Memcached（内存Cache）

Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统。通过在内存里维护一个统一的巨大的hash表，它能够用来存储各种格式的数据，包括图像、视频、文件以及数据库检索的结果等。简单的说就是将数据调用到内存中，然后从内存中读取，以减轻数据库负载。

MemCache的工作流程如下：

• 先检查客户端的请求数据是否在memcached中，如有，直接把请求数据返回，不再对数据库进行任何操作；
• 如果请求的数据不在memcached中，就去查数据库，把从数据库中获取的数据返回给客户端，同时把数据缓存一份到memcached中（memcached客户端不负责，需要程序明确实现）；
• 保持缓存的“新鲜性”，每当数据库发生变化的时候（比如，数据有被修改，或被删除的情况下），要同步的更新缓存信息，确保用户不会在缓存取到旧的数据；
• 当分配给memcached内存空间用完之后，会使用LRU（Least Recently Used，最近最少使用）策略加上到期失效策略，失效数据首先被替换，然后再替换掉最近未使用的数据。

Redis（内存数据库）

Redis是一个key-value存储系统（布式内缓存，高性能的key-value数据库）。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括 string（字符串）、 list(双向链表)、dict(hash表)、set(集合）、zset(排序set)、hyperloglog（基数估算）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，redis支持各种不同方式的排序。与memcached一样，为了保证效率，数据都是缓存在内存中。区别的是redis会周期性的把更新的数据写入磁盘或者把修改操作写入追加的记录文件，并且在此基础上实现了master-slave（主从）数据同步备份。

Redis有一个很重要的特点就是它可以实现持久化数据，通过两种方式可以实现数据持久化：使用RDB快照的方式，将内存中的数据不断写入磁盘；或使用类似MySQL的AOF日志方式，记录每次更新的日志。前者性能较高，但是可能会引起一定程度的数据丢失；后者相反。 Redis支持将数据同步到多台从数据库上，这种特性对提高读取性能非常有益。

MongoDB（NoSQL数据库）

是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品（基于分布式文件存储的数据库），是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。

MongoDB的优势在于可以存储海量数据，具备强大的查询功能，因此不宜用于缓存数据的场景。

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性能

性能上都很出色，具体到细节，由于Redis只使用单核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一个核上Redis在存储小数据时比Memcached性能更高。而在100k以上的数据中，Memcached性能要高于Redis，虽然Redis最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 Memcached，还是稍有逊色。

总体来讲，TPS方面redis和memcache差不多，要大于mongodb

内存空间和数据量大小

memcache可以修改最大可用内存,采用LRU算法
redis在2.0版本后增加了自己的VM特性，突破物理内存的限制；可以对key value设置过期时间（类似memcache）；Redis当物理内存用完时，可以将一些很久没用到的value 交换到磁盘
mongoDB适合大数据量的存储，依赖操作系统VM做内存管理，吃内存也比较厉害，服务不要和别的服务在一起

操作便利

memcache数据结构单一，仅用来缓存数据
redis支持的数据类型丰富一些；数据操作方面，redis更好一些，可以在服务器端直接对数据进行丰富的操作，这样可以减少网络IO次数和数据体积
mongodb支持丰富的数据表达，索引，最类似关系型数据库，支持的查询语言非常丰富

可靠性（持久化）

MemCached不支持数据持久化，通常用在做缓存而提升性能，断电或重启后数据消失，但其稳定性是有保证的。
Redis支持数据持久化（快照、AOF）和数据恢复，允许单点故障，但是同时也会付出性能的代价。
MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性。

分布式（单点问题）

Memcache本身没有数据冗余机制，事实上没必要；如果要做，由于memcached没有内置分布式功能，需要做HA，通过Magent缓存代理，防止单点隐患。

Memcached的分布式不是在服务器端实现的，而是在客户端应用中实现的，即通过内置算法制定目标数据的节点，如下图所示：

Redis支持数据持久化（快照、AOF）和数据恢复，允许单点故障，但是同时也会付出性能的代价。

2.8以前的版本：与Memcached一致，可以在客户端实现，也可以使用代理，twitter已开发出用于Redis和Memcached的代理Twemproxy 。

3.0 以后的版本：相较于Memcached只能采用客户端实现分布式存储，Redis则在服务器端构建分布式存储。Redis Cluster是一个实现了分布式且允许单点故障的Redis高级版本，它没有中心节点，各个节点地位一致，具有线性可伸缩的功能。如图给出Redis Cluster的分布式存储架构，其中节点与节点之间通过二进制协议进行通信，节点与客户端之间通过ascii协议进行通信。在数据的放置策略上，Redis Cluster将整个 key的数值域分成16384个哈希槽，每个节点上可以存储一个或多个哈希槽，也就是说当前Redis Cluster支持的最大节点数就是16384。

mongoDB支持master-slave,replicaset（内部采用paxos选举算法，自动故障恢复）,auto sharding机制，对客户端屏蔽了故障转移和切分机制。

应用场景

memcache：动态系统中减轻数据库负载，提升性能；做缓存，适合多读少写，大数据量的情况（如人人网大量查询用户信息、好友信息、文章信息等）
redis：适用于对读写效率要求都很高，数据处理业务复杂和对安全性要求较高的系统（如新浪微博的计数和微博发布部分系统，对数据安全性、读写要求都很高）
mongodb：主要解决海量数据的访问效率问题

参考：https://www.cnblogs.com/work115/p/5584646.html

　　   https://www.cnblogs.com/457248499-qq-com/p/7392653.html