华为云GaussDB(for Redis)揭秘第23期:用GaussDB(for Redis)存画像,推荐业务轻松降本60%

高斯Redis官方博客 发表于 2022/07/20 10:42:50 2022/07/20
【摘要】 用户画像存储是推荐业务核心,但开源Redis无法胜任。华为云高斯Redis是最佳存储选型,轻松降本60%,同时获得企业级高稳定性。

一、什么是推荐系统

       不知道大家有没有过这样的经历,当你前脚刚在某电商网站买了一个手机,过两天之后你再打开该电商网站,显示在首页的上必定有耳机、手机壳和蓝牙音箱等手机配件。如果你买的不是手机,而是一件衣服的话,下次打开显示的必定是和该衣服非常搭配的裤子和鞋子等。聪明的你不禁要问,为何电商网站如此强大,竟然能提前预知你的偏好,并且给你推荐你可能喜欢的商品?其实在这背后,都离不开那强大的推荐系统。

       什么是推荐系统呢?首先我们来看看维基百科对推荐系统的定义:推荐系统是一种信息过滤系统,可以根据用户历史行为用于预测用户对物品的“评分”或“偏好”。简单来说,如果你是一个电子发烧友,那么系统肯定会给你推荐各种新鲜出炉的3C产品,如果你是一个coder,那么你的页面肯定充斥各种编程大全的书籍。推荐系统近年来非常流行,应用于各行各业,它推荐的对象包括:电影、音乐、新闻、书籍、学术论文、搜索查询、分众分类、电商购物和游戏业务等。

二、推荐系统的架构

       了解了什么是推荐系统之后,接下来我们继续介绍下推荐系统的架构,以游戏行业为例,一个典型的游戏业务中的推荐系统架构设计如下:

20.png

         推荐系统主要由3部分组成,分别是:行为日志收集、特征生产和特征消费。

(1)行为日志收集

         大数据业务收集用户的行为日志,分析获得用户画像,并且将这些用户画像保存在分布式文件系统HDFS中。

(2)特征生产

         工程业务负责为大数据业务提供一套接口调用,主要是“灌库”,即定时或按一定逻辑把HDFS中的用户画像加工成特征,灌入工程业务负责的“KV存储”。

(3)特征消费

         工程业务团队还负责将算法团队的推荐模型进行工程落地,他们开发线上推理组件,从KV存储中提取特征数据,分析计算,最终得出推荐结论,展示给用户。

三、推荐系统的存储痛点

       上一节中我们介绍了游戏行业中推荐系统的架构,这也是推荐系统的一个典型架构。从架构图可以看出,KV存储在整套链路中,承载着重要的承上启下作用。然而,推荐系统中的KV存储却存在着两个大的痛点,第一个是成本高,第二个是扩容慢。

(1)成本高

         首先第一个是成本高的问题。通常我们搭建KV存储的话首选都是选择自建一个开源Redis集群作为KV存储系统。

  • 一方面,开源Redis的数据全部放在内存中,众所周知内存的存储成本是非常昂贵的,内存只适合用于存储少量数据,如果数据量大的话,数据的存储成本将成为企业的负担;
  • 另一方面由于开源Redis在进行AOF文件重写的过程中,存在fork机制,导致开源RedisAOF文件重写时,其内存利用率只有50%,这就进一步使增加了开源Redis的内存使用成本。

(2)扩容慢

       除了成本比较高,开源Redis还存在扩容慢的问题。在自建的开源Redis集群中,随着业务增长,KV存储的容量不得不进行扩容。但是由于原生Redis本身的架构特点,在扩容过程中难免要发生key的跨slot迁移,如下图所示:

21.png

       如果发生slot迁移,需要耗时很久并且业务受影响时间长。

四、为什么推荐高斯Redis

       上一节中我们介绍了推荐系统的存储痛点,如何解决呢?要解决这两个痛点,无非是需要进行降本增效,而高斯Redis似乎就是为了解决这些问题而生。

1)降本

       就降本而言,高斯Redis从两个方面降低KV数据的存储成本:

       第一个方面,高斯Redis的所有数据全部落在磁盘,相比开源Redis存在内存中而言,其成本降低了75%~90%,拥有极大的价格优势。举个例子来说,一个512GB的开源Redis集群,其成本几乎要5w/月,而相同规格的实例,如果替换成高斯Redis,其成本节约40%以上,几乎节省了一个人力成本在里面。下面这张表格是不同层级的存储器之间的成本对比图。

22.png

       另一方面,在推荐系统中,KV数据库主要存储的是用户画像的信息,而这些信息基本上都是经过Protobuf序列化后的信息,而高斯Redis自带的数据压缩功能,对序列化后的信息可以进行高压缩比的压缩,相对于开源Redis而言,存储空间仅仅为开源Redis70%85%,这又进一步降低了KV数据的存储成本。

2)增效

       除了降本,另一方面就是增效了。众所周知,开源Redis的架构中,如下图所示,其存储和计算是不分离的,这就导致节点进行扩容的时候,会发生分片的迁移,从而导致业务会受到影响。

23.png

        高斯Redis为了解决这个问题,采用了存算分离的架构,如下图所示:

24.png

       在采用存算分离的架构下,底层数据可以被任意上层计算节点访问,扩容过程不发生数据拷贝搬迁,速度极快。节点扩容时,分钟级完成,业务只有秒级感知。容量扩容时,业务0感知。无论是扩节点还是扩磁盘容量,对业务造成的影响几乎为0

五、总结

       本文简单介绍了推荐系统是什么,并且以游戏行业中的推荐系统为例,介绍了推荐系统的架构和其存在的存储痛点,并且介绍了高斯Redis如何解决该存储痛点。在这个大数据时代,推荐系统的应用会越来越多,作为推荐系统的数据存储,高斯Redis解决了开源Redis所存在的缺点,为推荐系统提供了有力的技术支撑。

六、附录

  • 本文作者:

华为云数据库GaussDB(for Redis)团队

  • 杭州/西安/深圳简历投递:

yuwenlong4@huawei.com

  • 更多产品信息,欢迎访问官方博客:

bbs.huaweicloud.com/blogs/248875

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