記憶體資料庫選型之 Redis 與VoltActiveData比較
依靠記憶體來儲存資料的資料庫管理系統，也稱為記憶體資料庫，成為解決高併發、低時延資料管理需求的技術路線。近年來，隨著動態隨機儲存 器 (DRAM) 容量的上升和單位價格的下降，使大量資料在記憶體中的儲存和處理成為可能，越來越多的記憶體資料庫管理軟體 (IMDB) 逐漸成熟。
在金融、通訊行業的業務場景中，記憶體資料庫的運用越來越深入，不斷有新的業務需求、效能要求被提上日程。面對豐富的IMDB產品，如何在 明確業務需求的基礎上選擇更適合自己的IMDB產品？ 這裡我們選擇業界普遍使用的Redis與VoltActiveData（以下簡稱VOLT）做一個多方位的比較，希望能幫助大家更加了解不同IMDB產品的特性和差異點，能根據自己的業務特徵做好技術方案選型。
· Client接入DB叢集方式比較
Redis
常用方案如通過proxy來定址分片，叢集 擴縮容對業務層不透明。
VOLT
透明接入任意node，系統內部派發分 片事務。
· 與源資料庫的資料同步
> 匯入
Mysql同步資料到Redis
通過JedisCluster優化 - 管道(pipeline)模式匯入，資料量大的情況下會造成記憶體溢位的情況，超百萬資料要分批次執行。
Mysql同步資料到VOLT
執行連線mysql指令碼可直接同步資料至VOLT。
> 匯出
Redis同步資料到Mysql
通過非同步佇列方式將資料同步至MySQL：
VOLT同步資料到Mysql
執行連線mysql指令碼可直接同步資料至VOLT：
Step1 在VOLT中建立流：
Step2 在儲存過程中呼叫流：
· 事務支援
Redis事務
Redis只支援單節點事務，叢集模式下需要redis+lua指令碼配合使用， lua一般採用c/c++來編 寫。
VOLT事務
VOLT 是一個完全符合 ACID 的關係型資料庫，它使應用程式開發人員不必在自己的應用 程式中開發程式碼來執行事務和管理回滾。
· SQL標準化
edis實現
Redis屬於NoSql系列的資料庫，它的儲存結構是Key-Value，它並不像關係資料庫那樣提供 任何的SQL，像排序、聚合函式、 sql語句無法通過sql查詢實現。
例： 實現排序
只能通過有序集合(sorted set)組合score+時間的方法組合實現
VOLT實現
VOLT使用標準SQL，包括 CREATE INDEX,CREATE TABLE,
CREATE VIEW ,SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE操作等。學習成本和程式碼遷移成本很低，程式碼複用程度高，已經使用SQL 實現的應用，可以相對容易的遷移到VOLT。
同時VOLT還支援使用者自定義函式，通過 Java編寫並匯入資料庫， 使用者自定義函式能在SQL語句中使用。
例： 實現排序
· 熱部署
Redis實現版本迭代
在專案中編寫程式碼實現功能，版本迭代需要重新部署伺服器。
VOLT實現版本迭代
VOLT通過編寫儲存過程實現，無需重啟應用伺服器，重新編譯儲存過程即可， 保證程式 的穩定性。
程式中只需呼叫儲存過程：
· 雙寫一致性(資料庫和快取的同步)
Redis
業務層需要實現機制來保證快取和資料庫的一致。這意味著：
- 開發者需要實現寫快取、寫DB這兩套介面
- 需要實現快取miss處理機制
- 需要實現雙寫，保證資料庫和快取的一致性
- 鍵值的timeout設定維護
VOLT
VOLT本身就是RDBMS，或者VOLT可以通過簡單配置完成到源資料庫的同步。
（可參見上文“VOLT同步資料到Mysql”）
· 主從讀取一致性保證
Redis
需要業務層加入實現機制才能保證不讀到髒、過期資料。
比如“選擇性讀主”方案的實現流程為：
VOLT
DB內部機制保證，對業務層透明。
開箱即用，不需要運維人員選擇主從讀取方式。
· 業務場景實現比較
> 物件具有多屬性的場景
Redis
單物件多屬性的業務場景非常基本。使用 redis儲存多屬性的情況下，需要業務層 開發兩層轉換(如使用Hash儲存，需要 首先按照物件key查詢得到dict，然後按 屬性名查詢到value)
VOLT
在一行內解決多屬性的讀寫。
> 多型別的物件屬性關聯查詢的場景
Redis
需要業務實現物件的屬性解析， 並根據業
務需要完成比較匹配、組合屬性等。
VOLT
有RDBMS的優勢，使用SQL完成關聯
查詢，解放開發人員。
> 鍵值自增自減原子操作
Redis
用於分散式應用系統的共享計數器，非常 高效。
VOLT
使用表列作為計數器，能保證原子操 作並同樣高效。
總結
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一級指標
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二級指標
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VOLT
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Redis
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關鍵指標
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TPS
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單節點讀寫10W+，並隨節點數量線性增長
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單節點讀寫10W+
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儲存容量
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隨節點數量增長，實際案例中可到TB級別
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未知
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索引
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支援一級、二級索引，複合索引。紅黑樹實現
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僅鍵值索引，hash實現
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複雜SQL能力
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支援標準SQL92和部分SQL99
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不支援
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整合要求
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1、對裝置配置要求不敏感，配置越高處理效能越好 2、內建整合ZK
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支援物理機、虛擬機器、容器化和雲化部署
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高可用
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容災
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原生支援主備、雙活、一主多備、多活容災
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分散式單叢集
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副本數
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支援多副本。一套資料副本宕機後，應用無影響。若資料為3副本，當同一資料3副本節點都宕機後，叢集不可用。
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支援多個slaver，但如果叢集中超過半數以上節點的master宕機，無法仲裁導致叢集服務不可用。
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開源支援
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支援開源版本
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開源支援
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例項
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支援單臺物理機器上多例項，但不建議單臺物理機器上啟動多例項（避免資源爭用）
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推薦單伺服器多例項，單例項單執行緒
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多租戶
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使用K8S來實現多租戶*
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沒有K8S operator的支援
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多使用者
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支援，但無法配置獨立表空間，支援使用者、角色許可權管理，暨：不同表使用到的記憶體資源做不到隔離，所有的表都可以用到所有的記憶體空間，但是每個表可以設定配額管理，最大不允許超過多少條記錄
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不支援
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Scheme
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分割槽表及複製表模式並存，分佈鍵是指為分割槽表選擇的自動分割槽的欄位，VOLT自動根據分佈鍵的資料，雜湊後將資料放到叢集不同的分割槽
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叢集模式僅可用分割槽表，主從模式僅可用複製表。
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ACID
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原子性
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支援
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支援
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一致性
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強一致性
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不支援，主副本資料不保證一致性。
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隔離性
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支援
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支援
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永續性
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支援以Snapshot方式持久化
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支援，通過RDB或AOF方式，RDB無法做到事務級別持久化，AOF方式資料載入緩慢
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SQL標準化
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標準SQL都支援，但與ORACLE語法存在差異性，主要表現在函式上。
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不支援
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儲存過程
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支援儲存過程(JAVA、SQL)，可實現複雜運算
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不支援，複雜執行由業務程式碼實現
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自定義函式
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支援
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不支援
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檢視
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支援
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不支援
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索引
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支援
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使用雜湊表儲存kv資料，rehash時效能下降
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連線數
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理論無限制
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未知
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行儲存、列儲存、欄位個數
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欄位個數最多1024個，行儲存。支援直接二進位制和JSON儲存
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未知
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執行計劃
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支援
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無
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安全
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使用者名稱密碼
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寫在配置檔案中，密文儲存
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支援
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運維
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管理工具
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自帶命令列管理工具SQLCMD自帶圖形管理工具VMC支援跟流行的三方監控工具整合，如：普羅米修斯、grafana、New relic等*
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提供命令列介面、圖形介面
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叢集擴容
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自動化線上擴容、縮容，一鍵操作*
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支援，多個步驟，例項啟動->加入叢集->遷移資料
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TTL
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支援根據數量、時間的生命週期管理
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支援基於時間的生命週期管理
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匯入匯出
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支援通過檔案批量匯入，支援Kafka訂閱和批量匯入，支援JDBC匯入
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不支援
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定時任務
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支援定時任務執行和任務編排，支援定時跑批
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不支援
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程式設計介面
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支援所有流行的程式語言（如：JAVA,C/C++,C#,Python,Go,PHP,Node.js,Erlang等）支援REST,JDBC等規範
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支援所有流行的程式語言
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資料自動分佈
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可在資料寫入、資料複製、叢集擴縮容等多種場景下，自動完成資料均衡分佈操作。
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叢集擴縮容時需要手工重新分佈資料
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※內容參考網際網路
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