華為云開(kāi)發(fā)者社區(qū)聯(lián)合華為云數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)與規(guī)劃團(tuán)隊(duì)聯(lián)合出品,與開(kāi)發(fā)者分享華為云GaussDB(for Redis)十年自研內(nèi)核修煉之路。包括GaussDB(for Redis)架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬核性能、技術(shù)實(shí)踐,聚焦數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題解決、場(chǎng)景應(yīng)用和開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)。
提起Redis,互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者無(wú)人不知,無(wú)人不曉。畢竟,開(kāi)源Redis作為一款經(jīng)典的“緩存”產(chǎn)品,其提供的豐富數(shù)據(jù)類型非常好用,能支撐眾多業(yè)務(wù)架構(gòu)搭建,廣受開(kāi)發(fā)者青睞。在游戲、電商、社交媒體以及其它互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中,發(fā)揮著重要的作用,也有著巨大的產(chǎn)品市場(chǎng)。然而,隨著近年來(lái)各行業(yè)規(guī)模逐漸拓展,業(yè)務(wù)需求急速增加,數(shù)據(jù)量和并發(fā)訪問(wèn)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),幾乎只能依附于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的傳統(tǒng)“緩存”逐漸難以支撐上層業(yè)務(wù),開(kāi)源Redis也面臨著如“容量有限,高并發(fā)寫入容易OOM”、“內(nèi)存昂貴,成本降不下來(lái)”、“可靠性有限,容易丟關(guān)鍵數(shù)據(jù)”等種種難解問(wèn)題。為了解決開(kāi)源Redis痛點(diǎn)以及自運(yùn)維數(shù)據(jù)庫(kù)的難用問(wèn)題,華為云推出了云原生分布式數(shù)據(jù)庫(kù)GaussDB(for Redis)。GaussDB(for Redis) 是一款基于計(jì)算存儲(chǔ)分離架構(gòu)的,兼容Redis生態(tài)的云原生NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù),并提供強(qiáng)一致、三副本存儲(chǔ),高度保證數(shù)據(jù)的安全可靠。GaussDB(for Redis)突破了開(kāi)源Redis的內(nèi)存限制,通過(guò)將數(shù)據(jù)進(jìn)行冷熱分離,在保證熱數(shù)據(jù)駐留計(jì)算節(jié)點(diǎn)內(nèi)存滿足業(yè)務(wù)低時(shí)延要求的同時(shí),將冷數(shù)據(jù)置換入分布式存儲(chǔ)池進(jìn)行持久化存儲(chǔ),最大程度的降低使用成本,具有高兼容、高性價(jià)比、高可靠、彈性伸縮、高可用、冷熱分離等特點(diǎn)。為便于數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域開(kāi)發(fā)者系統(tǒng)性的了解學(xué)習(xí)Redis,本書(shū)通過(guò)入門篇、性能篇、測(cè)評(píng)篇、應(yīng)用篇四個(gè)章節(jié),與大家分享華為云GaussDB(for Redis)的技術(shù)創(chuàng)新與實(shí)踐,內(nèi)容聚焦問(wèn)題解決、場(chǎng)景應(yīng)用和開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)。
全書(shū)包括四個(gè)章節(jié),共19篇。
第一章節(jié)是 GaussDB(for Redis) 知識(shí)科普(共1篇),帶領(lǐng)大家認(rèn)識(shí)華為自研內(nèi)核云數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)初衷。
第二章節(jié)是 GaussDB(for Redis) 硬核性能技術(shù)實(shí)踐(共10篇),如突破開(kāi)源內(nèi)存限制、存算分離架構(gòu)、數(shù)據(jù)強(qiáng)一致性、企業(yè)級(jí)事務(wù)等性能的技術(shù)架構(gòu)與實(shí)踐之路。
第三章節(jié)是 GaussDB(for Redis)與開(kāi)源Redis的硬核測(cè)評(píng)(共3篇),包括GaussDB(for Redis)和開(kāi)源Redis集群在X86架構(gòu)下性能測(cè)試對(duì)比、多線程壓測(cè)、大key場(chǎng)景等測(cè)試場(chǎng)景。
第四章節(jié)是 GaussDB(for Redis)場(chǎng)景化應(yīng)用案例(共5篇),包括華為商城的特征數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案、地理位置信息存儲(chǔ)場(chǎng)景、IM場(chǎng)景和Feed流系統(tǒng)等應(yīng)用場(chǎng)景。
歡迎開(kāi)發(fā)者與我們交流討論,也希望GaussDB(for Redis)能幫助大家構(gòu)建性能更好、運(yùn)行更穩(wěn)定的應(yīng)用。
原文標(biāo)題:獨(dú)家下載!企業(yè)級(jí)Redis電子書(shū)重磅發(fā)布
文章出處:【微信公眾號(hào):華為開(kāi)發(fā)者社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
審核編輯:湯梓紅
-
數(shù)據(jù)庫(kù)
+關(guān)注
關(guān)注
7文章
3926瀏覽量
66218 -
華為云
+關(guān)注
關(guān)注
3文章
2771瀏覽量
18309 -
云原生
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
261瀏覽量
8274
原文標(biāo)題:獨(dú)家下載!企業(yè)級(jí)Redis電子書(shū)重磅發(fā)布
文章出處:【微信號(hào):Huawei_Developer,微信公眾號(hào):華為開(kāi)發(fā)者社區(qū)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)恢復(fù)—虛擬機(jī)上hbase和hive數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)恢復(fù)案例
PolarDB×ADB雙擎驅(qū)動(dòng) 華鼎冷鏈打造冷鏈數(shù)據(jù)智能反應(yīng)堆

Oracle推出創(chuàng)新數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)
分布式云化數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些類型
云數(shù)據(jù)庫(kù)是哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類型?
華為云Flexus X實(shí)例,Redis性能加速評(píng)測(cè)及對(duì)比

什么是云原生MLOps平臺(tái)
云原生和數(shù)據(jù)庫(kù)哪個(gè)好一些?
PingCAP推出TiDB開(kāi)源分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

一文講清什么是分布式云化數(shù)據(jù)庫(kù)!
分布式云化數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)缺點(diǎn)分析
恒訊科技分析:云數(shù)據(jù)庫(kù)rds和redis區(qū)別是什么如何選擇?
基于分布式存儲(chǔ)WDS的金融信創(chuàng)云承載數(shù)據(jù)庫(kù)類關(guān)鍵應(yīng)用

從積木式到裝配式云原生安全

基于英特爾至強(qiáng)6能效核處理器優(yōu)化原生分布式數(shù)據(jù)庫(kù)OceanBase

評(píng)論