API 版本控制策略的 4 個最佳實踐
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性能測試和可擴展性測試之間觀察到的吞吐量指標差異主要是由于測試設置和工作負載分布不同。在單實例性能測試中，吞吐量受單個實例的資源限制。相反，在可擴展性測試中，工作負載分布在更大的集群中，由于并行處理和更高效的資源利用率，可以實現更高的總吞吐量。此外，網絡開銷和緩存效率在提高集群環境中的吞吐量方面也發揮著作用。
Memcached 具有多線程架構，可以同時處理多個讀取操作，因此在讀取密集型工作負載下具有更高的吞吐量和更低的延遲。響應時間更快，信息流速率更高。盡管 Redis 稍顯滯后，但仍然表現良好。它在數據操作上是單線程的，有時可能會導致其同時處理的讀取請求數量受到限制。但是，Redis 適合管理復雜的結構，從而允許人們操作多種數據，這對于需要復雜查詢的應用程序至關重要。
在寫入密集型場景中，Memcached 的優勢遠大于 Redis。它的多線程模式使其能夠同時處理許多寫入操作，從而減少總體延遲并提高吞吐量。如果寫入負載過大，Redis 的延遲會更高，吞吐率也會更低。由于其單線程特性，它在處理大量寫入操作時會造成瓶頸。但是，Redis 的特性（例如使用 AOF 和 RDB 的持久性以及處理復雜數據結構的能力）使其既堅固又靈活，而 Memcached 則不具備這些特性。
利用 Redis 6.0 中引入并在 Redis 7.0 中進一步改進的線程 I/O，為網絡綁定任務帶來更好的性能。實施 Redis 集群以將負載分布在多個節點上，從而實現更好的可擴展性和容錯性。為正確的數據結構選擇適當的用例，例如使用哈希來存儲對象和使用排序集來對系統進行排名，這樣您就不會在內存中留下任何空洞并獲得良好的性能。根據相關應用程序的持久性要求配置 AOF 和 RDB 快照，在性能和數據安全之間做出正確的權衡。
利用 Memcached 多線程有效處理高并發工作負載。Memcached 采用一致性哈希，因此可以實現節點之間的負載平衡。也就是說，它可以在享受高可用性的同時逐漸擴展。然后應根據工作負載特征設置內存分配設置，這將產生最佳設置以實現最大緩存效率。使緩存操作簡單；避免復雜的數據操作，快速高吞吐量，并保持低延遲。
Redis 和 Memcached 是高性能應用程序的有力工具，但它們的適用性會因用例而異。Redis 的多功能性和功能使其非常適合需要實時分析和數據持久性以及復雜數據操作的復雜應用程序。Memcached 非常精簡且快速，非常適合簡單的鍵值緩存和快速數據檢索。
現在，掌握了這兩個領域的優勢和劣勢以及其他因素（如易于設置、維護/監控、安全性和其他基準）的知識，它應該可以幫助您選擇最佳的解決方案，使您的應用程序性能和可擴展性達到最佳狀態，并提供更加流暢和靈敏的用戶體驗。
原文鏈接：https://dzone.com/articles/performance-and-scalability-analysis-of-redis-memcached
