MySQL vs Redis，新时代王者的较量

最近海贼王的漫画连载中，五位新时代的超新星正联手对付两位四皇，旧时代的霸主。

曾经被作者无数次铺垫的地球最强生物凯多，先是被索隆用九刀流砍伤，接着又被领悟霸王色缠绕的路飞打得口吐鲜血。不用往下看，接下去主角路飞肯定能打败地球最强生物。

在数据库领域Oracle毫无疑问是曾经的王者，地球最强数据库。但进入新时代后，超新星的诞生正在不断挑战旧秩序时代的霸主。不可否认，My + 的组合已经是互联网行业的标准数据库配置，而Oracle数据库已逐渐黯然失色。

MySQL好比是海贼王中的路飞，Redis就是他的副船长索隆。之前MySQL vs Memcached的文章中，不少同学留言想要看MySQL vs Redis的性能跑分。今天，安排~~~

对决，MySQL vs Redis！

熟悉Redis架构的同学应该知道Redis是单线程的，这里的单线程是指核心执行KV操作是单线程的。因此，理论上来说1个Redis实例只能跑在1个CPU上。

所以，从测试上看，Redis是非常吃亏的，也是我之前并不像对比Redis的原因。

接下去我们开始进行测试，测试过程中Redis关闭aof，rdb功能，作为纯内存KV进行GET、SET请求。

MySQL这里启用Memcached Plugin插件，使用Memecache的GET、SET请求。

下表显示了GET测试的结果：

可以看到随着线程数的增大MySQL的GET性能不断提升，可以充分利用CPU的多核性能。

相反，Redis较高只能维持在单个CPU的使用，因此较高也只能有16W左右的QPS。而我们已经在前面的文章中知道这台服务器MySQL的GET上限是280W的QPS。

所以，16线程以上不用再测试了，否则对Redis侮辱性太强。

接下去的SET测试结果是大同小异，但是需要特别提醒的是Redis的CPU占用率只有100%，而MySQL在16个线程下的测试，CPU使用率有1506%，比Redis要高15倍。

当然，这也是因为MySQL需要事务支持，日志写入等额外开销。

Redis，yyds

在这一场对决中，我们并不能说Redis完败MySQL，相反Redis表现的及其优异。

因为MySQL单核CPU只有7W的效率，而Redis可以有15W的效率。

这是两种完全不同数据库应用导致的不同架构。MySQL关系型数据库会尽可能充分挖掘多核性能，不断满足业务的QPS。

Redis最初的定位就只是一个缓存，所以，缓存真的需要百万QPS么？在真实的架构中，其实并不需要。

很多人认为KV数据库性能比基于磁盘的关系型数据库好，其实大部分是错的。或者说理解是非常片面的。从跑分来看，无论是Redis、还是Memached，都输给了MySQL数据库。

但我依然认为Redis是新时代的王者，因为他解决业务环节的真正痛点：理解并支持业务所需的数据结构，提升软件开发效率。

什么RT（Response Time）时间更低，性能更好，全部是错的，彻头彻尾的错误！！！完全经不起推敲。

Redis只做对了一件事情，所以他把Memcached干掉了。不是因为性能，而是因为他更懂业务。

为什么曾经的王者Oracle数据库终将败给新时代的数据库们呢？

因为类似MVCC、RAC这样雷鸣八卦般的绝招，数据库的新星们都有其他更优的解决方案。

与此同时，MySQL和Redis更贴近业务的需求，在数据库层做减法，做精做细自己所擅长的部分，而不是一味地堆叠无用的功能和硬件。

对于国产数据库的思考

通过MySQL、Redis数据库超新星们的成功，再来review当前的国产数据库们。

他们无一例外犯了一个错误，那就是：做大做强。丧失了对于业务真正需求的理解。

银行在去IOE的过程中真的需要分布式数据库么？

业务真的需要分布式全局MVCC功能么？

业务真的需要分布式数据库的分布式事务机制么？

又比如某分布式数据库，竟主打用一堆超高配置硬件做数据库架构，只是为了在不足1000的QPS业务上实现所谓的动态扩缩容功能。

为什么就没有人能做一个国产的缓存系统呢？大家都需要，能真正提升开发效率的产品呢？然后在此基础上不断迭代，成为的缓存产品。

而不是拿着MySQL协议在上面包着一层又一层，甚至把LevelDB的KV结构硬生生的封装出了关系型结构。

这里，我强烈推荐腾讯互娱团队开发的Tendis数据库产品。100%兼容Redis协议、高可用、高性能、可持久化的分布式高性能KV数据库。

可能有同学会认为他们只是在Redis源码上进行了持久化功能的微创新，但实际是他们团队用近3年时间全新开发的这款KV产品。

可以说，这是最近几年我见过最贴近业务的数据库产品，而不是一帮内核开发人的闭门造车。

Tendis数据库目前已开源，感兴趣的同学可关注GitHub：https://github.com/Tencent/Tendis

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