面试题：缓存设计之中等难度：Memcached与Redis在数据结构支持上的差异

Question

请详细阐述Memcached和Redis在数据结构支持方面的不同点，并且说明这些差异如何影响它们在不同业务场景中的应用。

Answer 1

数据结构支持差异

1. Memcached：
   • 数据结构：仅支持简单的键值对（Key - Value）结构。键是唯一标识数据的字符串，值可以是任何类型的数据，如字符串、数字等，但Memcached并不关心值的具体结构，只是将其作为一个整体存储和检索。
2. Redis：
   • 字符串（String）：最基本的数据结构，与Memcached的键值对类似，但Redis的字符串可以进行更多操作，如自增、自减等原子操作，适用于计数器等场景。
   • 哈希（Hash）：类似于Python中的字典或Java中的HashMap，以字段 - 值（field - value）的形式存储数据。适用于存储对象，例如用户信息，每个字段可以对应不同的属性。
   • 列表（List）：按插入顺序排序的字符串元素集合。支持在列表两端进行插入和删除操作，可用于实现消息队列、栈等数据结构。
   • 集合（Set）：无序的字符串元素集合，且每个元素都是唯一的。支持交集、并集、差集等集合运算，适用于去重、社交网络中的共同好友等场景。
   • 有序集合（Sorted Set）：与集合类似，但每个元素都关联一个分数（score），根据分数排序。常用于排行榜等场景，比如游戏中的玩家排名。

对不同业务场景应用的影响

1. 缓存场景：
   • Memcached：由于其简单的键值对结构和快速的读写性能，非常适合纯粹的缓存场景，如缓存数据库查询结果。如果应用场景只需要简单地存储和获取数据，不涉及对数据结构的复杂操作，Memcached可以提供高效的缓存服务，减少数据库的负载。
   • Redis：同样适用于缓存，但因其丰富的数据结构，在缓存复杂数据时更具优势。例如，缓存一个包含多个属性的用户对象，可以使用Redis的哈希结构，而在Memcached中则需要将对象序列化为字符串存储，在获取时再反序列化，操作相对复杂。
2. 计数场景：
   • Memcached：虽然可以存储数字类型的值，但要实现计数器功能，需要先获取值，在客户端进行加一操作，再将结果存回，不是原子操作，在高并发情况下可能出现竞争问题。
   • Redis：利用字符串的原子自增操作（如INCR命令），可以轻松实现高并发下准确的计数器功能，适用于统计页面访问量、点赞数等场景。
3. 消息队列场景：
   • Memcached：本身不具备消息队列的特性，难以直接应用于消息队列场景。
   • Redis：通过列表结构的LPUSH（从列表左边插入元素）和RPOP（从列表右边弹出元素）等命令，可以方便地实现简单的消息队列，生产者向列表左边插入消息，消费者从列表右边获取消息，实现异步消息处理。
4. 社交网络场景：
   • Memcached：由于缺乏对集合等复杂数据结构的支持，在处理社交网络中的关系数据时非常困难，如共同好友、好友推荐等功能实现起来较为复杂。
   • Redis：其集合和有序集合结构非常适合处理这类场景。例如，使用集合来存储用户的好友列表，通过集合运算可以快速找出共同好友；使用有序集合根据用户之间的亲密度等指标进行排序，实现好友推荐。