(资料图)

1、不适合引子： 在大数据时代，总希望存在一个Key-value存储机制，像HashMap一样在内存中处理大量（千万数量级）的key-value对，以便提高数据查找、修改速度。

2、 所以，我们会想到，Memcached和Redis这两个NoSQL数据库（严格来讲二者都不可以算作数据库）。

3、 Memcached是一个cache机制，当内存不足时会采用LRU机制，替换出陈旧数据，因此他不能保证我们的数据像在HashMap中一样不丢失，且没有数据持久化机制； 2、Redis克服了这一缺点，采取磁盘存储机制实现数据持久化。

4、但是，当数据量达到1千万左右时，由于内存中不能存储如此大量数目的数据，频繁同磁盘进行数据交换，导致数据查询、存储性能的急剧下降，将导致服务不可用。

5、 结论：当前还没有好的产品可以实现key-value保证数据完整性，千万级条数量级的，高效存储和查询支持产品。

6、 附录一：如下是转自其它网友的测试数据： 附录二：memcached 和redis的比较，和各自用途附录一：从图中可以猜测到还会有Redis 2.2.1 的测试，相同的测试环境，1K的数据量，使用ServiceStack.Redis客户端进行如下测试：　　1) Set操作　　2) Get操作　　3) Del操作　　每一套测试分别使用三个配置进行测试：　　1) 绿色线条的是开启Dump方式的持久化，5分钟持久化一次　　2) 蓝色线条是开启AOF方式的持久化，每秒写入磁盘一次　　3) 红色线条是关闭任何的持久化方式　　对于每一个配置都使用相同的其他配置：　　1) 开启VM 最大内存10GB(128字节一。

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