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如果当初的咱们来到了互联网，生存会是什么样子？
互联网 ++++，曾经粗浅渗透到人们的生存中。
不晓得大家有没有想过？每一个互联网 + 联合的背地都是海量的存储需要。你查看的每一个商品、组建的每一个战队、浏览的每一篇文章，基于互联网的每一个兴趣爱好，都有它的 key 和 value。
在 key-value 数据库畛域，Redis 因其高吞吐、低提早、丰盛的数据结构始终受开发者欢送，但 Redis 全内存计划无奈解决海量数据所带来的规模与老本问题，数据可靠性也面临挑战。
目前业界也有很多基于磁盘的键值存储计划，比方 RocksDB、SSDB 等。这些存储引擎设计之初是为了施展磁盘的极致性能，很难在命中内存拜访的时候提供 Redis 级的吞吐；同时磁盘自身的提早远远高于内存，吞吐也是无限的。
讲道理，咱们的市场须要一款产品既要保障用户的极致体验，又要确保海量数据的高牢靠，还要尽可能低的老本。
怎么办呢？这里为大家介绍咱们的新敌人：KeeWiDB，它能够给开发者提供一个高牢靠、高效率、低成本的键值数据库解决方案。
KeeWiDB，什么来头？
KeeWiDB 是腾讯云数据库团队推出的新一代分布式 KV 存储数据库，兼容 Redis 协定和数据结构，上手门槛低（开发者狂喜）。
也就是说，Redis 有的它都有！它有的，就是它才有。那 KeeWiDB 有什么呢？
它能够，通过 WAL 机制反对数据的高速长久化，实现写入即存储；通过内存和长久内存提供热数据的极致读写性能，NVMe SSD 磁盘提供大容量、低成本的存储能力，实现数据的冷热分级，优化存储老本。
总的来说，KeeWiDB 领有前瞻的架构设计、行业当先的性能体现，可助力企业晋升生产效率、升高经营老本。
接下来开展说说什么是前瞻的架构设计。
图：KeeWiDB 总体架构图
proxy：兼容主从版、集群版客户端，客户端申请通过 proxy 实现智能路由和后果聚合；同时，proxy 还提供了流量管制和申请统计等性能。
集群设计：通过改良原生 Redis 的 gossip 计划，KeeWiDB 可无效升高在大集群场景下 gossip 自身的流量耗费。数据 sharding 则采纳 Redis 集群版策略，将所有 key 划分为 16384 个 slot，每个 shard 服务若干个 slot，key 通过 crc16(key) % 16384 来取得 slot，再依据 slot 信息路由到对应节点。
分级存储：创新性地提供内存（DRAM），长久内存（PMEM），固态硬盘（SSD）分级存储解决方案，依据数据拜访热度主动分级，将不同拜访密度的数据存储到不同老本的介质中，无效实现了性能和老本的均衡。
图：KeeWiDB 分级存储架构
在该架构中，DRAM 次要存储大量高速索引，如果查问操作间接命中高速索引，则能够间接定位到 value 的地位，最多仅须要一次 IO。
为了升高内存耗费，DRAM 层不存储 key，只存储 hashcode，这样可把 key 大小和索引容量解耦。举个例子，假如一个索引占用内存 hashcode(4) + posinfo(6)，共计 10 个字节，100w key 索引仅须要占用 10MB 内存。
如果高速缓存未命中，则须要通过 PMEM 来做查找，PMEM 的读取速度还是比拟快的，假如依照 DRAM 100ns 计算, PMEM 可达到 1000ns。KeeWiDB 通过惯例的 clock-sweep 算法淘汰不常拜访的冷数据到 SSD，PMEM 保留的则是热数据，如果拜访的是 key 命中，性能将大幅晋升。
如果命中的是冷数据，则须要到磁盘（SSD）读取，得益于 SSD 的疾速倒退，也可实现高性能。目前 KeeWiDB 的设施上，单盘 4k 随机读取 iops 可达到 40w+，单盘 4k 随机写入也能够达到 15w+。因而理论应用中，特地是在次要读的场景下，即便 PMEM 和数据的比例达到 1:10，仍然能够取得不错的性能。
KeeWiDB，有多强？
写入即存储
KeeWiDB 采纳WAL（预写日志）长久机制，保障数据的原子性和持久性。日志内容会长久化到 PMEM 层，后盾进行数据异步落盘，在保证数据实时长久化的同时实现数据的高速、低提早写入。
极致性能
KeeWiDB 为 KV 场景定制了新一代存储引擎，大部分数据组织都是采纳 Hash 的存取形式，同时与长久内存（PMEM）耦合，单节点最大性能可达到 18 万写入、28 万读取，P99 提早小于 2ms，同时可程度重叠，性能线性晋升。
分级存储
基于内存（DRAM）+ 长久内存（PMEM）+NVMe SSD 磁盘搭建分级存储架构，由长久内存（PMEM）缓存拜访热数据，磁盘（SSD）存储全量数据，长久内存和磁盘的容量可灵便配置。同时 反对数据的冷热拆散、主动升热降冷。无需在业务中解决缓存和存储的替换逻辑，可大幅提高版本迭代效率。
大容量低成本
KeeWiDB 的原生分布式架构能够提供 单实例百 TB 级规模；通过长久内存（PMEM）和磁盘（SSD）提供更加灵便的存储形式，在满足业务性能要求的同时提供低成本计划。
智能运维
通过智能 proxy 和引擎层的多路采集，KeeWiDB 提供丰盛的性能、时延、网络、容量、命中率等监控指标，帮忙用户提前预警危险，疾速定位和解决问题。
KeeWiDB，怎么用？
电商场景
电商类利用通常领有海量的商品数据，应用 KeeWiDB 能够轻松冲破内存容量限度，并且大幅升高业务老本。在失常业务申请中，沉闷的商品数据会从长久内存中读取，而不沉闷的商品数据将从磁盘读取。KeeWiDB 新一代存储引擎带来更强劲的读取能力，单节点最大反对 28W + QPS、P99 提早小于 2ms，轻松应答百万申请。在电商流动期间，可通过缓存资源的无损扩缩容，疾速撑持陡增的性能需求。
游戏全服务
游戏业务包含登陆服务、匹配服务、组队服务、战队服务、社交服务等，须要存储不同的数据结构，比方 Hash 存储玩家信息、Zset 存储排行榜。KeeWiDB 兼容 Redis 的数据结构，对开发者十分敌对，同时可将在线沉闷的玩家数据继续缓存，未登录的玩家数据落冷至磁盘，玩家上线后数据主动缓存，从而 大幅降低成本 ，保障热数据的极致性能，无需在业务侧解决缓存和存储替换的逻辑，可 极大晋升开发效率。
新闻 / 内容平台
随着业务经营工夫越来越长，内容数据在业务稳固后会有线性的增长，而客户拜访的内容以近期、热点数据为主，所以热数据的容量比较稳定，冷数据会一直增大。KeeWiDB 可替换相似 Redis + MySQL 的缓存加存储计划，一体化的缓存 + 存储架构设计，解决缓存一致性问题的同时，晋升业务开发效率，升高存储老本。
画像 / 举荐业务
以后互联网公司的外围资产是用户，基于用户行为的画像和举荐零碎也成为互联网的基础设施，画像、特色、embedding 给企业带来了海量的 KV 存储需要，申请以点读和批量导入为主。KeeWiDB 通过冷热分级存储提供大容量、低成本的 KV 存储能力；通过命令级长久化，实现高速写入，缩短批量导入的窗口工夫；通过分布式架构，可能提供百 TB 的存储规模。
也说了不少了，大家应该对新敌人 KeeWiDB 有了肯定的意识。
想具体理解 KeeWiDB 的高性能之路？且听下回分解。
腾讯云数据库始终致力于非关系型数据库产品的研发和投入，目前曾经涵盖了包含缓存、文档、时序、KV 在内的七款数据库产品，并且在继续丰盛数据库服务的品种。目前，腾讯云 NoSQL 数据库服务了金融、电商、游戏、视频等数十个行业利用场景。
