摘要：高斯 Redis 即保留了开源 Redis 的能力，同时凭借其存算分离的架构，在成本、稳定性、可靠性、一致性等方面做出了新的突破，也更加适用于当下数据规模庞大的互联网业务。

本文分享自华为云社区《【大厂内参】第12期：技术架构+应用场景揭秘，为什么高斯Redis比开源香？》，作者：华为云社区精选。

点的外卖总能让离店近的外卖小哥送来，双 11 秒杀结束后产品能立刻下架，12306 火车票保证从来不超卖，微博下拉就能刷新出好友动态……这些日常碎片的背后都有着 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，能支撑众多业务架构搭建，在游戏、电商、社交媒体等行业中发挥着重要的作用，广受开发者青睐。

然而近年来，随着各行业规模逐渐扩大，几乎只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，越来越力不从心。

一旦业务规模扩大后数据量逼近内存上线，开源 Redis 轻则发生重要数据逐出，重则导致节点 OOM 宕机。而且开源 Redis 为了访问快速，全部数据都保存在内存中，其独有的 fork 机制，更让平时的内存使用不得高于 50%，使得内存价格一直居高不下，导致部署成本非常高。

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），让开发者用更低的成本构建依赖缓存的应用，且性能更高，运行更稳定。本文将从高斯 Redis 的技术架构和应用场景出发，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

开门见山，先看看开发者最关心的性能和成本。如下图所示，与开源 Redis 相比，高斯 Redis 在成本、可用容量、吞吐、压缩上都有非常大的优势：

​注：比较相同数据容量（约 200G）的成本开销

核算下来，高斯 Redis 以 1/4 的价格拥有 10 倍以上的可用空间，整体成本相当于是开源 Redis 自建数据库的 1/40，这里还不包括自建 Redis 数据库需要额外的搭建、运维、监控、升级扩容等各项成本。

同样，对比高斯 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，更低的访问延迟，以及更低的数据存储成本。

1. 性能优势：在相同测试条件下，高斯 Redis 的 QPS 较开源 Redis 集群提高了 11%~19%，平均延迟和 P99 比 Redis 集群降低了 70%以上，p9999 比 Redis 集群降低了 15%以上。

2. 抗写优势：在数据量大于内存的写测试中，原生 Redis 集群因内存限制而 OOM，高斯 Redis 依然可以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 集群抗写优势显著。

3. 据存储成本更低：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，相当于数据存储成本降低了 10 倍。

那么，高斯 Redis 的优势源自什么？从它的架构中或许可以窥见一斑。

存算分离，突破瓶颈

高斯 Redis 有两个跟业界完全不一样的特性，第一个便是独有的存算分离架构， 计算层实现热数据缓存，存储层实现全量数据的落盘，中间通过 RDMA 高速网络互连，通过算法预测用户的访问规律，实现数据的自动冷热交换，最终达到性能提升。

该架构基于华为内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，比如文件 EVS、对象存储 OBS、块存储，还有数据库族、大数据族都依赖于此，可想它的强大及稳定性。

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、资源共享的优势，使得它具备强一致、秒扩容、低成本、超可用等特性，完美避开了开源 Redis 的主从堆积、主从不一致、fork 抖动、内存利用率只有 50%、大 key 阻塞、gossip 集群管理等问题。

至于高斯 Redis 的存算分离架构的设计和实现原理，在线课程当Redis遇见计算存储分离中有更详细的解读，包括软件架构的剖析，计算层的模块的分工，组网的设计以及容灾架构等等。

在存算分离的架构下，高斯 Redis 的优势可以总结为：强一致、高可用、弹性伸缩、高性能。

强一致

高斯 Redis 将全量数据下沉到强一致的共享存储池，得益于共享存储池的 3 副本机制，因此写入高斯 Redis 的数据，在客户端收到回复时，数据也将是 3 副本强一致的，保证宕机的时候数据不会丢失，从而为业务提供前后一致的状态，再也不用担心主从切换后的数据一致性和丢失问题。

高可用

其次是高可用，受益于分布式共享存储池，高斯 Redis 的每个计算节点都可以看到并共享所有数据，当某一个计算节点发生故障挂掉，其维护的 slot 路由信息，会被剩下的节点自动接管。由于不涉及底层数据的迁移，这个接管过程非常快。所以 N 个节点下，最多可以容忍挂掉 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。计算资源的扩容只涉及到元数据的修改，把相应的 slot 路由信息迁移到新的节点上，迁移速度非常快。由于采用的共享存储，大多数情况下存储扩容只要进行逻辑扩容，不涉及数据的搬迁，在后台修改存储配额即可。

高性能

存算分离的架构看似比较重，链路比较复杂，实则在硬件采用、软件优化上，可以做的更大胆更激进，比如 RDMA 网络、用户态协议、持久化内存等等。因此受益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，因此性能轻松翻倍），对比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 的性能表现很好。另外，对比开源 Redis，在数据小于内存的点查场景下，高斯性能也有很大优势。

第二个特性是多模架构带来的产品使用便捷性。

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，只需要在接口上封装 Redis 协议，即可轻松实现一个全新的 NoSQL 产品。类似的，华为还提供了 MongoDB、Cassandra、Influx 等 NoSQL 引擎。

也正是得益于高斯 Redis 的独特优势，使得它在一些典型的应用场景下，能够应对各种突发情况，最大化发挥出 Redis 的特性。

互联网业务神器，支撑海量存储场景

Redis 最常见的应用场景是缓存，用来存放秒杀、热点事件的数据，比如微博热搜。同时，凭借其优异的存储能力，缓存场景之外的诸多应用 Redis 也可以轻松应对，比如

流： feed、消息队列、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、消费记录、物流详情；

可变状态： BI 报表、金融风控、智能客服、广告推荐、标签工程、用户画像、地理位置、路径规划、知识图谱等。

下面，以其中的一些场景为例，具体看看高斯 Redis 到底有多强大？

Geo

饭点时打开大众点评查看附近的餐馆，外卖小哥根据距离远近来决定配送的路径规划……这些都依靠 LBS 服务，它的实现又需要 Redis 来存储地理位置数据。但开源版本 Redis 因为内存限制，一直没有大规模应用支持地理位置信息存储管理的 Geo 功能。

高斯 Redis 使用磁盘替代内存，解决了这些难题，它的 Geo 功能适用于数据量大、读写频繁的场景，可以应对诸如外卖平台、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，可以看到在高斯 Redis 支持下，外卖系统可以使用 Geo 的相关命令，让用户获取骑手的实时位置，骑手也能找到附近可配送的订单，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索量数值；用户注册一个帐号后，网站记录的关注数、粉丝数、动态数；一个接口一分钟被限制 100 次请求等。这些数据背后，是一个个计数器在工作。

计数是典型的强一致应用场景，比如电商在秒杀活动中，往往会搭建 Redis 主从集群给下层 MySQL 做缓存，用 Redis 的计数器功能抵住流量压力。

所以如果数据发生不一致，计数器就会得到错误的信息，整个数据库可能面临崩溃的危险。但原生 Redis 的主从同步是异步的，当主节点写入数据后，从节点不保证立刻更新数据，如果此时读取数据，读到的就是过期的旧数据，产生数据不一致问题。高斯 Redis 则可以把全量数据下沉到强一致共享存储池，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，自动进行接管，实现了服务的高可用。

即时通讯

即时通讯（简称 IM）是一个实时通信系统，允许两人或多人使用网络实时的传递文字消息、文件、语音与视频。它最核心的是消息系统，包括聊天消息的同步、存储和检索。而消息存储库和同步库又对存储层的性能有很高的要求：要能支撑海量消息数据的永久存储，具备极高的写入吞吐能力，尽可能低的读取延迟等等。

综上，存储层的性能会直接影响到 IM 系统的用户体验。高斯 Redis 在性能和规模上可以满足 IM 系统对存储层的严格要求，它作为 IM 系统的存储层，可以将大量的随机写转换为顺序写，提升数据写入性能，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 应用案例，使用的是 Stream 作为基本数据结构。创建一个群聊时，在 Redis 中对应地为该群聊创建一个 Stream 队列。在发送消息时，每个用户都将消息按照时间顺序添加到 Stream 队列中，保证了消息的有序性。

这个应用中涉及到了一种数据类型——Redis Stream，它也是一种消息队列，提供消息的落地存储功能，让每个客户端可以访问任意时刻的消息，并记录访问位置，保证消息不会丢失，以 IM 中的文字聊天为例，使用 Stream 作为中间件，实现聊天室的发言和信息查看。高斯 Redis 可以存储和处理大规模的 Stream 数据，鲁棒性强的同时成本相对更低，适用于海量消息队列的场景。所以，相较于原生 Redis，是更为理想的 Stream 队列承载方案。

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，吸引用户的兴趣，提高产品的商业价值。Feed 流系统是 Feed 生成者将生产的 Feed 经过存储分发系统传递给 Feed 消费者，最终以某种展现形式。

整个系统最关键的是同步存储系统，首先是内容存储模块，由它来存储最原始的内容，比如用户发的一条微博；其次是关联关系存储模块，存储的是用户之间的关系；最后是信箱模块，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 能够支撑海量消息内容的存储和低延迟访问，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 数据结构可以实现队列能力，实现 Feed 流消息读取。

推荐系统

电商、社交等领域的推荐系统非常发达，追溯其背后技术，不外乎这三个环节：分布式计算、特征存储、推荐算法。其中，特征数据的存储起到关键的衔接作用，由于 KV 形式的数据抽象与特征数据极为接近，因此推荐系统里往往少不了 Redis 的身影。

由于开源 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 负责核心的特征数据存储，提供稳定、可靠的 KV 存储能力。加上它的高性能持久化技术和细粒度存储池，可帮助企业将数据库使用成本降低 75%以上。高斯 Redis 独特的多线程设计和全部节点可写，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 完全兼容 Redis 协议，即开即用，用户可使用熟悉的 Spark SQL 语法轻松访问，完成特征数据灌库、更新、提取等关键任务。 与此同时，数据源经过 Flink 加工后，也可轻松存入高斯 Redis 中。

成为 VMALL 智能推荐背后的英雄

当电商平台对 AI 算法模型的需求越来越多，特征数据平台的统一建设是不少开发团队头疼的事情。 只有通过统一的特征数据存储，才能改变原有的“数据孤岛”，解决生产重复造轮子的窘境。

华为商城（VMALL）就有这样的困扰，VMALL 使用了大量的 AI 和大数据技术，用来支撑智能推荐、精准营销、智能搜索、选品投放等业务的高效开展。但因为特征数据准备阶段缺乏通用平台，严重影响研发效率。

特征数据库需要承担打通线上/线下多个场景，对接批式/流式多种数据源，满足训练/推理多样消费需求，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方便扩容， 又能保证数据的绝对可靠和服务的高可用；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 接口供下游轻松消费，又要兼容主流的批式/流式处理引擎（Spark/Flink 等）供上游快速接入。

为了满足这些要求，深入调研后，VMALL 大数据团队最终选择了高斯 Redis 作为特征数据库。

在线上推理的特征生产（抽取、处理、存储）中，特征平台会定时调度 Spark 作业，从各种数据仓库、数据湖中提取数据，进行特征工程处理后，存入高斯 Redis。至于实时特征，则由 Flink 消费 Kafka，或流式存储中的数据，持续更新到高斯 Redis 中。

在特征消费的推理环节，对于使用实时特征的场景（如实时推荐系统），由 Flink 从 Kafka 中实时取得用户请求记录，并从高斯 Redis 查询取得特征，将记录和特征拼接成训练样本，存储到文件中，供线下训练使用。

目前 VMALL 已完成一期的特征数据迁移，包括“特征生产”业务中的“Spark 离线特征生产”，以及“特征消费”业务中的“线下训练 Flink 特征查询”。迁移后的运行结果显示，高斯 Redis 在业务高峰时段时延稳定，能够满足 VMALL 当前业务要求。其中，读平均时延 0.2ms（p99<0.4ms），写入平均时延 0.6ms（P99<2ms）。

费用方面，按照 VMALL 的特征体量测算，亿级用户，每个用户的特征数量是数 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 特征工程平台建设中，起到了关键作用。它在成本，可靠性，可扩展性等方面具有优势，可作为特征数据存储的理想方案，提供企业级的稳定可靠的 Redis 服务能力。

最后

作为一款 KV 数据库，高斯 Redis 即保留了开源 Redis 的能力，同时凭借其存算分离的架构，在成本、稳定性、可靠性、一致性等方面做出了新的突破，它也更加适用于当下数据规模庞大的互联网业务，包括电商平台的秒杀、推荐系统、社交平台的信息流等等。本文只是简单地解读了高斯 Redis 的几个典型特性，更多技术细节，以及应用案例、迁移指南等可以查看高斯Redis系列合集。

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