如果現在的我們離開了網際網路，生活會是什麼樣子？

網際網路++++，已經深刻滲透到人們的生活中。

不知道大家有沒有想過？每一個網際網路+結合的背後都是海量的儲存需求。你檢視的每一個商品、組建的每一個戰隊、閱讀的每一篇文章，基於網際網路的每一個興趣愛好，都有它的key和value。

在 key-value 資料庫領域，Redis 因其高吞吐、低延遲、豐富的資料結構一直受開發者歡迎，但 Redis 全記憶體方案無法解決海量資料所帶來的規模與成本問題，資料可靠性也面臨挑戰。

目前業界也有很多基於磁碟的鍵值儲存方案，比如RocksDB、SSDB等。這些儲存引擎設計之初是為了發揮磁碟的極致效能，很難在命中記憶體存取的時候提供Redis級的吞吐；同時磁碟本身的延遲遠遠高於記憶體，吞吐也是有限的。

講道理，我們的市場需要一款產品既要保證使用者的極致體驗，又要確保海量資料的高可靠，還要儘可能低的成本。

怎麼辦呢？這裡為大家介紹我們的新朋友：KeeWiDB，它可以給開發者提供一個高可靠、高效率、低成本的鍵值資料庫解決方案。

KeeWiDB，什麼來頭？

KeeWiDB 是騰訊雲資料庫團隊推出的新一代分散式KV儲存資料庫，相容 Redis 協定和資料結構，上手門檻低（開發者狂喜）。

也就是說，Redis 有的它都有！它有的，就是它才有。那 KeeWiDB 有什麼呢？

它可以，通過 WAL 機制支援資料的高速持久化，實現寫入即儲存；通過記憶體和持久記憶體提供熱資料的極致讀寫效能，NVMe SSD磁碟提供大容量、低成本的儲存能力，實現資料的冷熱分級，優化儲存成本。

總的來說，KeeWiDB 擁有前瞻的架構設計、行業領先的效能表現，可助力企業提升生產效率、降低運營成本。

接下來展開說說什麼是前瞻的架構設計。

圖：KeeWiDB總體架構圖

proxy：相容主從版、叢集版使用者端，使用者端請求通過 proxy 實現智慧路由和結果聚合；同時，proxy 還提供了流量控制和請求統計等功能。

叢集設計：通過改進原生 Redis 的 gossip 方案，KeeWiDB 可有效降低在大叢集場景下gossip 本身的流量消耗。資料 sharding 則採用 Redis 叢集版策略，將所有 key 劃分為16384個 slot，每個 shard 服務若干個 slot，key通過crc16(key) % 16384來獲得 slot，再根據slot資訊路由到對應節點。

分級儲存：創新性地提供記憶體（DRAM），持久記憶體（PMEM），固態硬碟（SSD）分級儲存解決方案，根據資料存取熱度自動分級，將不同存取密度的資料儲存到不同成本的媒介中，有效實現了效能和成本的平衡。

圖：KeeWiDB分級儲存架構

在該架構中，DRAM 主要儲存少量高速索引，如果查詢操作直接命中高速索引，則可以直接定位到 value 的位置，最多僅需要一次 IO。

為了降低記憶體消耗，DRAM 層不儲存 key，只儲存 hashcode，這樣可把 key 大小和索引容量解耦。舉個例子，假設一個索引佔用記憶體 hashcode(4) + posinfo(6)，共計 10 個位元組，100w key索引僅需要佔用 10MB 記憶體。

假如快取記憶體未命中，則需要通過 PMEM 來做查詢，PMEM 的讀取速度還是比較快的，假設按照 DRAM 100ns計算, PMEM可達到 1000ns。KeeWiDB 通過常規的 clock-sweep 演演算法淘汰不常存取的冷資料到 SSD，PMEM 儲存的則是熱資料，如果存取的是key 命中，效能將大幅提升。

如果命中的是冷資料，則需要到磁碟（SSD）讀取，得益於 SSD 的快速發展，也可實現高效能。目前 KeeWiDB 的裝置上，單盤 4k 隨機讀取 iops 可達到40w+，單盤 4k 隨機寫入也可以達到 15w+。因此實際使用中，特別是在主要讀的場景下，即使PMEM和資料的比例達到 1:10，依然可以獲得不錯的效能。

KeeWiDB，有多強？

寫入即儲存

KeeWiDB 採用WAL（預寫紀錄檔）持久機制，保障資料的原子性和永續性。紀錄檔內容會持久化到 PMEM 層，後臺進行資料非同步落盤，在保證資料實時持久化的同時實現資料的高速、低延遲寫入。

極致效能

KeeWiDB 為 KV 場景客製化了新一代儲存引擎，大部分資料組織都是採用Hash的存取方式，同時與持久記憶體（PMEM）耦合，單節點最大效能可達到18萬寫入、28萬讀取，P99延遲小於2ms，同時可水平堆疊，效能線性提升。

分級儲存

基於記憶體（DRAM）+持久記憶體（PMEM）+NVMe SSD磁碟搭建分級儲存架構，由持久記憶體（PMEM）快取存取熱資料，磁碟（SSD）儲存全量資料，持久記憶體和磁碟的容量可靈活設定。同時支援資料的冷熱分離、自動升熱降冷。無需在業務中處理快取和儲存的交換邏輯，可大幅提高版本迭代效率。

大容量低成本

KeeWiDB的原生分散式架構可以提供單範例百TB 級規模；通過持久記憶體（PMEM）和磁碟（SSD）提供更加靈活的儲存方式，在滿足業務效能要求的同時提供低成本方案。

智慧運維

通過智慧proxy和引擎層的多路採集，KeeWiDB 提供豐富的效能、時延、網路、容量、命中率等監控指標，幫助使用者提前預警風險，快速定位和解決問題。

KeeWiDB，怎麼用？

電商場景

電商類應用通常擁有海量的商品資料，使用 KeeWiDB 可以輕鬆突破記憶體容量限制，並且大幅降低業務成本。在正常業務請求中，活躍的商品資料會從持久記憶體中讀取，而不活躍的商品資料將從磁碟讀取。KeeWiDB 新一代儲存引擎帶來更強勁的讀取能力，單節點最大支援 28W + QPS、P99 延遲小於 2ms，輕鬆應對百萬請求。在電商活動期間，可通過快取資源的無失真擴縮容，快速支撐陡增的效能需求。

遊戲全服務

遊戲業務包括登陸服務、匹配服務、組隊服務、戰隊服務、社交服務等，需要儲存不同的資料結構，比如 Hash 儲存玩家資訊、Zset 儲存排行榜。KeeWiDB 相容 Redis 的資料結構，對開發者非常友好，同時可將線上活躍的玩家資料持續快取，未登入的玩家資料落冷至磁碟，玩家上線後資料自動快取，從而大幅降低成本，保證熱資料的極致效能，無需在業務側處理快取和儲存交換的邏輯，可極大提升開發效率。

新聞/內容平臺

隨著業務運營時間越來越長，內容資料在業務穩定後會有線性的增長，而客戶存取的內容以近期、熱點資料為主，所以熱資料的容量比較穩定，冷資料會不斷增大。KeeWiDB 可替換類似 Redis + MySQL 的快取加儲存方案，一體化的快取+儲存架構設計，解決快取一致性問題的同時，提升業務開發效率，降低儲存成本。

畫像/推薦業務

當前網際網路公司的核心資產是使用者，基於使用者行為的畫像和推薦系統也成為網際網路的基礎設施，畫像、特徵、embedding 給企業帶來了海量的 KV 儲存需求，請求以點讀和批次匯入為主。KeeWiDB 通過冷熱分級儲存提供大容量、低成本的 KV 儲存能力；通過命令級持久化，實現高速寫入，縮短批次匯入的視窗時間；通過分散式架構，能夠提供百TB 的儲存規模。

也說了不少了，大家應該對新朋友 KeeWiDB 有了一定的認識。

想詳細瞭解 KeeWiDB 的高效能之路？且聽下回分解。

騰訊雲資料庫一直致力於非關係型資料庫產品的研發和投入，目前已經涵蓋了包括快取、檔案、時序、KV在內的七款資料庫產品，並且在持續豐富資料庫服務的種類。目前，騰訊雲 NoSQL 資料庫服務了金融、電商、遊戲、視訊等數十個行業應用場景。