redis和mongodb数据库对比_redis、memcache、mongoDB 对比

概况

redis是一个key-value型数据库，信息以键对应值的关系存储在内存中，比memcache较大的优势就在于其数据结构的多样性。redis不算一个真正意义上的数据库，因为redis是主要把数据存储在内存中（当然可以把其存储至硬盘上，这也是写shell的必要条件之一），其“缓存”的性质远大于其“数据存储”的性质，其中数据的正删改查也只是像变量操作一样简单。而mongodb却是一个“存储数据”的系统，增删改查数据的时候有“与或非”条件，查询数据的方式也能像SQL数据库一样灵活，这是redis所不具备的。

进入正题，对于redis可能造成的安全问题，提到了写文件，下文将把方法作简要分析。

redis安装完成以后有自己的命令行，也就是redis-cli，其中包含的命令可以在：http://redis.io/commands 进行查阅。各个客户端基本也就是依照这个命令去增删改查。之前说了redis的数据主要保存在内存中，当与memcache不同之处在于，我们可以随时执行“save”命令将当前redis的数据保存到硬盘上，另外redis也会根据配置自动存储数据到硬盘上。

这不得不说到redis的持久化运作方案 http://redis.io/topics/persistence ，其中说到的一个RDB，一个AOF。RDB更像一个数据库备份文件，而AOF是一个log日志文件。我们可以设置让redis再指定时间、指定更改次数时进行备份，生成RDB文件；而设置AOF，可以在操作或时间过程后将“日志”写入一个文件的最末，当操作越来越多，则AOF文件越来越大。

二者是相辅相成的，通过二者的配合我们能够稳定地持久地将数据存储于服务器上。

利用redis写webshell

而我们就是利用这些储存数据的操作，来进行任意文件写入。

redis的配置中，有几个关键项目：

dir，指定的是redis的“工作路径”，之后生成的RDB和AOF文件都会存储在这里。

dbfilename，RDB文件名，默认为“dump.rdb”

appendonly，是否开启AOF

appendfilename，AOF文件名，默认为“appendonly.aof”

appendfsync，AOF备份方式：always、everysec、no

经过我的研究发现，我们可以将dir设置为一个目录a，而dbfilename为文件名b，再执行save或bgsave，则我们就可以写入一个路径为a/b的任意文件：

 

当我们获得了一个redis控制台，我们可以调用config set/get等命令对redis的部分配置进行修改。

而恰好的是，我们可以通过config set来更改dir和dbfilename。也就是说我们可以不用修改redis.conf，也不用重启redis服务就可以写入任意文件：

config set dir /home/wwwroot/default/

config set dbfilename redis.php

set webshell “<？php phpinfo（）; ？>“

save

当我们随便set一个变量webshell的值为”<？php phpinfo（）; ？>”后，即可对服务器进行getshell。可见已写入：

 

导出的RDB实际上是一个二进制文件，但因为其中包含<？php phpinfo（）; ？>，所以被解析了：

 

在前图中，我们可以看到其实还生成了一个appendonly.aof，这个文件名能不能自定义呢？可惜的是，appendfilename的值并不能使用config set命令定义：

但仅有的一个dbfilename已经足够了。

所以，以后如果扫到redis未授权访问，先别急着提交乌云。看看服务器有没有web服务，如果有，不妨试试能不能拿下webshell。

Mongodb与Redis应用指标对比

MongoDB和Redis都是NoSQL，采用结构型数据存储。二者在使用场景中，存在一定的区别，这也主要由于二者在内存映射的处理过程，持久化的处理方法不同。MongoDB建议集群部署，更多的考虑到集群方案，Redis更偏重于进程顺序写入，虽然支持集群，也仅限于主-从模式。

 

Redis、Memcached与 MongoDB三者的区别

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，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。

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（我个人是这么认为的）。

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。

可以参考使用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。

redis、memcache、mongoDB 对比

从以下几个维度，对redis、memcache、mongoDB 做了对比，欢迎拍砖

1、性能

都比较高，性能对我们来说应该都不是瓶颈

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

2、操作的便利性

memcache数据结构单一

redis丰富一些，数据操作方面，redis更好一些，较少的网络IO次数

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

3、内存空间的大小和数据量的大小

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）

memcache可以修改最大可用内存，采用LRU算法

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

4、可用性（单点问题）

对于单点问题，

redis，依赖客户端来实现分布式读写；主从复制时，每次从节点重新连接主节点都要依赖整个快照，无增量复制，因性能和效率问题，

所以单点问题比较复杂；不支持自动sharding，需要依赖程序设定一致hash 机制。

一种替代方案是，不用redis本身的复制机制，采用自己做主动复制（多份存储），或者改成增量复制的方式（需要自己实现），一致性问题和性能的权衡

Memcache本身没有数据冗余机制，也没必要；对于故障预防，采用依赖成熟的hash或者环状的算法，解决单点故障引起的抖动问题。

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。

5、可靠性（持久化）

对于数据持久化和数据恢复，

redis支持（快照、AOF）：依赖快照进行持久化，aof增强了可靠性的同时，对性能有所影响

memcache不支持，通常用在做缓存，提升性能；

MongoDB从1.8版本开始采用binlog方式支持持久化的可靠性

6、数据一致性（事务支持）

Memcache 在并发场景下，用cas保证一致性

redis事务支持比较弱，只能保证事务中的每个操作连续执行

mongoDB不支持事务

7、数据分析

mongoDB内置了数据分析的功能（mapreduce），其他不支持

8、应用场景

redis：数据量较小的更性能操作和运算上

memcache：用于在动态系统中减少数据库负载，提升性能;做缓存，提高性能（适合读多写少，对于数据量比较大，可以采用sharding）

MongoDB：主要解决海量数据的访问效率问题