先更新Redis，成功后再更新Memcached。这种方式能保证Redis数据的及时性，但可能出现Memcached更新失败导致短暂数据不一致的情况。可通过重试机制或异步任务来处理更新失败问题。
     • 双写：同时更新Redis和Memcached，利用事务机制确保两者更新操作的原子性。但这种方式可能会增加系统开销，影响写性能，需权衡使用。
3. 读取策略
   • 优先从Memcached读取数据，因为其读取性能较高。若Memcached未命中，则从Redis读取。读取到数据后，可选择将数据同时写入Memcached，以提高后续读取命中率。
4. 监控与调优
   • 引入监控工具，实时监测Memcached和Redis的性能指标，如命中率、内存使用率、读写延迟等。
   • 根据监控数据，动态调整数据划分策略、缓存过期时间等参数，确保系统性能不受太大影响，并保证数据一致性。