如果你不介意粗鲁的写作风格，从可用性的角度来看，Systoilet博客上的Redis vs Memcached值得一读，但在对性能做出任何结论之前，一定要反复阅读评论；存在一些方法上的问题（单线程忙循环测试），自本文撰写以来，Redis也做了一些改进。

没有一个基准链接是完整的，不会有点混淆，所以也可以在Dormondo的LiveJournal和Antirez Weblog上查看一些冲突的基准。

编辑——正如Antirez所指出的，Systoilet分析是相当不合理的。即使在单线程不足的情况下，这些基准测试中的大部分性能差异也可以归因于客户端库，而不是服务器吞吐量。Antirez Weblog上的基准的确提供了更多的苹果对苹果（同一张嘴）的比较。

这是亚马逊提供的非常棒的文章/差异

与memcached相比，Redis显然是赢家。

Memcached只有一个加分项它是多线程和快速的。Redis有很多很棒的功能，速度非常快，但仅限于一个内核。

Memcached不支持Redis的优点

快照-用户可以拍摄Redis缓存的快照并在任何时间点的辅助存储。内置支持许多数据结构，如Set、Map、SortedSet、，列表、BitMaps等。在redis中支持Lua脚本

这里没有指出的一个主要区别是Memcache始终有内存上限，而Redis在默认情况下没有（但可以配置为）。如果您总是希望在一定时间内存储一个键/值（并且永远不会因为内存不足而将其逐出），那么您需要使用Redis。当然，你也有内存不足的风险。。。

我们认为Redis是我们工作项目的一个负载起飞点。我们认为通过在nginx中使用一个名为HttpRedis2Module的模块或类似的模块，我们会有惊人的速度，但当使用AB测试进行测试时，我们被证明是错误的。

也许是模块坏了，或者是我们的布局，但这是一个非常简单的任务，用php获取数据然后将其填充到MongoDB中甚至更快。我们使用APC作为缓存系统，并使用php和MongoDB。它比nginxRedis模块快得多。

我的建议是自己测试它，这样做会向您展示环境的结果。我们决定在我们的项目中使用Redis是不必要的，因为它没有任何意义。

我有机会在我所研究的缓存代理中同时使用memcached和redis，让我向您分享我使用了什么以及背后的原因。。。。

Redis>

1） 用于在集群上索引缓存内容。我在redis集群上有超过十亿个密钥，redis响应时间非常短且稳定。

2） 基本上，它是一个键/值存储，所以无论在应用程序中有什么类似的东西，都可以使用redis而不必太麻烦。

3） Redis持久性、故障切换和备份（AOF）将使您的工作更轻松。

内存缓存>

1） 是的，可以用作缓存的优化内存。我使用它来存储缓存内容，这些内容经常被访问（每秒50次），大小小于1MB。

2） 当我的单个内容大小>1MB时，我也只为memcached分配了16GB中的2GB。

3） 随着内容增长接近极限，我偶尔会在统计数据中观察到较高的响应时间（redis的情况并非如此）。

如果你要求整体体验，Redis是绿色的，因为它易于配置，非常灵活，具有稳定的健壮功能。

此外，在这个链接上有一个可用的基准测试结果，下面是来自同一链接的几个亮点，

希望这有帮助！！

一个非常简单的测试，可以针对redis-2.2.2和memcached设置和获取100k个唯一键和值。两者都在linux虚拟机（CentOS）上运行，我的客户端代码（粘贴在下面）在windows桌面上运行。

Redis公司

存储100000个值所需的时间=18954ms加载100000个值所需的时间=18328ms

Memcached（内存缓存）

存储100000个值所需的时间=797ms检索100000个值所需的时间=38984毫秒

Jedis jed = new Jedis("localhost", 6379);
int count = 100000;
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i=0; i<count; i++) {
  jed.set("u112-"+i, "v51"+i);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time taken to store "+ count + " values is ="+(endTime-startTime)+"ms");

startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i=0; i<count; i++) {
  client.get("u112-"+i);
}
endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Time taken to retrieve "+ count + " values is ="+(endTime-startTime)+"ms");