在 DB-Engines 上挑選了五個 開源的 key-value 數據庫，一起來看看吧。

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1. Redis

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Redis is an in-memory database that persists on disk. The data model is key-value, but many different kind of values are supported: Strings, Lists, Sets, Sorted Sets, Hashes, Streams, HyperLogLogs, Bitmaps.

Redis是一個存儲在磁盤上的內存數據庫。數據模型是鍵-值，但支持許多不同類型的值:字符串、列表、集合、排序集、哈希、流、HyperLogLogs、位圖。

2009 年發行，C 語言編寫。

特點

• 提供多種數據結構：字符串、哈希、列表、集合、有序集合等
• 支持Lua腳本，事務，發布/訂閱（pub/sub）模式，可持久化
• 高可用性和分布式功能（通過Redis Sentinel和Redis Cluster）

優點

• 數據結構豐富，讀寫性能高
• 社區活躍，生態系統豐富
• 靈活的持久化策略
• 支持復雜操作和事務

缺點

• 主要基于內存，存儲大量數據時成本較高
• 單線程模型在CPU密集型任務下可能是瓶頸

• 比如 時間復雜度 O(n) 的命令 操作大 Key ：LRANGE，SORT，HGETALL 等
• 復雜 Lua 腳本

使用場景

• 緩存系統
• 實時分析和統計
• 會話存儲
• 排行榜

2. Memcached

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Free & open source, high-performance, distributed memory object caching system, generic in nature, but intended for use in speeding up dynamic web applications by alleviating database load.

免費開源、高性能、分布式內存對象緩存系統，本質上是通用的，但旨在通過減輕數據庫負載來加速動態 Web 應用程序。

2003 年發行，C 語言編寫。

特點

• 內存緩存系統，不支持持久化
• 分布式設計，支持集群

優點

• 極簡設計，極高的性能
• 易于部署和使用，擴展性好，可以輕松橫向擴展

缺點

• 只支持字符串類型的key-value存儲
• 不支持持久化，數據在重啟后會丟失
• 功能較少，不支持復雜操作

使用場景

• Web應用的緩存
• 數據庫查詢結果緩存
• 會話存儲

3. etcd

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Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system

可靠的分布式鍵值存儲，用于存儲分布式系統中最關鍵的數據

2013 年發行，GO 語言編寫。

特點

• 分布式鍵值存儲
• 使用 Raft 算法保證強一致性
• 支持復雜的數據查詢
• 接口簡單，可以用 HTTP 操作

優點

• 強一致性和高可用性
• 易于與Kubernetes等容器編排工具集成
• 適用于分布式系統的配置管理和服務發現

缺點

• 寫入性能相對較低（Benchmarked at 1000s of writes/s per instance）
• 數據存儲限制：一般建議每個鍵值對的大小保持在較小的范圍內（通常小于 1 MB），并且總的數據量不應超過幾個 GB。

使用場景

• 分布式系統的配置管理
• 服務注冊與發現
• 分布式鎖
• leader 選舉

4. Hazelcast

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Hazelcast is a unified real-time data platform combining stream processing with a fast data store, allowing customers to act instantly on data-in-motion for real-time insights.

Hazelcast是一個統一的實時數據平臺，將流處理與快速數據存儲相結合，允許客戶立即對動態數據采取行動，以獲得實時見解。

Hazelcast 最初發布于 2008 年，用 Java 編寫。

使用場景

• 對流數據或靜態數據進行狀態數據處理
• 直接使用SQL查詢流式和批量數據源
• 通過連接器庫提取數據并使用低延遲 SQL 查詢提供數據
• 根據事件推送更新到應用程序
• 基于低延遲隊列或發布-訂閱消息傳遞
• 通過讀/寫和后寫等緩存模式快速訪問上下文和事務數據
• 微服務的分布式協調
• 將數據從一個區域復制到另一個區域或同一區域的數據中心之間

看了官網和 Github 的介紹后，可以發現它不僅提供分布式數據存儲，更是一個分布式數據平臺，支持更廣泛的用例，包括緩存、數據處理、事件流處理和并發計算等。

它支持的 分布式數據結構 非常豐富，第一個就是 Map，還有 AP，CP 之分。

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文檔：https://docs.hazelcast.com/hazelcast/latest/data-structures/distributed-data-structures

5. Ehcache

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Ehcache is an open source, standards-based cache that boosts performance, offloads your database, and simplifies scalability. It's the most widely-used Java-based cache because it's robust, proven, full-featured, and integrates with other popular libraries and frameworks. Ehcache scales from in-process caching, all the way to mixed in-process/out-of-process deployments with terabyte-sized caches.

Ehcache是一個開源的，基于標準的緩存，可以提高性能，卸載數據庫，簡化可伸縮性。

它是使用最廣泛的基于java的緩存，因為它是健壯的、經過驗證的、功能齊全的，并且可以與其他流行的庫和框架集成。

Ehcache可以從進程內緩存擴展到使用 tb級緩存的進程內/進程外混合部署。

2009年發行，Java 語言編寫。

特點

• Java內存緩存庫
• 支持本地和分布式緩存
• 支持多級緩存（內存和磁盤）
• 可與Spring等框架集成

優點

• 易于集成到Java應用中
• 支持持久化和多級緩存
• 配置靈活，適應多種使用場景

缺點

• 主要針對Java生態系統，其他語言支持較弱
• 分布式功能相對較弱

使用場景

• Web應用的頁面緩存
• 數據庫結果緩存

總結

• Redis 適用于需要豐富數據結構、高性能讀寫、發布/訂閱功能的場景，適合實時數據處理和復雜緩存需求。
• Memcached 適用于簡單、高速緩存需求的場景，適合簡單的鍵值對存儲，不適合需要持久化或復雜數據結構的場景。
• etcd 適用于分布式系統的協調、配置管理和服務發現，適合需要強一致性的小數據量存儲。
• Hazelcast 適用于需要分布式緩存和計算的場景，適合需要在內存中處理大規模數據并進行復雜計算的應用。
• Ehcache 適用于 Java 應用的本地和分布式緩存需求，適合需要與 Java 框架深度集成的場景。