高校平台项目中分布式缓存使用的是Redis,在以前也曾经使用过Memcached,但使用Memcached和mysql配合遇到过一些问题。
当然实际中Mysql是适合海量数据存储的，然后通过Memcached将一些常用的数据进行缓存，加快访问速度。似乎是比较完美的，但是随着数据，访问量等不断的增长。会出现一些问题。
首先当数据量不断的增大的时候，数据库的访问会出现瓶颈，这时候不可避免的就会进行切表，拆表的，Memcached也需要不断的跟着扩容．这样扩容和维护工作占据大量的开发时间．这时候还导致了一个问题就是Memcached和Mysql的数据一致性的问题，Memcached数据命中率低或者Down机，大量的访问就会穿透到数据库，这时候Mysql可能会无法支撑。
这时候如何选择一个Nosql数据库作为分布式缓存使用变得非常重要。梳理一下Nosql数据库的作用会对如何选择非常重要。总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题。
１，少量数据存储，高速读写访问。此类产品通过数据全部in-memory的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。
２，海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。
面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。
Redis适用场景，如何正确的使用
前面刚说过Redis最适合所有数据in-memory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢？
Redis与Memcached的比较
1，Memcached是多线程，非阻塞IO复用的网络模型，分为监听主线程和worker子线程，监听线程监听网络连接，接受请求后，将连接描述字pipe传递给worker线程，进行读写IO, 网络层使用libevent封装的事件库，多线程模型可以发挥多核作用，但是引入了cachecoherency和锁的问题，比如，Memcached最常用的stats命令，实际Memcached所有操作都要对这个全局变量加锁，进行计数等工作，带来了性能损耗。Redis使用单线程的IO复用模型，自己封装了一个简单的AeEvent事件处理框架，主要实现了epoll、kqueue和select，对於单纯只有IO操作来说，单线程可以将速度优势发挥到最大，但是Redis也提供了一些简单的计算功能，比如排序、聚合等，对于这些操作，单线程模型实际会严重影响整体吞吐量，CPU计算过程中，整个IO调度都是被阻塞住的。
2，Memcached使用预分配的内存池的方式，使用slab和大小不同的chunk来管理内存，Item根据大小选择合适的chunk存储，内存池的方式可以省去申请/释放内存的开销，并且能减小内存碎片产生，但这种方式也会带来一定程度上的空间浪费，并且在内存仍然有很大空间时，新的数据也可能会被剔除。Redis使用现场申请内存的方式来存储数据，并且很少使用free-list等方式来优化内存分配，会在一定程度上存在内存碎片，Redis跟据存储命令参数，会把带过期时间的数据单独存放在一起，并把它们称为临时数据，非临时数据是永远不会被剔除的，即便物理内存不够，导致swap也不会剔除任何非临时数据（但会尝试剔除部分临时数据），这点上Redis更适合作为存储而不是cache。
3，Memcached提供了cas命令，可以保证多个并发访问操作同一份数据的一致性问题。 Redis没有提供cas命令，并不能保证这点，不过Redis提供了事务的功能，可以保证一串 命令的原子性，中间不会被任何操作打断。
4，Memcached基本只支持简单的key-value存储，不支持枚举，不支持持久化和复制等功能Redis除key/value之外，还支持list,set,sortedset,hash等众多数据结构，提供了KEYS进行枚举操作，但不能在线上使用，如果需要枚举线上数据，Redis提供了工具可以直接扫描其dump文件，枚举出所有数据，Redis还同时提供了持久化和复制等功能。
根据以上比较不难看出，当我们不希望数据被踢出，或者需要除key/value之外的更多数据类型时，或者需要落地功能时，使用Redis比使用Memcached更合适。
总结：
Redis使用最佳方式是全部数据in-memory。
Redis更多场景是作为Memcached的替代者来使用。
当需要除key/value之外的更多数据类型支持时，使用Redis更合适。
当存储的数据不能被剔除时，使用Redis更合适。