Redis的神奇之处在于对于value的处理，除了String类型，还增加了Set、List。这点是超越Memcached之所在。
Redis支持对list的pop/push,range原子操作，很容易实现类似Queue,Stack等的数据结构.为此，作者说，可以把redis看做data structures server。

安装

Redis使用posix c编写，所以安装直接make就完事。 运行可以直接用内置配置跑，还是非常方便的。如果一个软件是否能够快速安装测试部署，会得到更多人的青睐。尤其是像需要短时间测试体验类似的东西，要是配置麻烦，我直接就放弃了。

协议

Redis没有使用memcached协议，而是使用自己的一套规范。

速度

Redis的速度很快，110000 SETs/second, 81000 GETs/second。和普通版的memcached相当。

命令
除了针对String的set/get外，redis支持针对Set/List的操作,如LPUSH,RPUSH。
这里有完整的命令列表

多Db
这是另一个有意思的东西，Redis支持不同的db空间，通过selectdb来切换到不同的db空间。从而实现数据的隔离。redis允许key在不同的db之间移动，也支持flush某个db。这个特性可以解决原来memcached中不支持tag/namespace的问题。

Sharding
和Flare不一样,Redis本身没有内置的sharding功能，而是需要通过client api来实现。比如和libmemcached一样通过实现consistent hashing来实现sharding。

Replication
仅支持简单master-slave。 slave支持只读查询，slave也可以通过上级slave来获得同步数据。

缺陷：
1. redis将所有数据放入内存中，而通过后台进程定时将数据dump到磁盘上，从而实现持久存储。这是redis为什么这么快的原因。因此，如果你的存储数据超过可用内存大小，就会导致OS使用swap文件。作者解释，鱼和熊掌不可兼得，既然要快，就多费点内存吧，反正现在内存也很便宜，呵呵。
2.由于只能通过client端实现sharding，而redis并不支持master之间的复制，因此如何实现动态节点添加和删除，只能由client端来实现。从这个方面说，redis还只能作为一个高级的memcached。

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我准备测试用Redis解决以下场景的问题:
1. 高速消息队列
2. 访客列表类
常见的最近来访啊，这篇文章谁看过啊，谁谁点评过啊，等等
3. SNS中常见的事件，最近发生了什么
4. 最近更新名单
虽然以上这些通过将数据结构unserialize为string后可以用memcached来实现，但既然redis是data structures server,那么会更加高效好用。
同时，这些数据也不是关键数据，即便丢失也无伤大雅，对于需要可靠保存的数据，要么使用flare，更为安全则应使用传统的数据库。

• 支持Master/slave复制
• 支持master 分区
• 支持动态节点添加删除，可以failover
• 持久存储

现在似乎大家都很关心好的key/value存储方案。作为传统数据库的补充。Memcached由于缺乏持久存储功能，因此无法作为一个可靠的key/value方案。
我之前关注过基于Memcached派生的一些方案，包括
memcachedb – 新浪团队的,bdb+memcached协议
tokyo tyrant – TC+memcached网络接口
LightCloud 在Tokyo Tyrant上实现了多节点的分布式管理。

repcached － 在memcached源码基础上增加复制功能
redist - 除了string，还允许存储list、set等类型

除了上述软件，还有一些用Erlang,Java的方案,我并没有考虑。首先，我的使用场景还没有大到那个地步，我希望选择一个性价比更高的中低端方案

这其中，最关注的是TT(Toyko tyrant)。 但TT令我不太满意的是对于memcached的协议的兼容性并不够好，比如不能正确处理过期，也不能处理flag。导致客户端无法正常解压缩和unserialize,虽然在client端都能处理，不过当时是打算作为一个session storage,无法自动过期就比较麻烦，解决方案是通过在TT端执行lua可以进行gc处理，总体感觉不够完满。
memcachedb 对于存储定长字段不错，但不固定长度记录的存储似乎不够好，也没有现行的例子。
repcached 仅仅是支持mm复制，但无法正面解决持久存储的问题。

redist 当初测试时缺乏我需要的api。不过目前已经有了PHP PECL版本的api。 redist的复制机制现在也有了很大的改进。redist的应用实例不多。但是，我认为它和mongoDb一样，值得持续关注。

flare 则是最后选择的。经过测试，虽然速度上没有其他那么快，但其良好的扩展能力让我非常满意。此外，对于memcached协议的兼容性也做的很好。
还有1个特性，flare的key可以超过256bytes,而value可以超过1mb。 传统memcached由于内存分配策略因此有上述限制。
flare的底层存储是可以扩展的，目前使用的是tc(tokyo cabinet)。
从这个结构上看，倒是一个tt的很好替代品。

flare的运行性能还是不错，目前在GREE中得到实际应用，摘自项目网站描述：

Flare is running at GREE (one of the major SNS services in Japan) w/ 6 masters and 6 slaves (over 2,000M keys), and 500-1,000 qps (load average is nearly 0.00…).

看起来很诱人。因为同样TT超过100M的key，性能会直线下降。plurk的lightclound通过多节点的负载均衡解决了这个问题。（btw,plurk.com目前是被和谐中,要想取得lightclound源码还需要穿墙，唉)

以下是在我的osx上进行的安装测试。

1. 首先下载源码

http://labs.gree.jp/Top/OpenSource/Flare/Download-en.html

2. 使用port安装boost

$ port
install boost

3. 安装tc

http://tokyocabinet.sourceforge.net/

4. 编译flare
tar zxvf flare-1.0.8.tgz
./configure –with-boost=/opt/local –prefix=/opt/flare
make install

flare编译后只有2个文件
flarei,flared
分别是index server和node server.
很清爽啊。

5.运行
flare sources下有一个etc目录，中间分别有index server, node server的配置。
可以直接复制到/opt/flare/etc
然后使用
flared –daemonize -f
flarei –daemonize -f

就可以跑起来了。

6.概念
Flare有几个概念，需要理解
index server
这是索引服务器，用于控制node server的状态
注意，client并不直接和index server进行交互。
node server
这是实际存储节点. node有3种role:
master/slave/proxy
master是主节点,slave是分流节点，用于同步复制master
proxy则将client的请求转发到当前合适的节点(包括master/slave)。
有的人不太理解为什么要用proxy，是否多此一举，而实际测试表明，
通过proxy转发的请求的确要比直接connect到实际节点速度差很多。
这是因为，flare是一个集群，其中的node server是可以动态添加，删除的。
当某个node down后，index server会检测到，并标志其state为down。
此外，master 支持partition，因此通过proxy节点，client无需处理这些复杂问题。
根据作者的建议, proxy node应该和client本地运行，这样可以减少多余的tcp请求。

下面是我写的一个脚本，用于搭建一个典型的测试场景：
1个index server
2个master node,启用partition
1个slave，启用balance

由于flare把ip:port作为一个node，因此只需要1个ip，不同的port就可以快速实现测试需要的环境。

$./start_flare.sh
#启动index server,监听 127.0.0.1:12120
flarei –daemonize -f /opt/flare/etc/flarei.conf
#proxy
flared –daemonize –data-dir /opt/flare/var/data/d0 –index-server-name 127.0.0.1 –index-server-port 12120 –server-name 127.0.0.1 –server-port 12121
#master1 node
flared –daemonize –data-dir /opt/flare/var/data/d1 –index-server-name 127.0.0.1 –index-server-port 12120 –server-name 127.0.0.1 –server-port 12122
#slave node
#flared –daemonize –data-dir /opt/flare/var/data/d2 –index-server-name 127.0.0.1 –index-server-port 12120 –server-name 127.0.0.1 –server-port 12123
#master2
#flared –daemonize –data-dir /opt/flare/var/data/d3 –index-server-name 127.0.0.1 –index-server-port 12120 –server-name 127.0.0.1 –server-port 12124
echo “waiting dameon startup…”
sleep 3
echo “set nodes role….”

# 当某个node加入时,默认是proxy role，因此需要修改这些role
# 通过telnet到index server，可以执行这些命令,我们在脚本中可以使用
# nc来自动执行

# node role的命令格式：
# node role server port master|slave|proxy balance partiion

echo “node role 127.0.0.1 12122 master 1 0″|nc 127.0.0.1 12120
# 设置为slave, balance 为2,给于2倍read权重
echo “node role 127.0.0.1 12123 slave 2 0″|nc 127.0.0.1 12120
# 第2个master node,将partition设置为1，表明这是第2个partion，允许
＃将部分数据从原来的master 同步过来
echo “node role 127.0.0.1 12124 master 1 1″|nc 127.0.0.1 12120
sleep 2
echo “stats nodes”|nc 127.0.0.1 12120

STAT 127.0.0.1:12121:role proxy
STAT 127.0.0.1:12121:state down
STAT 127.0.0.1:12121:partition -1
STAT 127.0.0.1:12121:balance 0
STAT 127.0.0.1:12121:thread_type 16
STAT 127.0.0.1:12122:role master
STAT 127.0.0.1:12122:state down
STAT 127.0.0.1:12122:partition 0
STAT 127.0.0.1:12122:balance 1
STAT 127.0.0.1:12122:thread_type 17
STAT 127.0.0.1:12123:role slave
STAT 127.0.0.1:12123:state prepare
STAT 127.0.0.1:12123:partition 0
STAT 127.0.0.1:12123:balance 0
STAT 127.0.0.1:12123:thread_type 18
STAT 127.0.0.1:12124:role master
STAT 127.0.0.1:12124:state prepare
STAT 127.0.0.1:12124:partition 1
STAT 127.0.0.1:12124:balance 1
STAT 127.0.0.1:12124:thread_type 19
END

stats nodes可以列出当前各个节点的状态信息
注意, 有些节点的state是prepare，表明正在进行同步复制。

我进行了一个简单的测试, 分别读写1M 记录，
测试代码

?php
$host = $argv[1];
$port = $argv[2];
set_time_limit(0);
echo "connect to $host $port \n";
$memcached = new Memcached();
$memcached->addServer($host,$port);

$loop = 1000000;
echo "start set tests...\n";
$start =microtime(true);
for ($i=0; $i < $loop; $i++) {
    $memcached->set(md5("k$i"),md5("k$i"));
}
$end = microtime(true);
echo "ok.\n";
$total1 = $end-$start;
echo "start get tests...\n";
$start =microtime(true);
for ($i=0; $i < $loop; $i++) {
    $memcached->get(md5("k$i"));
}
$end = microtime(true);
$total2 = $end-$start;
echo "ok.\n";
echo "set time:$total1 ",$loop/$total1,' rps',"\n";
echo "get time:$total2 ",$loop/$total2, ' rps',"\n";
?>

当单节点执行set/get操作时，速度和memcached
的ascii模式基本一样，rps只略低几百个。
但是使用proxy 节点后，只有原来的一半。

============
推荐的Flare的适用场景:
1. 最正统的就是key/value storage。我自己将flare作为doggy中dhash的后端实现。
2. Session Storage。 比如PHP，可以直接适用memcached的session_handler。由于是持久的，因此解决原来memcached的尴尬和困扰。
3. 其他的基于key/value的扩展方案

Flare可以直接替代Memcached么？
答案是否。Flare的优势和本质是分布式key/value的持久存储，而不是作为一个cache。作为一个caching方案，要比memcached差很多。
尤其是启用了binary protocol后，memcached的优势很明显。