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软件简介

Kvrocks 是基于 RocksDB 之上兼容 Redis 协议的 NoSQL 存储服务,设计目标是提供一个低成本以及大容量的 Redis 服务,作为 Redis 在大数据量场景的互补服务,选择兼容 Redis 协议是因为简单易用且业务迁移成本低。制和存储的设计受到 rocksplicator 和 blackwidow 的启发。

Kvrocks 设计的初衷是作为 Redis 场景的互补,低成本、低延时和高吞吐是最重要的设计目标。

Kvrocks 具有以下主要功能:

  • Redis 协议,用户可以使用 redis 客户端访问 kvrocks
  • 命名空间,类似于 redis db,但每个命名空间使用令牌
  • 复制,异步复制使用像 MySQL 这样的 binlog
  • 高可用,支持 redis sentinel 在 master 或 slave 故障时进行 failover

 

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代码

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Cool job!
2021/12/04 21:37
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2021/12/07 11:46

Kvrocks 2.0.5 发布

GitHub: https://github.com/KvrocksLabs/kvrocks/releases/tag/v2.0.5 Kvrocks 发布 v2.0.5 版本,开始支持 blob db 来减少大 key-value 场景的读写放大问题,同时也支持使用一些 RocksDB 的特性来优化读性能。另外,新版本也加入类似 CAS/CAD 相关命令来帮助用户更好的实现原子更新的功能,具体更新如下: 新特性 支持 zrevrangebylex 命令 开始支持 blob db,在大 key-value 场景可以减少写放大问题。同时也使用一些 rocksdb ...

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Kvrocks 发布 Exporter 工具

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发表于开发技能专区
2021/11/08 17:56

Kvrocks 2.0.4 发布,开始支持 Lua 功能

Kvrocks 发布 v2.0.4, 开始支持 Lua 功能和多 Column Family 共享缓存功能, 变更如下: 新特性 支持 Lua 脚本,目前除了 script kill/debug,其他命令已经全部支持,其中包含 eval、evalsha 以及 script 命令 优化点 支持 Colunm Family 之间共享缓存,新版本已经默认开启。该配置可以提高缓存命中率,从而提高查询性能 Info 命令输出增加 master_repl_offset 字段 问题修复 修复动态调整的 RocksDB 配置项 target_file_size_b...

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2020/09/14 22:37

干货 | 节约60%-80%成本,携程 kvrocks (Redis On SSD) 实践

作者简介 布莱德,携程技术专家,负责Redis和Mongodb的容器化和服务化工作,喜欢深入分析系统疑难杂症。 向晨,携程资深数据库工程师,专注于数据库和缓存智能运维工作。 一、背景 2019年,随着携程G2战略和国际化的推进,有一些大容量的Redis集群需要出海对海外客户提供服务,相比私有云的单GB成本,公有云上的Redis要贵10倍左右,这迫切需要我们寻找一种能替代Redis的廉价方案部署在海外,我们开始着手调研Redis On SSD的可行...

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发表了博客
2020/07/29 16:21

节约80%成本,携程替换云上Redis的探索实践

作者介绍 布莱德,携程技术专家,负责Redis和Mongodb的容器化和服务化工作,喜欢深入分析系统疑难杂症。 向晨,携程资深数据库工程师,专注于数据库和缓存智能运维工作。 一、背景 2019年,随着携程G2战略和国际化的推进,有一些大容量的Redis集群需要出海对海外客户提供服务,相比私有云的单GB成本,公有云上的Redis要贵10倍左右,这迫切需要我们寻找一种能替代Redis的廉价方案部署在海外,我们开始着手调研Redis On SSD的可行...

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2020/08/25 10:09

干货 | 数万实例数百TB数据量,携程Redis治理演进之路

作者简介 向晨,携程资深数据库工程师;布莱德,携程技术专家;皓月,携程技术培训生; 一、背景 携程自2013年开始使用Redis,旧时期为Memcached和Redis混用状态。由于Redis在处理性能,可储存key的多样化上有着显著的优势,2017年开始,Memcached全部下线,全公司开始大规模使用Redis。Redis实例数量也由刚开始的几十个增长到几万个,数据量达到百TB规模。作为Redis的运维方,为保证Redis的高可用性,DBA的压力也随Redis使用规...

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给我10分钟,无感知搞定Redis集群扩缩容

一、背景 携程Redis集群规模和数据规模在过去几年里快速增长,我们通过容器化解决了Redis集群快速部署的问题,并根据实际业务进行的一系列尝试,比如二次调度、自动化漂移等,在内存超分的情况下保证了宿主机的可靠性。 扩缩容方面,我们主要通过垂直扩缩容的方式解决Redis集群容量的问题,但随着集群规模扩大,这种方式逐渐遇到了瓶颈。一方面,单个Redis实例过大,会带来较大的运维风险和困难;另一方面,宿主机容量有上限,不...

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干货 | 携程Redis治理演进之路(二)

作者简介 本文为联合撰稿,作者团队包括:布莱德,携程技术专家;向晨,携程数据库专家;骋成,携程技术专家;小峰,携程高级软件工程师。 一、背景 携程Redis集群规模和数据规模在过去几年里快速增长,我们通过容器化解决了Redis集群快速部署的问题,并根据实际业务进行的一系列尝试,比如二次调度,自动化漂移等,在内存超分的情况下保证了宿主机的可靠性。 扩缩容方面,我们主要通过垂直扩缩容的方式解决Redis集群容量的问题...

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vivo 大规模特征存储实践

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vivo 大规模特征存储实践

本文首发于 vivo互联网技术 微信公众号 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/u1LrIBtY6wNVE9lzvKXWjA 作者:黄伟锋 本文旨在介绍 vivo 内部的特征存储实践、演进以及未来展望,抛砖引玉,吸引更多优秀的想法。 一、需求分析 AI 技术在 vivo 内部应用越来越广泛,其中特征数据扮演着至关重要的角色,用于离线训练、在线预估等场景,我们需要设计一个系统解决各种特征数据可靠高效存储的问题。 1. 特征数据特点 (1)Value 大 特征数...

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