论文详解腾讯云新代Redis缓存数据库，该文是关于数据库类学术论文怎么写与云新和缓存和腾讯类专升本毕业论文范文.
carloszhao
当前内存数据库发展迅速,用户对于存储系统的要求也越来越高, 为了满足各类业务场景的需要, 腾讯云设计了新一代的内存数据库, 不但保留了原来系统的高性能、 高可用等特性, 同时还兼容了当前流行的 Redis 原生协议及使用方式.我们试图在解决原生方案短板的基础上, 不断创新, 使得新系统同时具备易懂、 易用、 易维护、 高可靠、 低成本等特点.主要体现在以下几个方面：
1.沿用了上一代自研系统使用共享内存的数据存储方案,避免 Redis 采用 AOF 机制, 恢复时间过久的问题, 极大的降低了在升级、 进程异常等场景产生的影响.同时, 使用全新的快照与流水机制, 解决了 Fork 机制造成的内存预留问题.
2. 在存储引擎方面,对于自研及开源方案进行重新分析整理, 进行了再次创新, 不但使用多规格 Block 灵活组合的存储方式, 内部数据结构同样采用动态页管理, 对比原生引擎,极大的提高了内存使用率的同时,也降低了运行过程中产生内存碎片的机率.
3. 单进程多线程的模型让运维部署更加简便,同时精简模块数量, 让请求路径更短.
4.更加精细化的数据管理, 实现快速的过期淘汰及精确的LRU 特性.
5.实现了强一致特性, 满足了金融等业务对于数据一致性的强需求.
6. 集群版模式中, 支持了多数据库的场景, 降低用户由主从版迁移至集群版的使用门槛.
7.存储节点可直接转发用户请求, 降低后台数据变更对于客户端的依赖, 原生主从版客户端可直接访问集群版, 无需修改代码.
8.我们正在兼容更多的原生数据库协议, 让更多的用户可以无缝切换, 体验更多的新特性.
技术架构优化历程
在架构方面我们将当前比较流行的两层 （不包含客户端）结构简化成了单层.
Cache 则是实际的数据存储节点. 架构中不再显式设置接入层, 而是通过 Cache 转发用户请求, 这样做的好处：
单纯的存储或接入模块, 由于对不同资源类型 （CPU、 网卡、 内存等） 需求的倾斜, 无法很好的提高当前高配机型的设备利用率.也基于这个原因, 理论上合并后的单层结构能更好的利用硬件资源, 节约成本；
减少模块数量可以减少大量运维操作, 便于运维人员部署及规划资源等；
路由更接近数据, 因此在某台 Cache 上进行数据迁移动作时, 可以更加实时的对用户请求做出应对 （转发至最新的目标） , 减少变更对用户请求的影响.
针对一些对于接入层有强需求的场景, 比如, 某业务的客户端链接数极多, 我们也有针对性的做了优化.Cache 可退化为纯接入机使用, 这样可以方便的扩展为两层结构, 统一使用一套代码, 无需单独维护.
数据分布方面,采用了全部打散的方式,即在任意一台Cache 上既有主数据也有 （其他业务） 备份数据, 完全以 Shard为粒度 （物理内存单元） 进行管理.
每台 Cache 的内存被划分为若干 Shard, 无论是主从版还是集群版, 用户的主或备数据可能落到任意 Cache, 分配策略支持跨机架、 跨机房等.这样做的目的有：
不再有单纯的热备设备, 减少低负载设备比例, 充分利用整个集群的网卡、 CPU 等资源；
当一个或若干节点异常时, 利用整个集群的能力进行容错 （切换流量） 与恢复 （在不同节点重建备份） , 避免雪球效应；
在分配时,将考虑现有设备主备 Shard 比例及负载, 优化装箱算法, 可是集群资源更加均衡.
由于 CKV+ 兼容 Redis 协议及各种使用场景,因此也区分了主从版与集群版.对于集群版来说, 经过对比, 数据哈希仍然采用了 Pre-sharding 的方式.
对于单个 Shard 来说, 最大可管理内存为 8 T, 由于目前设备限制, 实际最大可支持 512 G, 因此集群版支持的容量范围为 [1 G, 512 G] ×16 384 等于 [16 T, 8 P].当然在实际应用中, 还需考虑系统内部预留资源等因素, 且 Shard 大小及 Slot 对应关系的规划也要视物理资源情况而定.
内存引擎设计, 确定 CKV+ 引擎
内存管理是内存数据库系统中非常重要的一环, 在CKV+ 系统的设计阶段,对于引擎也是进行了大量的讨论与调研, 根据我们的经验, 同时吸纳了多种主流内存管理体系的优点, 确定了当前 CKV+ 的引擎方案.主要特点归纳如下：
使用共享内存, 方便升级或进程异常时快速恢复；
基于共享内存实现了红黑树算法,在保证性能的前提下, 兼容 Redis 中的 Hash、 Set、 ZSet 数据类型；
使用多规格 Block活同时内存空隙更小；
使用经典的 Page 管理模式, 优化了动态分配策略, 提高了 Page 回收几率, 降低内存碎片率；
用户数据所依附的内部数据结构同样基于 Page 进行动态分配, 减少内部预留空间的浪费.
内存引擎的一个重要指标就是内存使用率,我们与原生Redis 存储进行了对比测试.
测试方法：使用同样的随机数据,分别写入 Redis 及CKV+ 的 1 G 实例, 对比实际存储数据量的多少.
样本大小： key [10, 30], Value [20, 100]
测试显示, 在简单 String 类型的场景下, 两者存储量近似,但在稍复杂的结构中, CKV+ 则可以存储更多的用户数据.
大胆尝试, 采用单进程多线程模型
对于内存数据库来说, 高性能仍然是大前提, 而开发过程中使用的线程模型及框架对于这个层面影响较大.因此在设计初始, 我们对于这部分也做了大胆尝试.
首先, 我们使用了单进程多线程的模式, 而非大多开源系统的单进程单线程的路数, 一方面可以更好的利用整机资源,另一方面也能降低运维门槛.对于多线程来说, 需要解决的主要问题有如下几点：
若干线程共同管理内存则势必需要引入锁, 而高配机型核数多、 线程多, 加锁可能带来毛刺；
单个进程需要管理多个业务数据, 特别是主从版, 每块内存 Shard 容量较大, 难免有比较庞大的 kv 数据, 同时主从版支持部分耗时操作, 需要尽量减少实例间的相互影响；
线程间通信或共享数据的代价要小, 如同步路由信息等；
同时要考虑诸如线程上下文切换、 CPU 缓存命中率、 IO等因素.
在进行了一系列的调研工作后, 最终确定线程模型为： 每个物理核启动一个线程, 管理若干内存 Shard.
使用这种模式的主要考虑：
具体内存的操作仅由某一个 CPU 处理, 避免加锁, 某个Shard 出现热点时, 对其他线程管理的实例影响较小；
在管理实例数量不多的情况下, 空闲 CPU 可以处理网络及磁盘 IO, 以及请求的编解码等工作, 提高整机资源利用率；
线程间不存在依赖或竞争关系, 避免不必要的损耗.
腾讯云新一代内存数据库不但全面兼容了 Redis 的数据结构及使用方法, 同时解决了原生方案在备份、 容灾等方面的不足.在性能方面, 我们并没有满足于现状, 后续还将更细致的优化逻辑流程,并引入 DPDK 等特性,进一步提升系统性能.成本也是我们关注的重点, 当前的系统架构与线程模型能更好的适应不断提升的硬件设备性能,提高硬件资源的利用率, 同时, 我们也将引进冷热数据分离等技术, 在保证性能的前提下, 更好的为用户节省成本. 作为(最小的)数据存储单位, 更加灵
综上所述：该文是适合云新和缓存和腾讯论文写作的大学硕士及关于数据库本科毕业论文，相关数据库开题报告范文和学术职称论文参考文献.
参考文献：
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