本文主要是介绍十三年沉淀之路，百度智能云 Redis 服务背后的故事，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
十三年沉淀之路
近日，Redis Labs 宣布将其开源协议从 BSD 3-Clause 修改为 SSPLv1 和 RSALv2 的双重许可。并于 Redis 7.4 版本后关闭开源 BSD 软件分发协议。同时，Redis Inc. 已于 2020 年 7 月买断Redis社区后停止了以Core Member为核心的社区管理方式 ，后续开发由 Redis Inc. 全权管理。
在 Redis Inc. 修改协议之后，社区成员快速做出反应，由原来 Redis 社区的多名核心开发者全新组建了 Valkey 社区，并捐献给 Linux 开源基金会进行运营。在 4 月 16 日召开的 Linux 基金会北美开源峰会上发布全新版本 Valkey 7.2.5。
Redis 作为一款高性能内存数据库，诞生于开源，今天能广泛流行，开源是重要原因，但是也离不开社区，云厂商，用户的共同推动。百度作为互联网厂商，内存数据库的使用场景和使用量一直很大，因此对 Redis 有深度的使用。同时百度有很多场景，Redis 开源版本并不能满足，百度智能云 Redis 产品一直是「自研+开源」来提供服务。
在过去的十几年时间内，百度内存数据库，一直在结合内外部场景进行演进，主要分为两个阶段
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从 Redis 1.0~3.0 基于开源深度优化阶段，。
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从 Redis 4.0 为了解决 Redis 能支持持久存储的能力，在跟进开源 Redis 的基础上，开始全新架构自研阶段，内部称为 PegaDB，接下来我们简单来梳理下百度内存数据库的十三年沉淀和演进之路。
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社区版本深度优化：Redis 1.0 ~ Redis 3.0
早在 2011 年，百度数据库团队就已经使用 Memcache 服务处理其缓存需求，当时缓存雪崩问题是其中比较关键的一个技术挑战，Memcache 在遭遇宕机时往往会导致缓存雪崩问题，即请求直接穿过缓存层，落到数据库层，对数据库造成巨大压力。这不仅降低了应用的性能，也增加了系统的不稳定性。
为了解决这一问题，百度数据库团队认识到，需要一个具备更高可用性和更丰富特性的缓存解决方案。Redis 以其高性能、支持数据持久化、以及丰富的数据结构被视为理想的替代品。最重要的是，Redis 的复制 (replication) 和持久化特性可以有效减少因宕机导致的缓存雪崩问题。
2012 年，百度数据库团队开始在内网大规模使用 Redis 2.6 版本，并基于 Redis 进行了优化，Baidu Redis 1.0（内部称为 BDRP）。当时，虽然 Redis 已经被广泛应用于各种场景，但社区版的 Redis 由于其单分片限制，已经无法满足日益增长的数据处理需求，而支持多分片就需要考虑负载均衡和读写分离的场景，因此通过自研的 proxy 以及支持 nshead 协议的实现，他们不仅实现了读写分离和负载均衡，还通过 Redis 的持久化机制，有效地缓解了缓存雪崩问题。即使在宕机的情况下，Redis 的快照 (RDB) 和 AOF(append-only file) 机制也能保证数据的恢复，大大减少了直接请求数据库的情况。
此外，百度数据库团队对 Redis 的使用策略进行了深度优化，这涵盖了持久化策略的合理配置、内存管理的优化以及定制化功能的开发。其中，为了满足特定业务需求的实现了如下功能，例如同源增量数据同步（已在 4.0 版本社区中支持）、弹性扩缩容（支持槽粒度迁移，这一特性在3.0版本的社区中已实现 slot 扩缩容），以及多地域就近访问等，这些功能可以显著提升了系统的稳定性和性能。
此外，他们还将部分关键特性，如 rdb-only 复制、共享复制缓冲区以及减少 COW 内存等，合入到Redis的社区版。据统计，已累计向社区提交了超过60个 PR（Pull Request）。通过在开源社区版本上深度改进，Redis 从 1.0 一直演进到 3.0。
自研全新架构：Redis 4.0～ Redis 7.0
虽然基于 Redis 开源版本研发解决了部分问题，但随着数据量的爆炸式增长，存储成本和管理复杂度成为了新的挑战。
特别是对于度秘业务，当时由于 DuerOS 后端的大量数据都存储在 Redis 中，如会话记录和用户信息，仅 2018 年 1 月设备数已经超过 5000w，月活跃设备超过 1000 万，迅猛增长的数据量导致线上多次出现容量不足的问题，而传统的内存数据库解决方案成本过高，无法满足长期需求。此外，对于度秘的某些业务场景来说，其 QPS 需求并不高（1kB value 下单盘<1W QPS），且对时延的要求相对宽松（99.5%小于 10ms）。这意味着，如果能开发一套兼容 Redis 协议，完全自研架构的磁盘缓存解决方案，不仅能满足业务需求，还能显著降低成本。而怎么降低成本也是 Redis 客户的核心需求。为了更好地服务客户，百度数据库团队亟需研发基于磁盘的缓存产品。在 2017 年启动了基于 RocksDB 的创新型数据库产品——PegaDB 的研发。这款产品的核心理念是与 Redis 实现高度兼容，同时主打基于磁盘的存储方式，从而颠覆传统内存数据库的存储模式。
PegaDB 不仅成功实现了与 Redis 的无缝对接，更在存储成本上取得了显著突破，相较于传统内存数据库，成本节约了超过 90%。这一创新成果不仅为百度度秘业务提供了强大的数据支持，更为百度及其他业务部门获得了高效且经济的数据存储解决方案。
从 2017 年 PegaDB 初步推出磁盘 KV 存储服务以来，随着版本的迭代，PegaDB 增加了命令的丰富度，加强了系统的可扩展性和弹性，提升了主从复制的效率，进一步保障了数据的安全性。到了最新版本 PegaDB，已经能够支持在线数据灌输和存算分离。下图是过去主要的一些能力演进：
在经历了从 Redis 增强能力，以及自主研发全新架构 PegaDB 以应对成本和扩展性挑战后，百度的数据处理能力和规模已经非常大的规模。截至目前， 百度智能云 Redis 的节点规模预估已经超过 几十 w 个，每日请求达到万亿的规模，数据量也达到 PB 级别，这样的数据处理量在业界也算是 top 级别的规模。
值得一提的是，Redis 服务 经过多年的发展，还拥有传统内存数据库所不具备的几大特性：
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首先是异地多活功能，确保数据在多个地理位置的节点上都能保持实时同步和高度可用；
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其次是半同步复制技术，能够在确保数据一致性的同时，最大限度地减少延迟；
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最后，其全量同步过程无需进行传统的 fork 操作，从而简化了数据迁移和备份的复杂性。
展望：云边一体，高效智能
随着市场对数据处理和存储技术的需求激增，特别是在数据爆炸和 AI 技术不断发展的今天，云计算的中心化处理能力将与边缘计算的分布式、低延时特性相结合，形成一个统一、协同的云边一体计算网络，这种架构将会对服务提出更高的要求，百度数据库团队既面临挑战也看到机遇。通过技术创新和自研，成功从开源 Redis 演变到自研 PegaDB 。未来，希望持续提升 Redis 产品的数据处理效率，融合 AI 技术，并支持云和边缘计算，为用户提供更优质稳定，高效智能的服务，保持行业领先地位。
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