揭秘GaussDB(for Redis）：全面对比Codis

摘要：Codis集群在国内Redis生态圈很流行，社区已停止维护。本文从架构和特性两方面对比，带你感受华为云GaussDB(for Redis)的全新价值。

本文分享自华为云社区《华为云GaussDB(for Redis)揭秘第19期：GaussDB(for Redis)全面对比Codis》，作者：高斯Redis官方博客。

一、Codis究竟有多火？

说Codis是国内最流行的自建Redis集群方案，一点也不为过。客户曾这样说：

“Codis你不知道吗？我们公司用了好多年了，好东西呀。”

的确，相比去中心化架构的开源Redis Cluster，Codis这种proxy代理集群显然更“好用”，甚至就连RedisLabs官方都推出了功能类似的redis-cluster-proxy来弥补传统Cluster缺点。

然而其实从N年前开始，Codis社区就没有人维护了，我们的客户项目经理海鹏老师也经常要帮助客户把自建Codis搬迁到云上的GaussDB(for Redis)。

Codis的确很优秀，不过我们可以负责任地说：

华为云KV数据库GaussDB(for Redis)更优秀！

二、GaussDB(for Redis) vs Codis：架构比拼

首先，我们从技术架构角度来看看两款产品究竟哪里不同。

如图，架构上的差异一目了然，我们可以自顶向下分析：

1、非标SDK vs 标准SDK

公有云用户普遍讨厌“搞特殊”，然而Codis偏要搞特殊。Codis绑架用户必须使用非标Jodis SDK来解决代理层单点故障问题。但如果用户偏要使用标准SDK（如大名鼎鼎的Jedis）呢？Codis表示：对不起，跟高可用说拜拜吧。

相反，GaussDB(for Redis)在使用上则很友好，业务侧使用任何标准SDK都行，同时高可用、自动负载均衡能力也全都在。上云搬迁时，GaussDB(for Redis)兼容方面做得也很成熟，不论客户原来代码用的是StandAlone，还是Cluster、Sentinel等模式，都可以0改造上云，真正做到开箱即用，体验感极佳。

2、无负载均衡 vs 专业的ELB

Codis的代理层虽然提供了横向扩展能力，但并不好用：要么牺牲高可用来使用标准SDK连接单点；要么使用Jodis SDK，但代价是业务走向非标化。

而GaussDB(for Redis)提供ELB，方便用户统一接入，在简化客户端复杂度的同时，还带来了专业的负载均衡能力。有了这个统一接入IP，用户相当于自己在使用一个超大容量的单机Redis，而无需操心底层细节。

3、存算耦合 vs 存算分离

可以认为，Codis是在多套Redis分片上做了一层封装，架构模型是传统的存算耦合。在大key、数据一致性、分片故障、扩缩容等典型场景中，都延续了开源Redis的长期“痛点”。

GaussDB(for Redis)采用存算分离架构，计算层聚焦数据业务，存储层基于高性能分布式共享存储池，确保数据三副本存储强一致，超高可靠。同时大幅节省硬件成本，帮业务减负。

三、GaussDB(for Redis) vs Codis：特性比拼

从前文的架构维度对比可以看出，GaussDB(for Redis)上有ELB让业务侧“更好用”，下有存储池让数据“更可靠”，比自建Codis集群优秀了太多。

下面再从特性维度聊聊，GaussDB(for Redis)还能给业务侧带来哪些价值。

1、兼容性

GaussDB(for Redis)完全兼容Redis协议，同时兼容StandAlone/Cluster/Sentinel等多种SDK模式，方便业务搬迁上云。而Codis的兼容性则显得很差。

2、稳定性

自建Codis集群稳定性强依赖开源Redis能力，不论是扩容还是大key场景，都有相同痛点，在此不再赘述。

GaussDB(for Redis)自研架构完全解决了开源Redis的fork问题，稳定性大幅提升；同时，在与分布式存储池架构的深度合作下，数据的可靠性也全面优于Codis。

3、成本

Codis依然是传统纯内存Redis的封装，业务存不了多少就会触及成本痛点。随着业务长期发展，逐渐也会有数据降冷（如APP的冷用户），此时Codis里真正有价值的热数据占比越来越低，全量数据在内存中成本会相当高。

GaussDB(for Redis)的算力则按需选配，存储价格低，非常适合大容量KV存储场景。

四、总结

Codis是很多开发和运维同学曾经青睐的产品，是时代的记忆，但是，技术在快速发展。在这里，建议使用了Codis的业务可以考虑使用GaussDB(for Redis)，感受华为云这款企业级KV数据库的全新价值。

五、附录

本文作者：

华为云数据库GaussDB(for Redis)团队

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