Redis那些竞争对手们到底谁更厉害，市场上各种选择乱成一锅粥

说到内存数据存储，Redis几乎成了代名词，就像提到搜索就会想到谷歌一样，但市场从来不是一家独大，尤其是在技术领域，Redis确实很厉害，速度快、生态成熟、用的人多，但它也不是万能的，而且它的许可协议变更也吓跑了不少大公司，这就让整个市场变得像一锅粥，各种选择冒了出来，每个都说自己有几把刷子，咱们今天就掰扯掰扯，这些竞争对手们,到底谁在哪些方面更厉害一点。

首先要明白一个道理，没有哪个能在一拳打倒Redis，它们都是在特定场景下，抓住了Redis的某些弱点，然后把自己变得特别突出，我们可以把它们分成几类来看,这样就不会那么乱了。

第一类：目标是完全替代Redis，主打更好的性能和更低的成本。

这类的代表就是 KeyDB 和 Dragonfly，它们俩的思路很像，都是觉得Redis虽然快，但还有个头问题：Redis是单线程的，虽然单线程避免了锁的麻烦，简化了设计，但在现在多核CPU是标配的时代，单线程意味着你没法充分利用硬件资源，你买了个16核的服务器，Redis可能只用了其中一个核,这多浪费啊。

• KeyDB 的做法很直接：把单线程改成多线程，它宣称自己是Redis的一个分支，完全兼容Redis的协议，这意味着你之前为Redis写的代码，几乎不用改就能在KeyDB上跑，但它内部用了多线程来处理命令，所以在多核机器上，性能提升非常明显，特别是在处理大量连接或者复杂命令的时候，对于那些受限于Redis单线程瓶颈的用户来说，KeyDB就像是个免费的硬件升级。（来源：KeyDB官方文档和性能测试报告）

• Dragonfly 就更激进一些，它不仅仅是多线程，而是从头写了一个全新的引擎，它的创始人说，他们用了更先进的算法和数据结构，目标就是成为世界上最快的内存数据库，Dragonfly也宣称兼容Redis协议，但它解决多线程竞争的方式和KeyDB不同，号称能避免一些多线程环境下的性能抖动问题，从一些第三方测试来看，Dragonfly在某些场景下的确能跑出非常夸张的性能数据，尤其是在高吞吐量的场景下。（来源：Dragonfly官方博客及第三方技术评测）

简单说，如果你的业务就是需要极高的吞吐量，而且服务器核心很多，那么KeyDB和Dragonfly在性能上可能比Redis更“厉害”。

第二类：目标是超越Redis，提供更丰富的数据结构和功能。

这类代表是 AWS MemoryDB 和 阿里云Tair，它们背后是云厂商,目标客户是那些对数据可靠性和持久性有极高要求的企业用户。

• Redis最大的一个痛点是什么？ 是持久化，虽然Redis自己有AOF和RDB，但配置和管理起来需要不少心思，搞不好还是会丢数据。AWS MemoryDB 的思路是，我直接帮你解决这个核心痛点，它本质上是一个兼容Redis协议的内存数据库，但它的数据不仅仅存在内存里，而是会用一种多可用区、持久化的方式来存储，你写一条数据，它会先写到多台机器上确认成功，再给你返回响应，这样数据的安全性极高，几乎不会丢，代价就是写入延迟会比纯粹的Redis高一些，但对于金融、电商这些丢不起数据的场景来说，这个交换是值得的。（来源：AWS产品介绍文档）

• 阿里云Tair 走的是另一条功能增强的路子，它除了完全兼容Redis，还自己搞了很多“大杀器”。

  

  • 持久内存版：用一种比内存便宜、比SSD快很多的持久内存硬件,在保证性能的同时大幅降低成本。
  • 矢量引擎：直接在数据库里做向量相似度计算，这简直是给AI应用量身定做的，用来做推荐系统、图像搜索非常合适。
  • 这些功能是原生Redis没有的，所以Tair的“厉害”之处在于，它不再是一个简单的缓存，而是变成了一个支持现代应用（尤其是AI应用）的高性能数据平台。（来源：阿里云Tair产品页及技术解析文章）

第三类：目标是不同的应用场景，本质上和Redis不算完全同类。

Apache Cassandra 和 ScyllaDB，它们属于宽列数据库，本身不是专门为了替代Redis而生的，但它们有一个特性很吸引人：可以给数据设置生存时间（TTL），这意味着一些原本用Redis做“缓存”的场景，完全可以用它们来做，而且它们天生就是分布式的，容量可以扩得非常大，这是Redis Cluster有时会比较棘手的地方，当你的数据量巨大（TB/PB级别），同时还需要缓存模式的TTL功能时，这些数据库可能比Redis更“厉害”。（来源：对分布式数据库应用场景的普遍认知）

总结一下这锅粥：

这么看下来,是不是清楚一点了？

• 要极致的多核性能和低成本，在自建机房或对云厂商无偏好时，看看 KeyDB 和 Dragonfly。
• 要企业级的数据可靠性和无忧的云服务，特别是你的业务已经在AWS上，AWS MemoryDB 是个稳妥的选择。
• 要超越缓存的功能，比如需要做AI向量搜索，或者想用更便宜的持久内存，阿里云Tair 展示了强大的创新能力。
• 要处理海量数据，并且场景适合，甚至可以跳出Redis的圈子，考虑 Cassandra 这样的分布式数据库。

谁更厉害？答案完全取决于你的“战场”在哪里，你的业务最痛的痛点是什么，是速度、是成本、是数据安全，还是特殊功能？弄明白了这个，在这锅看似混乱的粥里，你就能找到最适合你的那一味了，Redis依然强大，但它的竞争对手们，正在用不同的方式，证明着“厉害”可以有多种定义。