满足极高读写性能需求的Kye-Value数据库:Redis,Tokyo Cabinet,Flare

一. Redis

Redis是一个很新的项目,刚刚发布了1.0版本。Redis本质上是一个Key-Value类型的内存数据库,很像memcached,整个数据库统 统加载在内存当中进行操作,定期通过异步操作把数据库数据flush到硬盘上进行保存。因为是纯内存操作,Redis的性能非常出色,每秒可以处理超过 10万次读写操作,是我知道的性能最快的Key-Value DB。

Redis的出色之处不仅仅是性能,Redis最大的魅力是支持保存List链表和Set集合的数据结构,而且还支持对List进行各种操作,例如从 List两端push和pop数据,取List区间,排序等等,对Set支持各种集合的并集交集操作,此外单个value的最大限制是1GB,不像 memcached只能保存1MB的数据,因此Redis可以用来实现很多有用的功能,比方说用他的List来做FIFO双向链表,实现一个轻量级的高性 能消息队列服务,用他的Set可以做高性能的tag系统等等。另外Redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间,因此也可以被当作一 个功能加强版的memcached来用。

Redis的主要缺点是数据库容量受到物理内存的限制,不能用作海量数据的高性能读写,并且它没有原生的可扩展机制,不具有scale(可扩展)能力,要 依赖客户端来实现分布式读写,因此Redis适合的场景主要局限在较小数据量的高性能操作和运算上。目前使用Redis的网站有 github,Engine Yard。

二. Tokyo Cabinet和Tokoy Tyrant

TC和TT的开发者是日本人Mikio Hirabayashi,主要被用在日本最大的SNS网站mixi.jp上,TC发展的时间最早,现在已经是一个非常成熟的项目,也是Kye-Value 数据库领域最大的热点,现在被广泛的应用在很多很多网站上。TC是一个高性能的存储引擎,而TT提供了多线程高并发服务器,性能也非常出色,每秒可以处理 4-5万次读写操作。

TC除了支持Key-Value存储之外,还支持保存Hashtable数据类型,因此很像一个简单的数据库表,并且还支持基于column的条件查询, 分页查询和排序功能,基本上相当于支持单表的基础查询功能了,所以可以简单的替代关系数据库的很多操作,这也是TC受到大家欢迎的主要原因之一,有一个 Ruby的项目miyazakiresistance将TT的hashtable的操作封装成和ActiveRecord一样的操作,用起来非常爽。

TC/TT在mixi的实际应用当中,存储了2000万条以上的数据,同时支撑了上万个并发连接,是一个久经考验的项目。TC在保证了极高的并发读写性能 的同时,具有可靠的数据持久化机制,同时还支持类似关系数据库表结构的hashtable以及简单的条件,分页和排序操作,是一个很棒的NoSQL数据 库。

TC的主要缺点是在数据量达到上亿级别以后,并发写数据性能会大幅度下降,NoSQL: If Only It Was That Easy提到,他们发现在TC里面插入1.6亿条2-20KB数据的时候,写入性能开始急剧下降。看来是当数据量上亿条的时候,TC性能开始大幅度下降, 从TC作者自己提供的mixi数据来看,至少上千万条数据量的时候还没有遇到这么明显的写入性能瓶颈。

三. Flare

TC是日本第一大SNS网站mixi开发的,而Flare是日本第二大SNS网站green.jp开发的,有意思吧。Flare简单的说就是给TC添加了 scale功能。他替换掉了TT部分,自己另外给TC写了网络服务器,Flare的主要特点就是支持scale能力,他在网络服务端之前添加了一个 node server,来管理后端的多个服务器节点,因此可以动态添加数据库服务节点,删除服务器节点,也支持failover。如果你的使用场景必须要让TC可 以scale,那么可以考虑flare。

flare唯一的缺点就是他只支持memcached协议,因此当你使用flare的时候,就不能使用TC的table数据结构了,只能使用TC的key-value数据结构存储。

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