点的外卖总能让离店近的外卖小哥送来，双 11 秒杀完结后产品能立即下架，12306 火车票保障从来不超卖，微博下拉就能刷新出好友动静……这些日常碎片的背地都有着 Redis 的身影。

提起 Redis，互联网从业者无人不知，无人不晓。毕竟，开源 Redis 作为一款经典的“缓存”产品，能撑持泛滥业务架构搭建，在游戏、电商、社交媒体等行业中施展着重要的作用，广受开发者青眼。

然而近年来，随着各行业规模逐步扩充，简直只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐步难以撑持下层业务，越来越力不从心。

一旦业务规模扩充后数据量迫近内存下限，开源 Redis 轻则产生重要数据逐出，重则导致节点 OOM 宕机。而且开源 Redis 为了拜访疾速，全副数据都保留在内存中，其独有的 fork 机制，更让平时的内存应用不得高于 50%，使得内存价格始终居高不下，导致部署老本十分高。

为了解决这些难题，华为云推出了自研的企业级 Key-Value 数据库——云原生分布式数据库 GaussDB(for Redis)（下文简称 高斯 Redis），让开发者用更低的老本构建依赖缓存的利用，且性能更高，运行更稳固。本文将从高斯 Redis 的技术架构和利用场景登程，一一道来为什么高斯 Redis 比开源香，以及它是如何做到又快又好的。

开源不够，自研顶上

单刀直入，先看看开发者最关怀的性能和老本。如下图所示，与开源 Redis 相比，高斯 Redis 在 老本、可用容量、吞吐、压缩上 都有十分大的劣势：

注：比拟雷同数据容量（约 200G）的老本开销

核算下来，高斯 Redis 以 1 / 4 的价格领有 10 倍以上的可用空间，整体老本相当于是开源 Redis 自建数据库的 1 /40，这里还不包含自建 Redis 数据库须要额定的搭建、运维、监控、降级扩容等各项老本。

同样，比照高斯 Redis 和开源 Redis 集群在 X86 架构下的性能测试，结果显示，它能较开源 Redis 集群能提供 更高的 QPS，更低的拜访提早，以及更低的数据存储老本。

1. 性能劣势：在雷同测试条件下，高斯 Redis 的 QPS 较开源 Redis 集群进步了 11%~19%，均匀提早和 P99 比 Redis 集群升高了 70% 以上，p9999 比 Redis 集群升高了 15% 以上。
2. 抗写劣势：在数据量大于内存的写测试中，原生 Redis 集群因内存限度而 OOM，高斯 Redis 仍然能够提供不俗的性能服务，它的可用的存储空间由底层 SSD 大小决定的，相比原生 Redis 集群抗写劣势显著。
3. 据存储老本更低：高斯 Redis 提供了高效的数据压缩服务，其占用的存储空间只有开源 Redis 集群的十分之一，相当于数据存储老本升高了 10 倍。

那么，高斯 Redis 的劣势源自什么？从它的架构中或者能够窥见一斑。

存算拆散，冲破瓶颈

高斯 Redis 有两个跟业界齐全不一样的个性，第一个便是独有的存算拆散架构， 计算层实现热数据缓存，存储层实现全量数据的落盘，两头通过 RDMA 高速网络互连，通过算法预测用户的拜访法则，实现数据的主动冷热替换，最终达到性能晋升。

该架构基于华为外部的 自研分布式共享存储池， 它也是华为全栈数据服务的基石，比方文件 EVS、对象存储 OBS、块存储，还有数据库族、大数据族都依赖于此，可想它的弱小及稳定性。

高斯 Redis 基于共享存储池实现了一套 Shared Everything 的云原生架构，充分发挥了云原生的弹性伸缩、资源共享的劣势，使得它具备强统一、秒扩容、低成本、超可用等个性，完满避开了开源 Redis 的主从沉积、主从不统一、fork 抖动、内存利用率只有 50%、大 key 阻塞、gossip 集群治理等问题。

在存算拆散的架构下，高斯 Redis 的劣势能够总结为：强统一、高可用、弹性伸缩、高性能。

强统一

高斯 Redis 将全量数据下沉到强统一的共享存储池，得益于共享存储池的 3 正本机制，因而写入高斯 Redis 的数据，在客户端收到回复时，数据也将是 3 正本强统一 的，保障宕机的时候数据不会失落，从而为业务提供前后一致的状态，再也不必放心主从切换后的数据一致性和失落问题。

高可用

其次是 高可用，受害于分布式共享存储池，高斯 Redis 的每个计算节点都能够看到并共享所有数据，当某一个计算节点产生故障挂掉，其保护的 slot 路由信息，会被剩下的节点主动接管。因为不波及底层数据的迁徙，这个接管过程十分快。所以 N 个节点下，最多能够容忍挂掉 N - 1 个节点。

弹性伸缩

再就是弹性伸缩带来的 秒扩容能力，实现按需扩容计算和存储。计算资源的扩容只波及到元数据的批改，把相应的 slot 路由信息迁徙到新的节点上，迁徙速度十分快。因为采纳的共享存储，大多数状况下存储扩容只有进行逻辑扩容，不波及数据的搬迁，在后盾批改存储配额即可。

高性能

存算拆散的架构看似比拟重，链路比较复杂，实则在硬件采纳、软件优化上，能够做的更大胆更激进，比方 RDMA 网络、用户态协定、长久化内存等等。因而受害于这些专属的存储设备，加上计算层全负荷分担架构（不引入从节点，因而性能轻松翻倍），比照同类商业数据库产品，在数据量大于内存的存储场景下，高斯 Redis 的性能体现很好。另外，比照开源 Redis，在数据小于内存的点查场景下，高斯性能也有很大劣势。

第二个个性是多模架构带来的产品应用便捷性。

高斯 Redis 是多模数据库 Gauss NoSQL 的一员，Gauss NoSQL 提供了全栈的分布式 KV 引擎、用户态文件系统、存储池等技术，只须要在接口上封装 Redis 协定，即可轻松实现一个全新的 NoSQL 产品。相似的，华为还提供了 MongoDB、Cassandra、Influx 等 NoSQL 引擎。

也正是得益于高斯 Redis 的独特劣势，使得它在一些典型的利用场景下，可能应答各种突发状况，最大化施展出 Redis 的个性。

互联网业务神器，撑持海量存储场景

Redis 最常见的利用场景是缓存，用来寄存秒杀、热点事件的数据，比方微博热搜。同时，凭借其优异的存储能力，缓存场景之外的诸多利用 Redis 也能够轻松应答，比方

流： feed、音讯队列、IM 聊天、IoT 心跳上报；

只读状态： 历史订单、日志审计、归档信息、历史轨迹、生产记录、物流详情；

可变状态： BI 报表、金融风控、智能客服、广告举荐、标签工程、用户画像、地理位置、门路布局、常识图谱等。

上面，以其中的一些场景为例，具体看看高斯 Redis 到底有多弱小？

Geo

饭点时关上公众点评查看左近的餐馆，外卖小哥依据距离远近来决定配送的门路布局……这些都依附 LBS 服务，它的实现又须要 Redis 来存储地理位置数据。但开源版本 Redis 因为内存限度，始终没有大规模利用反对地理位置信息存储管理的 Geo 性能。

高斯 Redis 应用磁盘代替内存，解决了这些难题，它的 Geo 性能实用于数据量大、读写频繁的场景，能够应答诸如外卖平台、点评平台、找房平台中，随着用户增长而对应的地理位置信息的数据量的增长，最高可达 TB 级别。以下图为例，能够看到在高斯 Redis 反对下，外卖零碎能够应用 Geo 的相干命令，让用户获取骑手的实时地位，骑手也能找到左近可配送的订单，最终顺利将用户的外卖送到用户。

计数

社交平台每条热搜记录的搜寻量数值；用户注册一个帐号后，网站记录的关注数、粉丝数、动静数；一个接口一分钟被限度 100 次申请等。这些数据背地，是一个个计数器在工作。

计数是典型的强统一利用场景，比方电商在秒杀流动中，往往会搭建 Redis 主从集群给上层 MySQL 做缓存，用 Redis 的计数器性能抵住流量压力。

所以如果数据产生不统一，计数器就会失去谬误的信息，整个数据库可能面临解体的危险。但原生 Redis 的主从同步是异步的，当主节点写入数据后，从节点不保障立即更新数据，如果此时读取数据，读到的就是过期的旧数据，产生数据不统一问题。高斯 Redis 则能够把全量数据下沉到强统一共享存储池，彻底摒弃了开源 Redis 的异步复制机制。另外，计算层将海量数据进行分片，在故障场景下，主动进行接管，实现了服务的高可用。

即时通讯

即时通讯（简称 IM）是一个实时通信零碎，容许两人或多人应用网络实时的传递文字音讯、文件、语音与视频。它最外围的是音讯零碎，包含聊天音讯的同步、存储和检索。而音讯存储库和同步库又对存储层的性能有很高的要求：要能撑持海量音讯数据的永恒存储，具备极高的写入吞吐能力，尽可能低的读取提早等等。

综上，存储层的性能会间接影响到 IM 零碎的用户体验。高斯 Redis 在性能和规模上能够满足 IM 系统对存储层的严格要求，它作为 IM 零碎的存储层，能够将大量的随机写转换为程序写，晋升数据写入性能，再通过读缓存、bloom filter 优化读取性能。

下图是一个基于高斯 Redis 的 IM 利用案例，应用的是 Stream 作为根本数据结构。创立一个群聊时，在 Redis 中对应地为该群聊创立一个 Stream 队列。在发送音讯时，每个用户都将音讯依照工夫程序增加到 Stream 队列中，保障了音讯的有序性。

这个利用中波及到了一种数据类型——Redis Stream，它也是一种音讯队列，提供音讯的落地存储性能，让每个客户端能够拜访任意时刻的音讯，并记录拜访地位，保障音讯不会失落，以 IM 中的文字聊天为例，应用 Stream 作为中间件，实现聊天室的发言和信息查看。高斯 Redis 能够存储和解决大规模的 Stream 数据，鲁棒性强的同时老本绝对更低，实用于海量音讯队列的场景。所以，相较于原生 Redis，是更为理想的 Stream 队列承载计划。

Feed 流

互联网时代，微博、抖音、头条等都在通过 Feed 流（信息流）将关注的好友或感兴趣的内容及时推送给用户，吸引用户的趣味，进步产品的商业价值。Feed 流零碎是 Feed 生成者将生产的 Feed 通过存储散发零碎传递给 Feed 消费者，最终以某种展示模式。

整个零碎最要害的是同步存储系统，首先是内容存储模块，由它来存储最原始的内容，比方用户发的一条微博；其次是关联关系存储模块，存储的是用户之间的关系；最初是信箱模块，也叫消息传递模块，通过它将消息传递到每个关联用户手中。

在 Feed 流场景下，高斯 Redis 可能撑持海量音讯内容的存储和低提早拜访，以及关联关系的增删查改。在同步存储系统中的信箱存储模块，高斯 Redis 的 Stream 数据结构能够实现队列能力，实现 Feed 流音讯读取。

举荐零碎

电商、社交等畛域的举荐零碎十分发达，追溯其背地技术，不外乎这三个环节：分布式计算、特色存储、举荐算法。其中，特色数据的存储起到要害的连接作用，因为 KV 模式的数据抽象与特色数据极为靠近，因而举荐零碎里往往少不了 Redis 的身影。

因为开源 Redis 在大数据场景下的一些固有痛点，高斯 Redis 是不少客户首选的数据库选型。由高斯 Redis 负责外围的特色数据存储，提供稳固、牢靠的 KV 存储能力。加上它的高性能长久化技术和细粒度存储池，可帮忙企业将数据库应用老本升高 75% 以上。高斯 Redis 独特的多线程设计和全副节点可写，抗写能力强，可从容应对 Spark 灌库压力和实时更新。

而且因为高斯 Redis 齐全兼容 Redis 协定，即开即用，用户可应用相熟的 Spark SQL 语法轻松拜访，实现特色数据灌库、更新、提取等要害工作。与此同时，数据源通过 Flink 加工后，也可轻松存入高斯 Redis 中。

成为 VMALL 智能举荐背地的英雄

当电商平台对 AI 算法模型的需要越来越多，特色数据平台的对立建设是不少开发团队头疼的事件。只有通过对立的特色数据存储，能力扭转原有的“数据孤岛”，解决生产反复造轮子的困境。

华为商城（VMALL）就有这样的困扰，VMALL 应用了大量的 AI 和大数据技术，用来撑持智能举荐、精准营销、智能搜寻、选品投放等业务的高效发展。但因为特色数据筹备阶段不足通用平台，重大影响研发效率。

特色数据库须要承当买通线上 / 线下多个场景，对接批式 / 流式多种数据源，满足训练 / 推理多样生产需要，相应地对存储也提出了高要求：既能提供 低成本的海量数据存储并不便扩容， 又能保证数据的相对牢靠和服务的高可用；既要满足 低时延的线上推理，又要满足高吞吐的线下训练； 既能提供简洁的 KV 接口供上游轻松生产，又要兼容支流的批式 / 流式解决引擎（Spark/Flink 等）供上游疾速接入。

为了满足这些要求，深刻调研后，VMALL 大数据团队最终抉择了高斯 Redis 作为特色数据库。

在线上推理的特色生产（抽取、解决、存储）中，特色平台会定时调度 Spark 作业，从各种数据仓库、数据湖中提取数据，进行特色工程解决后，存入高斯 Redis。至于实时特色，则由 Flink 生产 Kafka，或流式存储中的数据，继续更新到高斯 Redis 中。

在特色生产的推理环节，对于应用实时特色的场景（如实时举荐零碎），由 Flink 从 Kafka 中实时获得用户申请记录，并从高斯 Redis 查问获得特色，将记录和特色拼接成训练样本，存储到文件中，供线下训练应用。

目前 VMALL 已实现一期的特色数据迁徙，包含“特色生产”业务中的“Spark 离线特色生产”，以及“特色生产”业务中的“线下训练 Flink 特色查问”。迁徙后的运行结果显示，高斯 Redis 在业务顶峰时段时延稳固，可能满足 VMALL 以后业务要求。其中，读均匀时延 0.2ms（p99<0.4ms），写入均匀时延 0.6ms（P99<2ms）。

费用方面，依照 VMALL 的特色体量测算，亿级用户，每个用户的特色数量是数 K - 数 10K，高斯 Redis 一年的费用仅 3W 出头，如果选用社区 Redis，费用在20W+。

综上，高斯 Redis 在 VMALL 特色工程平台建设中，起到了关键作用。它在老本，可靠性，可扩展性等方面具备劣势，可作为特色数据存储的现实计划，提供企业级的稳固牢靠的 Redis 服务能力。

最初

作为一款 KV 数据库，高斯 Redis 即保留了开源 Redis 的能力，同时凭借其存算拆散的架构，在老本、稳定性、可靠性、一致性等方面做出了新的冲破，它也更加实用于当下数据规模宏大的互联网业务，包含电商平台的秒杀、举荐零碎、社交平台的信息流等等。本文只是简略地解读了高斯 Redis 的几个典型个性，更多技术细节，以及利用案例、迁徙指南等能够查看【大厂内参】第 12 期：技术架构 + 利用场景揭秘，为什么高斯 Redis 比开源香？- 云社区 - 华为云 (huaweicloud.com)

本文由华为云公布