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Uber的存储系统经历了十年的演进,从Schemaless到Docstore,再到CacheFront,成功应对PB级数据处理和高并发请求的挑战。Schemaless解决了MySQL的扩展性问题,Docstore结合了NoSQL的灵活性与SQL的强一致性,CacheFront则实现了1.5亿QPS的读取性能,体现了持续演进的重要性。

从 0 到 1.5 亿 QPS:Uber 核心存储架构的十年演进与缓存设计哲学

Tony Bai
Tony Bai · 2025-09-01T13:59:55Z
Uber如何使用集成的Redis缓存支持每秒4000万次读取?

QA Wolf是一种QA解决方案,可在几周内将Web应用程序的测试覆盖率提高到80%。Uber开发了名为Docstore的分布式数据库,用于构建其服务。Uber创建了一个集成的缓存解决方案CacheFront,以解决低延迟数据库读取的挑战。CacheFront通过将缓存与数据库解耦,使用缓存失效和数据更改捕获来提供高性能和一致性。CacheFront的设计目标是减少扩展需求,提高读取请求的延迟和稳定性,并降低数据库引擎层的资源分配。CacheFront确保了99.99%的一致性,具备可扩展性和容错性。CacheFront目前在生产环境中支持超过40M的请求每秒。

Uber如何使用集成的Redis缓存支持每秒4000万次读取?

ByteByteGo Newsletter
ByteByteGo Newsletter · 2024-03-26T15:30:32Z

Uber通过CacheFront解决了在Docstore上扩展读取工作负载的挑战,提供了强一致性的缓存解决方案,降低了数据库引擎负载,实现了低延迟读取请求。

Uber是如何花费巨大精力实现缓存精确失效?

极道
极道 · 2024-02-24T00:23:00Z
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