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(xiě)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(mén)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

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審核編輯：湯梓紅