1. Redis(Remote Dictionary Server)
可以做缓存，常见的作为缓存的业务场景有：
- 缓存热点数据，减轻数据库负载压力
- 基于 List 结构，显示最新的数据
- 基于 Sort Set 做排行榜
- 基于 Set 做 uniq 操作，例如页面访问者去重
- 基于 Set 做单 key 下多属性的项目，例如商品的基本信息，库存、价格。
可以做数据库，常见的业务场景有：
可以做消息队列，常见的业务场景有：
可以做锁，常见的业务场景有：
2. Redis 特点
-数据持久化
数据持久化（AOF 和 RDB 两钟模式），把内存中间的数据保存到磁盘中间。
- Redis 不仅仅支持字符串，列表，集合，HSet 等有序数据集合的存储
适用的场景更加的广泛
- Redis 支持数据的备份，Master-Slave 模式，Master 故障的时候，对应的 Slave 将通过选举升主，保障可用性。
Master-Slave 模式保障可用性
- Redis 的主进程是单线程工作， Redis 的所有的操作都是原子性的，要么成功执行，要么失败完全不执行。
操作是原子性
- Redis 性能优越。读的速度达 110000 次/s，写的速度达 81000 次/s，Key 和 Value 的大小限制均为 512M，这阈值相当可观。
读写速度块
2.1 支持多种数据类型
Redis 支持多种数据类型 它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，HyperLogLogs 等数据类型，每种数据类型对应不同的数据结构以支持不同的应用需求。
此外，Redis 底层实现采用了很多优秀的数据结构，使其具有优异的性能， 例如 Redis 使用跳跃表作为有序集合键的底层实现之一，如果一个有序集合包含的元素数量比较多，又或者有序集合中元素的成员是比较长的字符串时，Redis 就会使用跳跃表作为有序集合键的底层实现。
跳跃表以有序的方式在层次化的链表中保存元素，效率可与平衡树媲美——查找、删除、添加等操作都可以在对数期望（LogN）时间下完成。
2.2 Redis 主进程是单线程
Redis 主进程是单线程工作，因此，Redis 的所有操作都是原子性的，即操作要么成功执行，要么失败完全不执行。单个操作是原子性的，多个操作也支持事务，即原子性。
由于缓存操作都是内存操作，只有很少的计算，因此即便在单线程下，Redis 性能也很优秀。目前，大多数 CPU 都是多核的，为了提高多核 CPU 的利用率，通常在同一台机器上部署多个 Redis 实例（注意配置不同的端口），官方的推荐是一台机器部署 8 个实例。
2.3 Redis 持久化机制
Redis 支持数据的持久化（包括 AOF 日志 和 RDB 快照两种模式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，性能与可靠性兼顾。
需要注意的是，RDB 模式是定时的持久机制，发生宕机时可能会导致数据丢失，而 AOF 模式提供了 appednfsync 参数，通过设置 appednfsync 参数（设置为 always）可以最大限度保证数据安全，但也会降低效率。
2.4 Redis 高可用策略
Redis 支持数据的备份，即 Master-Slave 模式，Slave 可使用 RDB 和缓存的 AOF 命令进行同步和恢复，Master 故障时，对应的 Slave 将通过选举升主，保障可用性。
此外，Redis 还支持 Sentinel 和 Cluster（从 3.0 版本开始）等高可用集群方案。
2.5 Redis 数据淘汰策略
Redis 支持配置最大内存，当内存不够用时，会通过淘汰策略来回收内存，Redis 提供了丰富的淘汰策略，粒度粗细皆有，适用多种应用场景。
volatile-lru：从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰； volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰； volatile-random：从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰； allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰； allkeys-random：从数据集中任意选择数据淘汰； no-enviction：当内存使用达到阈值的时候，所有引起申请内存的命令会报错。
对于设置了过期时间的数据集合，可以选择最近最少使用的数据淘汰，也可以选择将要过期的数据淘汰，还可以任意选择数据淘汰。
对于所有的数据，选择最近做少使用的数据进行淘汰，或者随机选择数据淘汰。当内存使用达到阀值的时候，所有引起申请内存的命令将会报错。
2.6 Redis 内存管理
Redis 使用 C 语言编写，但是为了提高内存的管理效率，没有直接使用 Malloc/Free 函数，而是使用默认的 jemalloc 函数作为内存分配器。
2.7 Redis 的开源客户端
非常的多，几乎支持所有的编程语言
2.8 Redis 支持事务
Redis 提供了一些在一定程度上支持线程安全和事务的命令，例如 multi/exec、watch、inc 等。由于 Redis 服务器是单线程的，任何单一请求的服务器操作命令都是原子的，但跨客户端的操作并不保证原子性，所以对于同一个连接的多个操作序列也不保证事务。
3. Redis 高可用方案
3.1 方案 1-Redis Cluster
从 3.0 版本开始，Redis 支持集群模式——Redis Cluster，可线性扩展到 1000 个节点。Redis-Cluster 采用无中心架构，每个节点都保存数据和整个集群状态，每个节点都和其它所有节点连接，客户端直连 Redis 服务，免去了 Proxy 代理的损耗。Redis Cluster 最小集群需要三个主节点，为了保障可用性，每个主节点至少挂一个从节点（当主节点故障后，对应的从节点可以代替它继续工作）
每个主节点至少挂一个从节点，客户端直连 Redis 服务，每个节点都保存数据和整个集群的状态。
3.2 方案 2-Twemproxy
Twemproxy 是一个使用 C 语言编写、以代理的方式实现的、轻量级的 Redis 代理服务器。它通过引入一个代理层，将应用程序后端的多台 Redis 实例进行统一管理，使应用程序只需要在 Twemproxy 上进行操作，而不用关心后面具体有多少个真实的 Redis 实例，从而实现了基于 Redis 的集群服务。当某个节点宕掉时，Twemproxy 可以自动将它从集群中剔除，而当它恢复服务时，Twemproxy 也会自动连接。由于是代理，Twemproxy 会有微小的性能损失。
管理 Redis 实例节点，可以主动剔除宕机的节点
3.3 方案 3-Redis Cluster
Codis 是一个分布式 Redis 解决方案，对于上层的应用来说，连接到 Codis Proxy 和连接原生的 Redis Server 没有明显的区别（部分命令不支持）， 上层应用可以像使用单机的 Redis 一样使用，Codis 底层会处理请求的转发，不停机的数据迁移等工作。
分布式 Redis 解决方案，连接到 Codis Proxy 和连接到 Redis Server 没有明显的区别。Codis 主要做请求转发的工作
4. Memcached
Mem+cached，Mem 代表内存，cache 意为缓存，Memcached，即基于内存的缓存。
5.Memcached 特点
与其它 Key-Value 缓存产品相比，Memcached 有以下特点：
- 不支持持久化。
- 容量达到指定值之后，基于 LRU 算法自动删除不使用的缓存。
- 可以对存储的数据设置过期时间，但是过期的数据采用的是惰性删除机制，不主动监控过期，而是在访问的时候查看 Key 的时间戳，判断是否过期，过期则返回空。
- 节点之间相互独立没有集群模式。
- Memcached 采用 Slab Table 方式分配内存，可有效减少内存碎片，提升回收效率；
- 存储数据 Key 限制为 250 字节，Value 限制为 1MB，适用于小块数据的存储；
- Memcached 本身并不支持分布式，因此，一般在客户端通过一致性哈希这样的分布式算法来实现 Memcached 的分布式存储。此外，也可以通过第三方软件实现分布式；
5.1 Memcached 支持的数据类型
Memcache 只支持对键值对的存储，并不支持其它数据结构，复杂的数据结构需要应用程序自行处理。
5.2 Memcached 线程模型
Memcached 使用了多线程模式，开启 Memcached 服务器时使用 -t 参数可以指定要开启的线程数，但并不是线程数越多越好，一般设置为 CPU 核数，这样效率最高。此外，Memcached 使用了 NIO 模型以提升并发行能。
5.3 Memcached 持久化机制
持久化机制 Memache 的设计理念就是一个单纯的缓存，因此并不提供持久机制，但可以通过第三方软件，如 MemcacheDB 来支持它的持久性。
5.4 Memcached 客户端
许多语言都实现了连接 Memcached 的客户端，其中以 Perl、PHP 为主。仅仅 Memcached 网站上列出的就有：Perl、PHP、Python、Ruby、C#、C/C++、Lua 等等。
5.5 Memcached 数据淘汰策略
Memecache 在容量达到指定值后，将基于 LRU（Least Recently Used，最近最少被使用）算法自动删除不使用的缓存。在某些情况下 LRU 机制也会带来麻烦，如将不期待的数据从内存中清除，这种情况下启动 Memcache，可以通过 M 参数禁止 LRU 算法。此外，Memecache 只支持单一的淘汰策略，粒度较大，须谨慎使用。
5.6 Memcached 内存管理
与 Redis 内存管理类似，Memcached 也没有直接采用 malloc/free 管理内存，而是采用 Slab Allocation 机制管理内存。
其核心思想与 Redis 异曲同工。首先从操作系统申请一大块内存，并将其分割成各种尺寸的块 Chunk，并把尺寸相同的块分成组 Slab Class。其中，Chunk 是用来存储 Key-Value 数据的最小单位。当 Memcached 接收到客户端发送过来的数据时，首先会根据数据大小选择一个最合适的 Slab Class，并通过查询 Memcached 保存的该 Slab Class 内空闲 Chunk 的列表，就可以找到一个可用于存储数据的 Chunk。当一条数据过期或者丢弃时，该记录所占用的 Chunk 就可以回收，重新添加到空闲列表中。
从以上过程可以看出，Memcached 的内存管理制效率高，而且不会造成内存碎片，但它最大的缺点则是会造成空间浪费。每个 Chunk 都分配了特定长度的内存空间，所以变长数据无法充分利用这些空间。比如将 64 个字节的数据缓存到 88 个字节的 Chunk 中，剩余的 24 个字节就浪费掉了。
6 Memcached 高可用方案
Memcached 不支持真正意义上的集群模式，也不支持主从副本以防止单点故障。为了保障 Memcached 服务的高可用，需要借助第三方软件或者自己设计编程实现。常用的第三方软件有 Repcached、Memagent、 memcached-ha 等。
这里有个问题需要明确下，即 Memcached 在实现分布式群集部署时，Memcached 服务端之间是不能进行通讯的，也就是说服务端是伪分布式的，分布式将由客户端或者代理来实现。
6.1 方案 1—— 一致性 Hash
Memcached 本身并不支持分布式，因此，可以在客户端通过一致性哈希这样的分布式算法来实现 Memcached 的分布式存储。
当客户端向 Memcached 集群发送数据时，首先通过一致性哈希算法计算出该条数据的目标节点，然后将数据直接发送到该节点上存储。当客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，之后直接向该节点发送查询请求以获取数据。
通过一致性哈希算法可以保证数据存放到不同的 Mamcached 上，分散了在单台机器上的风险，提高了可用性，但只能解决数据全部丢失的问题，部分数据仍可能丢失，比如当一台 Mamcached 所在节点宕机，它上面的数据还是会丢失。
6.2 方案 2——Repcached
Repcached，全称 Replication Cached 高可用技术，简称复制缓冲区技术。Repcached 可用来实现 Memcached 的复制功能。它所构建的主从方案是一个单主单从方案，不支持多主多从。但是，主从两个节点可以互相读写，从而可以达到互相同步的效果。
假设主节点坏掉，从节点会很快侦测到连接断开，然后它会自动切换到监听状态（Listen）从而成为主节点，并等待新的从节点加入。
但原来挂掉的主节点恢复之后，只能作为从节点通过人工手动的方式重新启动。它并不能抢占成为新的主节点，除非新的主节点挂掉。这就意味着，基于 Repcached 实现的 Memcached 主从文案中，主节点并不具备抢占功能。
7. Tair 介绍
在分布式缓存领域，除了上面提到的 Redis 和 Memcached ，国内 IT 巨头阿里巴巴也推出了一套解决方案——Tair。Tair 是一个高性能、分布式、可扩展、高可靠的 Key-Value 结构存储系统。除了阿里集团，商用案例较少，社区活跃度较低.
Tair（全称 TaoBao Pair，Pair 即 Key-Value 键值对）是阿里巴巴集团旗下淘宝事业部开发的一个优秀的分布式高可用 Key-Value 存储引擎。Tair 首个版本于 2010 年 6 月推出，经过八年的发展，目前性能已经十分优秀，在淘宝、天猫、蚂蚁金服、菜鸟网络等产品中有着大规模的应用。
7.1 Tair 可以做什么？
Tair 分为持久化和非持久化两种使用方式。非持久化 Tair 可以用作分布式缓存；持久化 Tair 可类比数据库。Tair 之所以集成四种引擎，主要源于阿里众多的应用场景，比如：
MDB 典型应用场景：用于缓存，降低对后端数据库的访问压力，比如淘宝中的商品都是缓存在 Tair 中；用于临时数据存储，部分数据丢失不会对业务产生较大影响，例如登录；
LDB 典型应用场景：通用 Key-Value 存储、交易快照、安全风控等；存储黑白单数据，读 QPS 很高；计数器功能，更新非常频繁，且数据不可丢失；
RDB 典型应用场景：复杂数据结构的缓存与存储，如播放列表，直播间，Top N 排名等。
7.2 Tair 特点
Tair 主要有以下几个特点：
高性能：在高吞吐下保证低延迟，阿里官方公布的数据显示：双 11 可达到每秒 5 亿次峰值的调用量，平均访问延迟在 1 毫秒以下； 高可用：支持自动 failover（故障倒换），确保节点发生故障时，系统能继续正常运行； 集成多种引擎，支持众多商用场景； 自动复制和迁移：为了增强数据的安全性，Tair 支持配置数据的备份数； 负载均衡：Tair 的分布采用的是一致性哈希算法，可保证数据分布的均衡性。
7.3 Redis VS Memecached - Read And Write
对于一个具体的应用，究竟选择哪种缓存方案，通常需要考虑以下因素：
读/写速度； 内存分配、管理及回收机制，CPU 使用情况； 是否支持分布式存储； 可靠性； 可用性； 通过前面对 Redis 和 Memecached 的介绍，Memcached 提供的每项主要功能及其优势，都只是 Redis 功能和特性的子集。任何可以使用 Memcached 的地方都可以对等的使用 Redis。Memcached 提供的只是 Redis 拥有功能的冰山一角。在可预见的未来一段时间里，Redis 仍会是比 Memcached 更优秀的缓存解决方案。
Redis 和 Memecached 都是基于内存的 Key-Value 存储系统，因此都具有极高的读/写性能。不过有两个因素会影响性能：
Redis 主进程是单线程的，而 Memecached 支持多线程； Redis 支持持久化，而 Memecached 不支持。在开启持久化功能的前提下，由于子进程 dump 数据，Redis 的性能会降低。
相同服务器环境下，测试表明（基于 Redis 3.0.7 和 Memecached 1.4.5 ）：Memcached 写性能高于 Redis，前者约 9.8 万条每秒，后者约 7.6 万条秒；Memcached 读性能也高于 Redis，前者约 10.1 万条每秒，后者约 9.2 万条秒；在高并发场景下，Memecached 的读/写性能亦具有优势。需要特别说明的是，Redis 经过优化，最新的版本性能已经大为改观，具体数据没有测试。
7.4 Redis VS Memecached - CPU And Memory
我们先看下两者的内存使用情况。使用简单的 Key-Value 存储，Memcached 的内存利用率更高，而如果 Redis 采用 Hash 结构进行 Key-Value 存储，由于其组合式的压缩，其内存利用率会高于 Memcached。
再看来两者对 CPU 的使用，在同样的条件下，Redis 的 CPU 占用率低于 Memcached。
7.4 Redis VS Memecached -分布式存储
Memcached 通过客户端一致性哈希来进行分布式存储
Memcached 本身并不支持分布式，通常在客户端通过一致性哈希这样的分布式算法来实现 Memcached 的分布式存储。当客户端向 Memcached 集群发送数据时，首先会通过内置的分布式算法计算出该条数据的目标节点，然后数据会直接发送到该节点上存储。当客户端查询数据时，同样要计算出查询数据所在的节点，然后直接向该节点发送查询请求以获取数据。此外，也可以通过第三方软件实现分布式，如 Repcached、Memagent。
Redis 本身是支持分布式存储的功能
Redis 从 3.0 版本以后开始支持分布式存储功能。Redis Cluster 是一个实现了分布式且允许单点故障的 Redis 高级版本，它没有中心节点，具有线性可伸缩的功能。当然，Redis 同样也可以采用第三方软件实现分布式，如 Twemproxy、Codis。综合比较，Redis 对分布式的支持优于 Memcached。
7.5 Redis VS Memecached -可靠性
Memcached 完全基于内存存储，不支持持久化，宕机或重启数据将全部丢失。
Redis 支持数据的持久化（包括 AOF 和 RDB 两种模式），可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用，性能与可靠性兼顾。
综合比较，Redis 可靠性高于 Memcached。
7.6 Redis VS Memecached -主从节点复制配置
Redis 通过 RDB 缓存和 AOF 命令进行同步和恢复
Redis 支持主从节点复制配置，从节点可使用 RDB 和缓存 AOF 命令进行同步和恢复。Redis 还支持 Sentinel 和 Cluster（从 3.0 版本开始）等高可用集群方案。
Memecache 不支持高可用模型，需借助第三方软件。
综合比较，Redis 可用性高于 Memcached。
7.7 Redis VS Memecached -其它
Memcache 只支持对键值对的存储，并不支持其它数据结构，适用场景较少。
Redis 则支持多种数据结构，包括字符串、哈希表、列表、集合、有序集合，位图，HyperLogLogs 等数据类型；此外，Redis 还支持事务、Lua 脚本等，Redis 不仅可以作为缓存，还可以实现分布式锁、消息队列等。
如上所言，Memcached 提供功能只是 Redis 拥有功能的子集，综合评估，Redis 优于 Memcached。