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

编程实验

72人已加入

描述

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:

 Redis

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:

 Redis

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:

 Redis

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
Redis

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

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分