用GaussDB(for Redis)存画像,推荐业务轻松降本60%

Gauss松鼠会 探花 2022-07-26 09:43:13

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,过两天再打开该电商网站,首页推荐显示的必定有耳机、手机壳、蓝牙音箱等手机配件。如果你买的不是手机,而是一件衣服,那么下次打开电商网站显示的,必定是和衣服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?首先我们来看看维基百科上的定义: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满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,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的推荐系统架构设计如下:

6.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特征消费

 

01.行为日志

 

大数据业务通过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。

02.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”。

 

03.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。

 

01.成本高

 

首先第一个是成本高的问题。通常我们搭建KV存储的首选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非常昂贵,只适用于存储少量数据,如果数据量大,存储成本将成为企业的负担;

  • 另一方面,开源Redis在进行AOF文件重写的过程中存在fork机制,导致开源Redis在AOF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。

02.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,跨slot迁移需要耗时很久并且业务受影响时间长。

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四、为什么推荐GaussDB(for Redis)

 

知道了推荐系统的痛点所在,该如何解决呢?究其根本是降本增效,而GaussDB(for Redis)可以说是为解决这些问题而生。

 

01.降本

 

GaussDB(for Redis)从两个方面降低KV数据的存储成本:

 

第一个方面,GaussDB(for Redis)的所有数据全部落在存储,相比开源Redis数据存放在内存中,其成本降低了75%~90%,形成极大的价格优势。举个例子,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GaussDB(for 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存储器之间的成本对比图。

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另一方面,在推荐系统中,KV数据主要存储的是用户画像的信息,这些信息基本上都是经过Protobuf序列化后的信息,而GaussDB(for Redis)自带的数据压缩功能,可以对序列化后的信息进行高压缩比的压缩,实际占用空间仅为开源Redis的50%左右,这又进一步降低了KV数据的存储成本。

 

02.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。

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

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在存算分离的架构下,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;同时还做到分钟级节点扩容,业务秒级感知;存储扩容业务0感知。无论是扩节点还是扩存储容量,对业务的影响几乎为0。

 

五、总结

 

本文简单介绍了推荐系统是什么,并以游戏业务为例,阐明了推荐系统的架构和存在的存储痛点,同时GaussDB(for Redis)是如何解决这些存储痛点的。在大数据时代,推荐系统的应用场景将会越来越多,作为推荐系统的数据存储,GaussDB(for Redis)完美弥补了开源Redis的短板,能够为推荐系统提供强有力的技术支撑。

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