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案例一:腾讯问卷调查系统

业务背景

问卷调查系统采用 Redis + MySQL 的双 DB 存储方案,全量数据存储在 MySQL 数据库,Redis 作为缓存实时从 MySQL 同步数据,相当于是真实数据的一个副本。问卷分析过程会产生批量读请求,从 Redis 缓存中读取数据。问卷写入提交数据时,直接写入后台 MySQL 数据库中。
这种方案磁盘与内存分别存在一份数据,这就意味着如果数据库中数据发生变化的时候,就会导致缓存数据不一致的问题。
业务高并发时,问题调查系统会有大量用户同时提交问卷,所有的表单字段都是后台数据库来维护,对于每一次答卷提交请求,如果都从后端数据库去取每一题及选项的话,必定会对性能造成不小影响。MySQL 的写入性能严重影响用户体验。

方案分析

采用云数据库 KeeWiDB 混合存储版架构替换 Redis + MySQL 的双 DB 存储方案。KeeWiDB 一体化的 DRAM、持久内存、SSD 的三级存储方案,数据库服务可根据问卷调查系统访问数据的热度自动将数据分级,将不同访问密度的数据存储到不同成本的介质中,持久内存缓存访问热数据、磁盘存储冷数据,实现性能与成本的完美平衡。一个数据库同时解决高速缓存、数据存储、海量数据缓存三大难题,并且很好地解决缓存一致性的问题,提升业务开发效率。通过命令级持久化,实现单节点10W+的读写能力,提供毫秒级的访问延迟。n



客户价值

云数据库 KeeWiDB 混合存储版方案可带来以下价值:
大幅提升写入的性能,带来极致的问卷体验。
分级存储,一体化设计,节省20%的存储成本。
降低开发和维护的成本,简化业务接入。

案例二:腾讯新闻 - Debug 画像

背景信息

腾讯新闻 - Debug 画像采用 Redis + Tendis 存储方案。用户行为异步写入 Tendis,Debug 平台从 Tendis 读取数据,并写入白名单数据缓存在 Redis,数据源端通过白名单从 Redis 获取数据。n


此方案所产生的业务痛点包含:
用户行为异步写入 Tendis 的流量不定,压力较大时会影响 Debug 平台的读延迟。
Redis 数据库过期数据的删除效率低,需通过 scan 触发删除。
一个业务使用了两个数据库,运维管理复杂、成本高。

方案分析

使用云数据库 keeWiDB 数据库代替现有的 Redis + Tendis 存储方案。数据冷热分级,热数据拥有内存级性能,DRAM、PMEM、SSD 三级存储架构,热数据缓存更稳定,如下图所示。n



客户价值

在满足业务诉求时,云数据库 KeeWiDB 需要的计算资源更少,资源成本更低。
过期数据的删除策略可调,可避免数据膨胀。
云数据库 KeeWiDB 将 Redis 和 Tendis 合二为一,开发/运维效率提升50%。