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摘要： 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。因为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。
本文分享自华为云社区《华为云企业级 Redis：助力 VMALL 打造先进特色平台》，作者：GaussDB 数据库。
1 客户介绍
华为商城（VMALL）是华为公司旗下自营及精选好物的官网电商平台，本着“智慧生存、精选好物”的理念，为消费者提供最齐全的华为品牌产品及鸿蒙生态产品，笼罩了办公、出行、居家、静止、娱乐等生存需要，致力于将全场景智慧生存带给更多的消费者。
云数据库 GaussDB(for Redis) 作为华为云旗下企业级 Redis，致力于为客户提供稳固牢靠、超高并发，且可能极速弹性扩容的 KV 存储服务。GaussDB(for Redis) 在 VMALL 特色工程平台建设中，起到了关键作用。
2 业务痛点
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。
随着业务的疾速倒退，系统对 AI 算法模型的需要日益增多。以后的 AI 开发流程中，“模型训练”和“模型部署”阶段都曾经有成熟的平台撑持，唯独“特色数据筹备”阶段不足通用平台，导致了“线上推理和线下训练的特色数据不统一”、“各算法模型独立开发，特色生产反复造轮子”、“特色工程投入工夫多（占据算法开发耗时的 60%-70%）”3 个关键问题，重大影响了研发效率，妨碍业务倒退。
为解决此问题，VMALL 大数据团队开始着手建设对立的特色平台。
特色平台的核心部件是特色存储数据库，只有通过对立的特色数据存储，能力扭转原有的“数据孤岛”困境，彻底解决“不统一”、“难共享”、“效率低”3 大问题。
但也正是因为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，对特色数据库的选型提出了十分高的要求：须要找到一款数据存储服务， 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。
通过深刻调研，VMALL 大数据团队最终抉择了 GaussDB(for Redis) 作为特色数据库，上面就让咱们具体看看 GaussDB(for Redis) 是如何满足上述刻薄要求的。
3 解决方案
特色平台应用 GaussDB(for Redis) 的次要流程
1）特色生产（抽取、解决、存储）
- 离线特色（动态特色）：
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 GaussDB(for Redis)。
- 实时特色（动静特色）：
Flink 生产 Kafka，或流式存储中的数据，继续更新到 GaussDB(for Redis) 中。
2）特色生产
- 线上推理：
模型曾经部署到生产，开始承接业务，须要低时延，高并发的生产数据，从 GaussDB(for Redis)
中读取数据。
- 线下训练：
GaussDB(for Redis) 存有最新的特色数据，OBS 中存有全量的特色数据。
1）对于应用动态特色的较为简单的模型，能够间接从 OBS 中获取特色应用。
2）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 GaussDB(for 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。
特色平台对 GaussDB(for Redis) 的外围诉求
联合上述业务场景，总结特色平台对 GaussDB(for Redis) 的外围诉求如下：
GaussDB(for Redis) 满足特色平台诉求的要害计划
1）业务接口
GaussDB(for Redis) 兼容社区 Redis5.0 接口，反对和 Spark/Flink Connector 的对接，很好的满足了业务的应用需要
2）稳定性
GaussDB(for Redis) 采纳自研内核，解决了社区 Redis 的 fork，oom 等老大难问题，具备了企业级利用的稳定性
3）可靠性
数据零失落：逐条命令实时落盘，底层三正本冗余存储，无数据失落危险
数据强统一：基于 GaussDB 公共的共享存储部件 DFV，实现三正本强统一，多点拜访无脏读危险
4）老本
GaussDB(for Redis) 实现数据的主动冷热拆散，采纳内存 +SSD 的混合存储计划，大幅升高了客户的应用老本。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，GaussDB(for Redis) 一年的费用仅 3W 出头，如果选用社区 Redis，费用在 20W+
5）性能
GaussDB(for Redis) 采纳多线程架构，并且所有节点能够同时反对写入，因而能够较好满足批量灌库的高吞吐写需要。读方面，基于冷热拆散计划，热数据常驻内存提供稳固低时延；冷数据读波及 IO 替换，存在肯定长尾，但可满足 VMALL 业务要求（目前 VMALL 线上 GaussDB(for Redis) 实例读时延均匀 0.16ms，P99 0.4ms，P9999 1.5ms）
6）可扩展性
基于计算存储拆散架构，底层数据可被任一节点拜访，扩容过程不产生数据拷贝搬迁，因而速度极快；计算节点扩容分钟级实现，存储扩容秒级实现，RTO < 10 秒
综上，与社区 Redis 相比，GaussDB(for Redis) 提供了更稳固的应用体验，更牢靠的数据存储，更低廉的应用老本和更便捷的扩大能力，是更适宜像 VMALL 特色平台这样大规模电商大数据利用的企业级 Redis 服务。因而，VMALL 特色平台最终抉择 GaussDB(for Redis) 作为特色数据的存储服务。
4 上线后成果
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”，已迁徙到 GaussDB(for Redis)。
以后 GaussDB(for Redis) 运行安稳，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）。
VMALL 以后已启动二期的特色数据迁徙，打算实现包含“Flink 在线特色生成”，“线上推理”等外围业务的接入。
5 总结
本文介绍了华为商城（VMALL）在建设特色平台过程中，对特色数据存储服务的选型和利用。由此可见，华为云 GaussDB(for Redis) 服务在老本，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。
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