性能高探究Redis优越于Map的性能之处-redis较map (高性能计算实验)

教程大全 2025-07-12 05:15:56 浏览次

随着社会的不断进步，数据的不断增多，传统的Map的应用已经不能满足当下的数据存储，Redis就作为解决上述问题的缓存中间件逐渐被应用。说起Redis，应该提到它优于Map的性能，接下来就有一起来探究Redis的性能优越于Map的样例。

从容量上分析两者的差异， Map的数据存储在内存中，存储容量一般在千万级以下，而Redis是一个基于内存的Nosql数据库，在同等机器容量情况下，其容量几十亿，甚至上百亿级别。从而Redis比Map存储容量更大，性能更优越。

Redis比Map拥有更多的存储和数据类型，Redis支持多种类型数据和更多的数据结构，可以使用String、Hash、list、Set、ZSet等多种数据结构进行存储，在数据的存储和操作可以更加优越。一般来说Map只能有字符串型，只能支持单个值的存储；而Redis则能够使用比字符串更高级的数据类型，使存储更有效。

再比如，不同类型的数据都有独特操作，包括时间复杂度操作，Redis可以很好的充分支持此类操作，从实现和维护的角度来看，相对Map的性能更高。

例如，下面是删除一组相关关键字在Map中的实现代码：

//javafor (String key : keyList){map.remove(key);}

而在Redis中可以通过下面的方式实现：

//javaString[] keyArray = new String[keyList.size()];jedis.del(keyList.toArray(keyArray));

可以看出，Redis实现操作更简单，从而带来更高的性能。

Redis比Map具有更好的可扩展性，Redis由于有单线程优化，数据存储容量和尺寸受到内存的限制，这也造成了拓展的困难，但Redis的运行基于内存和磁盘，在Redis的重构过程中，服务器挂载新磁盘扩容可以优雅的拓展，且不用停机拓展，也就是带来更好的可扩展性。

idc.com/zdmsl_image/article/20250712051556_17263.jpg" loading="lazy">

通过上述介绍，可以明显看出Redis性能优越于Map的多处特点，从容量上、数据类型、操作时间复杂度、可扩展性等诸多方面均相比优越，这无疑是Redis成为缓存中间件的重要因素，也是当今被广大开发者喜欢使用的重要原因。

香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云服务器和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。

什么是蜂窝无线通信？

美国的贝尔实验室最早在1947年就提出了蜂窝无线移动通信（Cellular RadioMobile Communication）的概念，1958年向美国联邦通信委员会FCC提出了建议，1977年完成了可行性技术论证，1978年完成了芝加哥先进移动电话系统 AMPS（Advanced Mobile Phone System）的试验，并且在1983年正式投入运营。由于微电子学与VLSI技术的发展，促进了蜂窝移动通信的迅速发展。早期的移动通信系统采用大区制的强覆盖区，即建立一个无线电台基站，架设很高的天线塔(一般高于 30 m),使用很大的发射功率(一般在 50W-200W)，覆盖范围可以达到 30 km-50 km。大区制的优点是结构简单，不需要交换，但频道数量较少，覆盖范围有限。为了提高覆盖区域的系统容量与充分利用频率资源，人们提出了小区制的概念。如果将一个大区制覆盖的区域划分成多个小区，每个小区(cell)中设立一个基站(BS),通过基站在用户的移动台（MS）之间建立通信。小区覆盖的半径较小，一般为1km-20 km，因此可以用较小的发射功率实现双向通信。如果每个基站提供一到几个频道，可容纳的移动用户数就可以有几十到几百个。这样，由多个小区构成的通信系统的总容量将大大提高。由若干小区构成的覆盖区叫做区群。由于区群的结构酷似蜂窝，因此人们将小区制移动通信系统叫做蜂窝移动通信系统。在每个小区设立一个（或多个）基站，它与若干个移动站建立无线通信链路。区群中各小区的基站之间可以通过电缆、光缆或微波链路与移动交换中心（MSC）连接。移动交换中心通过PCM电路与市话交换局连接，从而构成了一个完整的蜂窝移动通信的网络结构。第一代蜂窝移动通信是模拟方式，这是指用户的语音信息的传输以模拟语音方式出现的。第二代蜂窝移动通信是数字方式。数字方式涉及语音信号的数字化与数字信息的处理、传输问题。目前人们正在研究和开发第三代移动通信产品。

memcached和redis的区别

medis与Memcached的区别传统MySQL+ Memcached架构遇到的问题　实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题：　需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。与MySQL数据库数据一致性问题。数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。众多NoSQL百花齐放，如何选择　最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题　1.少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用　前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：　1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。使用Redis特有内存模型前后的情况对比：　VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used　VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used　VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used　VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used　VM on:1 million keys, values as large as you WANt, still: 160.09M used当从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。