Caching-Tools für die In-Memory-Datenverwaltung: Ein Leitfaden für die besten Optionen

Caching-Tools für die In-Memory-Datenverwaltung speichern Daten, auf die häufig zugegriffen wird, im Arbeitsspeicher, was die Leistung erheblich verbessert, da weniger häufig auf die Datenbank zugegriffen werden muss. Es gibt so viele verschiedene Caching-Tools für die In-Memory-Datenverwaltung, dass es sich lohnt, einen Blick auf die Stärken und Schwächen der einzelnen Tools zu werfen. In diesem Leitfaden werden die gängigsten Optionen verglichen und gegenübergestellt, damit Sie das richtige Tool auswählen können.

Überprüfung der Tools

In diesem ersten Abschnitt gehen wir auf die folgenden Tools ein und geben eine Beschreibung, gefolgt von den Vorteilen und Herausforderungen:

• Redis
• Memcached
• Apache Entzünden
• Hazelcast
• Aerospike

Lassen Sie uns eintauchen.

Redis

Redis, kurz für Remote Dictionary Server, ist ein beliebtes Caching-Tool für die In-Memory-Datenverwaltung, das für seine Geschwindigkeit, Vielseitigkeit und Skalierbarkeit bekannt ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Datenstrukturen, darunter die folgenden:

• Streicher
• Verzeichnisse
• Sätze
• Hashes
• Bitmaps

Redis ist außerdem hoch skalierbar und kann problemlos auf mehrere Server verteilt werden.

Normalerweise verwenden wir Redis, um Daten zwischenzuspeichern, die die folgenden Kriterien erfüllen:

• Häufiger Zugriff
• Kostspielig zu berechnen oder abzurufen
• Lesen Sie mehr als aktualisiert
• Nicht hochsensibel

Daten im Zusammenhang mit Benutzersitzungen, Zählern zur Begrenzung der API-Rate oder sogar die Ergebnisse komplexer Berechnungen werden häufig mit Redis zwischengespeichert.

Neben der Zwischenspeicherung bietet Redis Pub/Sub-Messaging-Paradigmen, Streams für die Protokollierung und Datenaggregation sowie Lua-Skripting-Funktionen. Seine Leichtigkeit und die breite Unterstützung von Programmiersprachen machen es zu einem Branchenfavoriten.

Vorteile des Caching

• Vielseitige Datenstrukturen: Redis unterstützt Strings, Sets, Listen, Hashes, Bitmaps und mehr und ermöglicht so vielfältige und komplexe Caching-Strategien.
• Persistenz der Daten: Mit Redis können Sie den Cache nach einem Neustart neu aufbauen, ohne Ihre primären Datenbanken zu überlasten.
• Atomare Operationen: Die Atomizität gewährleistet die Datenintegrität und macht Redis ideal für Aufgaben wie Echtzeit-Analysen.

Beschränkungen

• Single-Thread-Modell: Ein Single-Thread-Modell vereinfacht zwar die Architektur, bietet aber möglicherweise nicht die beste Leistung für alle Caching-Aufgaben. Sie können jedoch Redis-Cluster nutzen, um eine automatische Datenaufteilung auf mehrere Knoten zu ermöglichen und so eine horizontale Skalierung und hohe Verfügbarkeit zu erreichen.
• Speicherverbrauch: Aufgrund seiner umfangreichen Datenstrukturen verbraucht Redis manchmal mehr Speicher als andere Caching-Lösungen.

Wenn Sie mehr über Redis erfahren möchten, sehen Sie sich dieses Video an, in dem erklärt wird, warum Redis so schnell ist. Wenn Sie es selbst ausprobieren möchten, können Sie entweder eine Redis-Instanz mit einem einzigen Knoten oder einen ganzen Redis-Sentinel-Cluster mit einem einzigen Klick von Linode's App Marketplace einrichten.

Memcached

Memcached ist ein universelles, verteiltes Speicher-Caching-System, das häufig zur Beschleunigung dynamischer, datenbankgestützter Websites durch Zwischenspeicherung von Daten und Objekten im RAM verwendet wird. Es ist für seine Einfachheit und Leistung bekannt. Memcached ist eine gute Wahl für einfache Caching-Anforderungen und ist sehr effizient beim Speichern und Abrufen großer Datenmengen. Wenn Sie lediglich Strings oder relativ flache Datenstrukturen zwischenspeichern müssen, können die Einfachheit und die Multithreading-Architektur von Memcached eine großartige Leistung bieten.

Obwohl der primäre Anwendungsfall nach wie vor die Zwischenspeicherung ist, hat sich der Nutzen von Memcached auf die Speicherung von Sitzungen und die Zwischenspeicherung von Seiten in dynamischen Webanwendungen ausgeweitet. Seine Architektur ist von Natur aus skalierbar und unterstützt das einfache Hinzufügen oder Entfernen von Knoten im System.

Vorteile des Caching

• Einfachheit: Das einfache Design von Memcached macht es leicht zu integrieren und zu verwenden.
• Multithreading: Dadurch kann Memcached mehrere Aufgaben effektiv bewältigen und bietet eine bessere Leistung für einfache Caching-Anforderungen.
• Räumung nach dem LRU-Prinzip (Least Recently Used): Memcached verwendet einen LRU-Mechanismus für die Verdrängung und optimiert so die Speichernutzung.

Beschränkungen

• Begrenzte Datentypen: Memcached unterstützt in erster Linie String-Werte, was für komplexe Caching-Strategien nicht unbedingt ideal ist.
• Keine Persistenz: Zwischengespeicherte Daten können bei einem Neustart des Systems verloren gehen.

Apache Entzünden

Apache Ignite ist ein verteiltes In-Memory-Datenmanagement-Caching-Tool, das eine breite Palette von Funktionen bietet, darunter Datenpartitionierung, Replikation und SQL-Unterstützung. Es ist eine gute Wahl für Anwendungen, die eine hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern, und kann auch für verteilte Datenverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Wenn Ihr Cache Rechenkapazitäten erfordert, z. B. für die Durchführung von Analysen auf den zwischengespeicherten Daten, können die Funktionen für verteiltes Rechnen von Ignite eine gute Wahl sein.

Ein weiterer Punkt ist, ob Ihr Datenmodell relational ist oder nicht, oder ob Sie Ihren Cache mit SQL abfragen wollen. Apache Ignite unterstützt dies von Haus aus.

Apache Ignite wurde für die Verarbeitung großer Datenmengen mit geringer Latenzzeit entwickelt und wird häufig in Szenarien wie diesen eingesetzt:

• Web-Skala-Anwendungen
• Echtzeit-Analytik
• Hybride transaktionale/analytische Verarbeitung

Vorteile des Caching

• SQL-Abfragen: Mit Ignite können Sie SQL-Abfragen auf Ihren zwischengespeicherten Daten durchführen.
• Verteiltes Rechnen: Ignite bietet Funktionen für verteiltes Rechnen und eignet sich daher für analytische Aufgaben auf zwischengespeicherten Daten.
• Vielseitigkeit: Neben dem Caching kann Ignite auch als vollwertige In-Memory-Datenbank eingesetzt werden.

Beschränkungen

• Komplexität: Das breite Spektrum an Funktionen von Ignite kann überwältigend sein und zu einer steileren Lernkurve führen.
• Speicher-Overhead: Die Metadaten des Systems können einen erheblichen Teil des Speichers beanspruchen.

Hazelcast

Hazelcast ist ein In-Memory-Datengrid, das als verteilter Cache dienen kann. Es ist bekannt für seine hohe Leistung und Zuverlässigkeit und bietet eine breite Palette von Funktionen, einschließlich Datenpartitionierung, Replikation und Failover. Hazelcast bietet fortschrittliche Datenverteilungs- und Failover-Strategien für hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit, was für bestimmte Caching-Szenarien wichtig sein kann.

Wenn Sie eine Java-basierte Anwendung betreiben, bietet das Java-zentrierte Design von Hazelcast hervorragende Leistung und Integration. Das Tool erfreut sich bei Java-basierten Unternehmen aufgrund seiner Fähigkeiten im Bereich des verteilten Computings zunehmender Beliebtheit. Es wird häufig für Web-Session-Clustering, verteiltes Caching und Echtzeit-Streaming eingesetzt.

Vorteile des Caching

• Java-Integration: Hazelcast ist Java-basiert und bietet eine hervorragende Leistung und Integration für Java-Anwendungen.
• Datenverteilung: Fortschrittliche Mechanismen für Datenverteilung und Failover sorgen für hohe Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit.
• Skalierbarkeit: Es kann leicht skaliert werden, um große Datenmengen zu verarbeiten.

Beschränkungen

• Sprachliche Einschränkung: Da es Java-zentriert ist, ist Hazelcast möglicherweise nicht die erste Wahl für Nicht-Java-Anwendungen.
• Betriebliche Komplexität: Die Sicherstellung konsistenter Konfigurationen über alle Knoten hinweg kann eine Herausforderung sein.

Aerospike

Aerospike ist eine NoSQL-Datenbank, die auch als Caching-Tool für die In-Memory-Datenverwaltung verwendet werden kann. Sie ist bekannt für ihre hohe Leistung und Skalierbarkeit und unterstützt eine breite Palette von Datentypen. Aerospike ist eine gute Wahl für Anwendungen, die hohe Leistung und Skalierbarkeit erfordern, und kann auch für Echtzeit-Analysen verwendet werden.

Neben der Zwischenspeicherung gehören Personalisierung für digitale Plattformen, Betrugserkennung in Echtzeit und Empfehlungsmaschinen zu den Stärken von Aerospike. Seine vorhersehbare Leistung im großen Maßstab macht es zu einem Favoriten in Branchen mit hohem Bedarf an Datentransaktionen.

Vorteile des Caching

• Hybrider Speicher: Aerospike kann sowohl mit RAM als auch mit SSDs arbeiten und ermöglicht so eine effektive Speicherverwaltung.
• Rechenzentrumsübergreifende Replikation: Dies gewährleistet eine hohe Verfügbarkeit über verteilte Systeme hinweg.
• Geschwindigkeit: Aerospike ist für Hochleistungsanforderungen konzipiert und eignet sich daher ideal für Big-Data-Anwendungen in Echtzeit.

Beschränkungen

• Overhead bei der Konfiguration: Die Anpassung von Aerospike für bestimmte Anwendungsfälle kann eine tiefgreifende Abstimmung erfordern.
• Kosten: Die Unternehmensversion von Aerospike, die zusätzliche Funktionen bietet, ist mit Lizenzkosten verbunden.

Vergleich spezifischer Merkmale

Wenn wir uns die spezifischen Fähigkeiten ansehen, wie stehen diese verschiedenen Werkzeuge im Vergleich da? Das wollen wir herausfinden. 

Einfachheit und Vielseitigkeit

Während alle diese Tools als Caching-Lösungen dienen, glänzt Redis oft durch seine einfache Einrichtung und die Unterstützung einer Vielzahl von Datenstrukturen, was es vielseitig für unterschiedliche Caching-Szenarien macht.

Sprache und Integration

Die sprachunabhängige Natur von Redis verschafft ihm einen Vorteil bei der Integration von Anwendungen, die in verschiedenen Sprachen geschrieben wurden. Für Java-Anwendungen bietet Hazelcast jedoch eine enge Integration und Leistung.

Datenmanagement-Funktionen

Wenn es um die Verwaltung relationaler Daten oder die Abfrage von Caches mit SQL geht, hat Apache Ignite einen klaren Vorteil. In der Zwischenzeit bietet Redis eine detailliertere Kontrolle über die Datenverfallsrichtlinien. Wenn der Speicher knapp ist, wird die hybride Speicherarchitektur von Aerospike entscheidend.

Datenverarbeitung und Leistung

Die Stärke von Ignite liegt in seinen Funktionen für verteiltes Rechnen, ideal für diejenigen, die Analysen auf gecachten Daten benötigen. Alternativ dazu kann die Multithreading-Architektur von Memcached Redis bei einfacheren Caching-Aufgaben möglicherweise übertreffen.

Hohe Verfügbarkeit und Verlässlichkeit

In Szenarien, die Hochverfügbarkeit und Failover-Mechanismen erfordern, können die Datenverteilungsstrategien von Hazelcast einen entscheidenden Vorteil darstellen. Ebenso kann die rechenzentrumsübergreifende Replikation von Aerospike eine entscheidende Funktion für das Caching in verteilten Systemen sein.

Resümee

Welches In-Memory-Datenmanagement-Caching-Tool für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen ab.

• Wenn Sie ein schnelles, vielseitiges und skalierbares Tool benötigen, dann sind Redis oder Apache Ignite eine gute Wahl.
• Wenn Sie ein einfaches und effizientes Tool für einfache Caching-Bedürfnisse benötigen, dann ist Memcached eine gute Wahl.
• Wenn Sie ein Tool benötigen, das hohe Leistung und Skalierbarkeit für Java-Anwendungen bietet, dann ist Hazelcast eine gute Wahl.
• Wenn Sie ein Tool benötigen, das hohe Leistung und Skalierbarkeit für Echtzeit-Analysen bietet, ist Aerospike eine gute Wahl.

Ich hoffe, dieser kleine Spickzettel hilft Ihnen zu verstehen, wie diese In-Memory-Tools funktionieren, wofür sie am besten geeignet sind und wo ihre Grenzen liegen. Die Linode-Dokumente enthalten eine Fülle von Ressourcen und Anleitungen zu Cache-Strategien und -Tools. Schauen Sie sich diese noch heute an!