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KeeWiDB的高性能修煉之路：架構篇

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數據也有冷熱之分，你知道嗎？
根據訪問的頻率的高低可將數據分為熱數據和冷數據，訪問頻率高的則為熱數據，低為冷數據 。如果熱、冷數據不區分，一并存儲 ， 顯然不科學 。將冷數據也存儲在昂貴的內存中，那么你想 ， 成本得多高呢？
有趣的是，根據我們實際的觀察 ， 目前很多使用 Redis 的業務就是這樣操作的 。
得益于高性能以及豐富的數據結構命令，Redis 成為目前最受歡迎的 KV 內存數據庫 。但隨著業務數據量的爆炸增長，Redis 的內存消耗也會隨之爆炸 。無論客戶是自建服務器還是云服務器，內存都是一個必須考慮的成本問題，它不僅貴還要持續購買 。
此外 Redis 雖然提供了 AOF 和 RDB 兩種方案來實現數據的持久化，但是使用不當可能會對性能造成影響甚至引發丟數據的問題 。
好在，隨著科技的發展 ， 持久化硬件的發展速度也在提升，持久內存的出現進一步縮小了與內存的性能差距 ?；蛟S，合理利用新型持久化技術會成為一個好的成本解決方案 。
基于這一思路，為解決 Redis 可能帶來的內存成本、容量限制以及持久化等一系列問題，騰訊云數據庫團隊推出了新一代分布式KV存儲數據庫 KeeWiDB 。本文將詳細介紹KeeWiDB 的架構設計思路、實現路徑及成效 。先簡單總結一下 KeeWiDB 的特性：

  • 友好：完全兼容 Redis 協議，原先使用 Redis 的業務無需修改任何代碼便可以遷移到 KeeWiDB 上；
  • 高性能低延遲：通過創新性的分級存儲架構設計 ， 單節點讀寫能力超過 18 萬 QPS，訪問延遲達到毫秒級；
  • 更低的成本：內核自動區分冷熱數據，冷數據存儲在相對低價的 SSD 上；
  • 更大的容量：節點支持 TB 級別的數據存儲，集群支持 PB 級別的數據存儲；
  • 保證了事務的 ACID (原子性 Atomicity、一致性 Consitency、隔離性 Isolation、持久性 Durability)四大特性；
一、整體架構KeeWiDB 的架構由代理層和服務層兩個部分構成：代理層：由多個無狀態的Proxy節點組成，主要功能是負責與客戶端進行交互；服務層：由多個Server節點組成的集群，負責數據的存儲以及在機器發生故障時可以自動進行故障切換 。
KeeWiDB的高性能修煉之路：架構篇

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