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我们需要做一个线上的 cache 系统，key 上亿，value 有多个 field。key 的访问频度分布不均，即只有一部分是热门 key，需要放在内存里。总数据量很大，超过总内存，所以也需要把一部分数据存在 SSD 上。也要求重启后能恢复大部分数据。
今天测试了 Redis 和 RethinkDB 的性能。
Redis 设计目标是纯内存 KV 数据库，用磁盘文件 swap 的功能已经废弃了。不过我还是测试了最后一个支持 swap 功能的 2.4 版。
Redis 打开 VM，在没有用超内存的情况下速度很理想，4 个 Redis 实例和几十个 Client 可以用满千兆网卡。超过配置的内存限额，开始使用 swap 之后，插入速度骤降到 20MB/s。并且客户端频繁遇到 timeout 错误，需要重试。磁盘 IO 很小， CPU 用满。瓶颈应该在查找最老的数据上。
Redis 的文档写得很好，作者 antirez 还亲自在 StackOverflow 上回答问题，比较了和 memcached 的优缺点，态度非常诚恳。
RethinkDB 是一个商业的磁盘 KV 数据库，为机械硬盘、SSD 和 Raid 做过优化，理论上说是最符合我们的需求的。
RethinkDB 直接用 SSD 的设备（而不是用 ext3 文件系统上的文件）做数据库时，10 Client 并发插入速度 80000qps，30MB/s。客户端很稳定，没有遇到 timeout。但无法知道文件系统现在使用了多少，也偶尔遇到 kill 掉之后重启时加载数据库文件失败，崩溃的情况。而它的文档很少，竟然一共只有一张网页，Support 也很冷清，无法解决问题。
Memcached 因为不支持 dump 到备份文件，也不能存储超过内存容量的数据，所以排除在外。
不知道大家有没有用过其它的方案？
今天测试了 Redis 和 RethinkDB 的性能。
Redis 设计目标是纯内存 KV 数据库，用磁盘文件 swap 的功能已经废弃了。不过我还是测试了最后一个支持 swap 功能的 2.4 版。
Redis 打开 VM，在没有用超内存的情况下速度很理想，4 个 Redis 实例和几十个 Client 可以用满千兆网卡。超过配置的内存限额，开始使用 swap 之后，插入速度骤降到 20MB/s。并且客户端频繁遇到 timeout 错误，需要重试。磁盘 IO 很小， CPU 用满。瓶颈应该在查找最老的数据上。
Redis 的文档写得很好，作者 antirez 还亲自在 StackOverflow 上回答问题，比较了和 memcached 的优缺点，态度非常诚恳。
RethinkDB 是一个商业的磁盘 KV 数据库，为机械硬盘、SSD 和 Raid 做过优化，理论上说是最符合我们的需求的。
RethinkDB 直接用 SSD 的设备（而不是用 ext3 文件系统上的文件）做数据库时，10 Client 并发插入速度 80000qps，30MB/s。客户端很稳定，没有遇到 timeout。但无法知道文件系统现在使用了多少，也偶尔遇到 kill 掉之后重启时加载数据库文件失败，崩溃的情况。而它的文档很少，竟然一共只有一张网页，Support 也很冷清，无法解决问题。
Memcached 因为不支持 dump 到备份文件，也不能存储超过内存容量的数据，所以排除在外。
不知道大家有没有用过其它的方案？
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phuslu 2012-06-30 00:55:48 +08:00
试下 MongoDB 吧。
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clowwindy OP @phuslu 谢谢。裸用 MongoDB，还是前面加上 Memcached，MongoDB 光做存储？不知道 MongoDB 直接面对线上的压力，能否扛得住。
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lyxint 2012-06-30 01:55:53 +08:00
Kyoto Cabinet
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Livid MOD 这次在 Velocity 2012 见到了一家以色列公司的 GarantiaData，他们在做的方案就是解决 Memcached 和 Redis 的 Scale 问题。
http://www.garantiadata.com/ 不过目前他们只在 AWS 上提供试用。 另外就是，KV Cluster 的话，你可以考虑试试 Riak： http://basho.com/products/riak-overview/ |
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virushuo 2012-06-30 13:57:26 +08:00
当年用过tokyocabinet倒是不错，现在好像不怎么见人提起了？不知道为什么。
另外key都上亿了，这就不应该算是"Cache"方案了吧，这应该算存储方案了。数据量到这么大，已经失去Cache的意义了。换个角度考虑可能会更好点？ |
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clowwindy OP |
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zhuang 2012-07-01 00:36:53 +08:00
大致说下我的理解，这是一个上亿的 kv 数据库，写入远大于查找，有明显访问热点，以及需要数据持久化的情形。目前的问题有两个，内存不够，性能不够好（第二条不知道是不是有需要）。
在架构不做改动的情况下，加内存是最好的办法。看前面的说明没有提到集群，如果是单点服务器的话，32GB 内存大概能支持 10^8 kv 吧，不过 32GB 确实是很多小型服务器支持的内存上限，如果是硬件的限制那就没办法了。 数据持久化方面，我觉得传统数据库不如 redis 方案，而且每天一次 dump 保存到 ssd 已经是很好的办法了。性能方面，因为只有共享写入才会产生瓶颈，假如热点数据并发写入较多，还是分离出去比较好，其他地方应该不会存在瓶颈，有也是硬件级别的。 如果未来数据规模不会增长太多，硬件升级成本比软件架构更新的维护管理成品应该是少的，如果数据规模还会进一步扩大，转向集群应该是必然的。 |
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muxi 2012-07-01 10:08:08 +08:00
membase
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