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- 前言 -

依靠?jī)?nèi)存來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，也稱為內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，成為了解決高并發(fā)、低時(shí)延數(shù)據(jù)管理需求的技術(shù)路線。近年來(lái)，隨著動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器（DRAM）容量的上升和單位價(jià)格的下降，使大量數(shù)據(jù)在內(nèi)存中的存儲(chǔ)和處理成為可能，Redis、Memcached等內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)管理軟件逐漸成熟，應(yīng)用范圍越來(lái)越廣。

未來(lái)幾年，隨著非易失性存儲(chǔ)器件（NVM）逐步投入商用，新硬件將會(huì)給內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)帶來(lái)更大的發(fā)展機(jī)遇。

本白皮書(shū)闡述了內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的概念，梳理了內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷史和核心屬性，分析了在電商、直播和電信行業(yè)的典型應(yīng)用場(chǎng)景，并對(duì)主流的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了介紹和對(duì)比，從技術(shù)和管理兩個(gè)角度提出了產(chǎn)品選型和硬件選型建議，并總結(jié)了內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展趨勢(shì)：

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)又稱主存數(shù)據(jù)庫(kù)（In-memory或main memory database），是一種主要依靠?jī)?nèi)存來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。

在數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)中，有一類內(nèi)存優(yōu)化技術(shù)，是在傳統(tǒng)的磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù)中，增加內(nèi)存緩沖池，也就是常說(shuō)的共享內(nèi)存技術(shù)，其主要目的是最小化磁盤(pán)訪問(wèn)。

而內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，幾乎把整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)放進(jìn)了內(nèi)存中，相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)使用的磁盤(pán)讀寫(xiě)機(jī)制，內(nèi)存具備更極致的讀寫(xiě)速度，性能會(huì)比傳統(tǒng)的磁盤(pán)數(shù)據(jù)庫(kù)有數(shù)量級(jí)的提升。因此內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)通常被用于對(duì)性能要求較高的場(chǎng)景中。

- 內(nèi)存技術(shù)的成熟 -

內(nèi)存器件的容量密度在快速上升。最早期的內(nèi)存和今天常見(jiàn)的內(nèi)存條不同，是直接焊接在主板上的內(nèi)存芯片，容量普遍在64KB以下。

1982年之后，隨著80286芯片的推出，開(kāi)始出現(xiàn)30線（Pin）256KB的SIMM內(nèi)存條，被認(rèn)為是內(nèi)存領(lǐng)域的開(kāi)山鼻祖；
在80年代末，386和486時(shí)代的PC向16位發(fā)展，出現(xiàn)了72線的SIMM內(nèi)存，單條容量可達(dá)512KB-2MB；90年代初，EDODRAM開(kāi)始盛行，單條容量在4MB-16MB；
在1995年，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)入圖形界面時(shí)代，內(nèi)存技術(shù)也發(fā)生了重要變革，支持64位的SDRAM成為一代經(jīng)典，在性能上有極大提升，容量也達(dá)到了64MB；
隨后的十幾年，內(nèi)存容量開(kāi)始穩(wěn)定地遵循摩爾定律翻倍，持續(xù)到2019年，DDR3內(nèi)存的容量已經(jīng)可以達(dá)到16GB。

內(nèi)存器件的單位價(jià)格也在逐年快速下降。從1970年代至今，內(nèi)存每兆字節(jié)的價(jià)格下降了近9個(gè)數(shù)量級(jí)，根據(jù)2019年最新的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，平均花費(fèi)3-5美元就可以購(gòu)買到1GB的內(nèi)存。內(nèi)存容量的持續(xù)上漲以及價(jià)格的下降，使大量數(shù)據(jù)在內(nèi)存中進(jìn)行存儲(chǔ)和操作成為可能。

- 內(nèi)存技術(shù)的瓶頸與突破 -

過(guò)去幾十年，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的存儲(chǔ)體系結(jié)構(gòu)被設(shè)計(jì)成如圖2的金字塔形模型。這樣的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)利用局部性原理盡量將熱數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在靠近CPU的地方。在傳統(tǒng)模式中，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的所有數(shù)據(jù)都保存在DRAM介質(zhì)中。

雖然DRAM的價(jià)格已經(jīng)大幅下降，但在海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求下，內(nèi)存的成本依然是很大的問(wèn)題；另外由于DRAM屬于易失性介質(zhì)，掉電后所有數(shù)據(jù)都會(huì)丟失，需要額外考慮數(shù)據(jù)持久化的方案，會(huì)極大的限制內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的性能和使用場(chǎng)景。

針對(duì)DRAM現(xiàn)存的一些硬件瓶頸，業(yè)界已經(jīng)研發(fā)出了持久型內(nèi)存（PM，Persistent Memory），學(xué)術(shù)名為存儲(chǔ)級(jí)內(nèi)存（SCM，Storage ClassMemory），和DRAM一樣，都是安裝在機(jī)器主板的內(nèi)存槽接口中。

參考圖2，DDRDRAM及以上的易失性存儲(chǔ)CPU可以通過(guò)load/store指令直接訪問(wèn)，而NANDSSD及以下的非易失性存儲(chǔ)CPU無(wú)法直接訪問(wèn)，需要先加載到易失性存儲(chǔ)中，可以看出DRAM與SSD之間存在巨大的性能鴻溝，在訪問(wèn)時(shí)延上出現(xiàn)了跳變。

而持久型內(nèi)存位于DRAM與SSD之間，以load/store指令的方式訪問(wèn)并支持?jǐn)?shù)據(jù)的持久化，也填補(bǔ)了DRAM與SSD在時(shí)延上存在的鴻溝。相比DRAM，持久型內(nèi)存在性能上處于劣勢(shì)，但容量和價(jià)格均占據(jù)優(yōu)勢(shì)；相比NANDSSD，持久型內(nèi)存在性能上處于優(yōu)勢(shì)，但容量和價(jià)值處于劣勢(shì)。

- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展歷程 -

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展主要經(jīng)歷了雛形期、理論成熟期、市場(chǎng)成長(zhǎng)期及高速發(fā)展期四個(gè)階段。

- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn) -

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)在提供高性能讀寫(xiě)能力的同時(shí)，也存在由于器件導(dǎo)致的數(shù)據(jù)易失問(wèn)題，需要在應(yīng)用中引起注意。

1).優(yōu)勢(shì)：高性能讀寫(xiě)

由于省去了磁盤(pán)I/O的開(kāi)銷，在數(shù)據(jù)訪問(wèn)的時(shí)延上內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫(kù)可以達(dá)到傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法達(dá)到的微秒級(jí)別，單機(jī)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的QPS也可以達(dá)到10萬(wàn)以上，配合上用戶態(tài)協(xié)議棧、內(nèi)存大頁(yè)等技術(shù)之后，更是可以輕松達(dá)到幾十萬(wàn)QPS的量級(jí)，這是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)很難做到的。

2).挑戰(zhàn)：內(nèi)存數(shù)據(jù)易失

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前主要使用DRAM作為存儲(chǔ)介質(zhì)，DRAM屬于掉電易失性介質(zhì)，為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)需要考慮持久化方案。現(xiàn)階段主流的鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)于持久化的支持較為薄弱，持久化性能也不如傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫(kù)中克服掉電易失性來(lái)保障數(shù)據(jù)可靠性的方法主要是以下兩種：

一是每次操作都進(jìn)行數(shù)據(jù)持久化，這種方式勢(shì)必會(huì)大幅降低內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的性能；
二是按照一定的策略進(jìn)行操作的持久化，這樣可以達(dá)到一定程度的優(yōu)化和緩解，但極端情況下數(shù)據(jù)丟失的情況仍不可避免。

現(xiàn)階段新型的非易失性存儲(chǔ)器件已經(jīng)發(fā)布但尚未規(guī)?；逃谩Ｏ嘈沤鉀Q了存儲(chǔ)易失性的難題后，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)具備更多的應(yīng)用。

- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的分類 -

主流的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)可分為鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)以及其他數(shù)據(jù)庫(kù)，用戶可根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求選擇適合自己的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)類型。

1).鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)

鍵值對(duì)（KV, Key-Value）內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)指的是一種以鍵值對(duì)為主要存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)通常按鍵進(jìn)行數(shù)據(jù)存取操作，值通常支持各種數(shù)據(jù)類型，使用鍵值存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)模型相對(duì)簡(jiǎn)單，更適合要求性能高、計(jì)算簡(jiǎn)單的一些場(chǎng)景。鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的典型代表為 Redis、Memcached 和 Aerospike。

2).關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)

關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)是一種基于數(shù)據(jù)關(guān)系模型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)將傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)表搬到內(nèi)存中，支持通過(guò) SQL語(yǔ)句的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)的訪問(wèn)，在實(shí)現(xiàn)復(fù)雜分析功能的同時(shí)，提升數(shù)據(jù)訪問(wèn)速度。關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的典型代表軟件為 Oracle TimesTen、SAP HANA、MemSQL 和 SQLite。

3).其他類型的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)

除鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)之外，其他比較小眾的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)稱為其他內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，比如圖內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù) RedisGraph 等。

- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品現(xiàn)狀 -

DB-Engines Ranking 是公認(rèn)較權(quán)威的數(shù)據(jù)庫(kù)排行，我們選取了其中最為活躍的 10 款典型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比。開(kāi)源產(chǎn)品中，Redis 和 Memcached 是最受歡迎的兩款鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)；而 SQLite 是最受歡迎的關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。表中大部分的關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)為商用數(shù)據(jù)庫(kù)，其中熱度最高的是 SAP HANA。

早在 1995 年就發(fā)布第一版的Oracle TimesTen 仍然在榜上活躍；2014 年新發(fā)布 Apache Ignite 兼容鍵值和關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，熱度正穩(wěn)步攀升。事務(wù)支持方面，大部分的關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)稱可以支持 ACID，但都需要在性能上作出妥協(xié)。

- 內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)選型建議 -

技術(shù)服務(wù)于業(yè)務(wù)，內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的選型應(yīng)首先遵循業(yè)務(wù)場(chǎng)景的需求。業(yè)務(wù)特性決定了數(shù)據(jù)的應(yīng)用特性，包括數(shù)據(jù)量、并發(fā)度、讀寫(xiě)特性、一致性、響應(yīng)時(shí)間、操作復(fù)雜度、業(yè)務(wù)連續(xù)性等要求，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)的一致性、容錯(cuò)性、擴(kuò)展性、安全性等技術(shù)要求。在做內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)的選型前，建議先梳理業(yè)務(wù)需求并進(jìn)行量化；再將核心數(shù)據(jù)應(yīng)用特性映射成數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)要求；最后按篩選出的技術(shù)要求進(jìn)行選型。

1).技術(shù)因素

按照技術(shù)要求進(jìn)行內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)選型時(shí)，可主要考察業(yè)務(wù)的性能、一致性要求和 SQL 兼容性三個(gè)因素。

業(yè)務(wù)是否有很高的性能要求？一般有高并發(fā)、低時(shí)延讀寫(xiě)要求的業(yè)務(wù)，如游戲?qū)崟r(shí)排行、直播粉絲關(guān)注等，建議選擇內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是否要求強(qiáng)一致性？如果業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的可靠性和一致性要求較高、需要 ACID 級(jí)別的事務(wù)支持，則建議使用 MySQL 等傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。但需要注意的是，強(qiáng)一致性的要求會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的性能造成一定的影響；如果需要兼具高性能和強(qiáng)一致性，則需要在應(yīng)用架構(gòu)層面進(jìn)行優(yōu)化，單靠數(shù)據(jù)庫(kù)的能力還無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)處理是否要求 SQL 兼容性？在高性能要求的場(chǎng)景下，業(yè)務(wù)中如果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)固定、有復(fù)雜的關(guān)聯(lián)計(jì)算要求，或是需要 SQL 語(yǔ)法支持的情況，建議使用關(guān)系型內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)；對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多變、擴(kuò)展性要求高、數(shù)據(jù)模型和操作簡(jiǎn)單的場(chǎng)景，建議使用鍵值對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)。

除了這三條考察指標(biāo)，還可以結(jié)合數(shù)據(jù)容量、成本、擴(kuò)展性、可維護(hù)性等需求進(jìn)行綜合考量。

2).非技術(shù)因素

上述選型方法主要考量的是技術(shù)因素，除此以外還可以結(jié)合實(shí)際情況，引入一些其他維度的考量，進(jìn)行綜合評(píng)估，最終挑選出適合的產(chǎn)品。包括但不限于以下維度：

生態(tài)成熟度。指數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品的狀態(tài)，包括各種配套工具、技術(shù)架構(gòu)成熟度、代碼質(zhì)量、開(kāi)發(fā)模式、社區(qū)建設(shè)、商業(yè)支持服務(wù)、版權(quán)協(xié)議等；
應(yīng)用架構(gòu)適配度。指應(yīng)用架構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的兼容性、以及適配改造友好度，包括技術(shù)架構(gòu)適配、開(kāi)發(fā)語(yǔ)言適配等；
團(tuán)隊(duì)適應(yīng)度。指開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)、維護(hù)團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的熟悉程度、偏好程度、學(xué)習(xí)成本以及配套運(yùn)維工具等。

內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)及技術(shù)選型