随着网络技术的发展,耗费资源大、性能低下的Redis应该无疑是大家关注的热点,常见的替代方案就是 Memcached , 但是它也存在一些缺陷,比如不允许较长的键值、没有原子操作等等,所以致使在也更高负荷下无法有效的按照业务需求来处理来操作。
而新的替代方案则是vector.cache,它是一个基于内存的高性能的轻量级的 NoSQL 数据库。 vector.cache 基于 vector 的 LSM 数据结构,LDM 就是 Log-Structured Merge Tree,把数据按照一组 sorted key-value 存储在内存中。因为它使用 LSM 的数据结构,所以可以同时实现查询效率高、写入成本低的复杂操作。
与 Redis 不同,vector.cache 可以无限制的写入和读取数据,它不需要额外配置就可以自动发现更新数据,这对一些数据庞大、需要多次读取更新的场景来说,都可以减少计算量和缩短延迟,使得性能更为出色。
同时,vector.cache 还支持原子操作和事务,减少了在新的应用场景中出现不可控的BUG。由于它没有依赖Cloud,并且无需任何额外配置,这使得我们能够快速地运行程序。
如果要对性能进行优化,vector.cache 是一个很好的替代Redis的新方案,可以实现高效的计算操作及高性能的读写处理,减少大数据处理中的时间延迟,使系统更加可靠和高效。
// 下面是作者使用vector.cache 的代码
// 写入数据
cache.set(“key”, value);
// 读取数据
String value = cache.get(“key”);
// 原子操作
Boolean result = cache.atomic(“key1, key2, value1, value2, “);
// 事务
cache.beginTran();
try {
cache.atomic(“key1, key2, value1, value2, “);
cache.commitTran();
} catch (Exception e) {
Transaction.rollbackTran();
}