如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点：
1 Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。
2 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。
3 Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。
抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。
在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。这是和Memcached相比一个最大的区别。Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。
使用Redis特有内存模型前后的情况对比：
VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used
VM on: 300k keys, 4096 bytes values: 73M used
VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used
VM on: 1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used
VM on: 1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used
当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。
如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
