【案例分享】华为云企业级Redis：助力VMALL打造先进特征平台

本文介绍了华为商城（VMALL）在建设特征平台过程中，对特征数据存储服务的选型和应用。主要内容板块有以下：

1、华为商城（VMALL）介绍

2、华为商场（VMALL）业务痛点及优化方案

3、利用云数据库GaussDB(for Redis)作为特征数据库所来带的价值

一、华为商城（VMALL）介绍

华为商城（VMALL）是华为公司旗下的自营电子商务平台，以最终用户为主要对象，提供华为手机、无线上网设备、平板电脑、配件等系列终端产品和服务，是以营造用户的移动信息生活为服务宗旨的互联网商务平台。

云数据库GaussDB(for Redis)作为华为云旗下企业级Redis，致力于为客户提供稳定可靠、超高并发，且能够极速弹性扩容的KV存储服务。GaussDB(for Redis)在VMALL特征工程平台建设中，起到了关键作用。

二、华为商场（VMALL）业务痛点及优化方案

1、业务痛点

VMALL使用了大量的AI和大数据技术，用来支撑智能推荐，精准营销，智能搜索，选品投放等业务的高效开展。

随着业务的快速发展，系统对AI算法模型的需求日益增多。当前的AI开发流程中，“模型训练”和“模型部署”阶段都已经有成熟的平台支撑，唯独“特征数据准备”阶段缺乏通用平台，

导致了“线上推理和线下训练的特征数据不一致”，“各算法模型独立开发，特征生产重复造轮子”，“特征工程投入时间多（占据算法开发耗时的60%-70%）”3个关键问题，严重影响了研发效率，阻碍业务发展。为解决此问题，VMALL大数据团队开始着手建设统一的特征平台。

特征平台的核心部件是特征存储数据库，只有通过统一的特征数据存储，才能改变原有的“数据孤岛”窘境，彻底解决“不一致”，“难共享”，“效率低”3大问题。但也正是由于特征数据库需要承担打通线上/线下多个场景，对接批式/流式多种数据源，满足训练/推理多样消费需求，对特征数据库的选型提出了非常高的要求：需要找到一款数据存储服务，既能提供低成本的海量数据存储并方便扩容，又能保证数据的绝对可靠和服务的高可用；既要满足低时延的线上推理，又要满足高吞吐的线下训练；既能提供简洁的KV接口供下游轻松消费，又要兼容主流的批式/流式处理引擎（Spark/Flink等）供上游快速接入。

经过深入调研，VMALL大数据团队最终选择了GaussDB(for Redis)作为特征数据库，下面就让我们详细看看GaussDB(for Redis)是如何满足上述苛刻要求的。

2、解决方案

1.    特征平台使用GaussDB(for Redis)的主要流程

1）特征生产（抽取、处理、存储）

离线特征（静态特征）：定时调度Spark作业，从各种数据仓库、数据湖中提取数据，进行特征工程处理后，存入GaussDB(for Redis) 。

实时特征（动态特征）：Flink消费Kafka，或流式存储中的数据，持续更新到GaussDB(for Redis)中。

1）特征消费

线上推理：模型已经部署到生产，开始承接业务，需要低时延，高并发的消费数据，从GaussDB(for Redis)中读取数据。

线下训练：GaussDB(for Redis)存有最新的特征数据，OBS中存有全量的特征数据。

对于使用静态特征的较为简单的模型，可以直接从OBS中获取特征使用。

对于使用实时特征的场景（如实时推荐系统），由Flink从Kafka中实时取得用户请求记录，并从GaussDB(for Redis) 查询取得特征，将记录和特征拼接成训练样本，存储到文件中，供线下训练使用。

2.  特征平台对GaussDB(for Redis)的核心诉求

结合上述业务场景，总结特征平台对GaussDB(for Redis)的核心诉求如下：

序号

类别

诉求点

1

业务接口

支持简洁的KV接口（不需要范围查询），支持和Spark/Flink快速对接，提升业务开发效率

2

稳定性

作为电商应用的关键支撑系统，需要具备企业级应用的稳定性。如社区Redis存在的fork抖动，oom等问题，需要解决

3

可靠性

特征数据决定了最终给客户的推荐效果，需要确保数据零丢失，强一致

4

成本

特征数据体量庞大，希望采用内存+磁盘混合存储，降低使用成本

5

性能

抗写能力必须强，满足特征数据批量灌库的要求；读取总体要低时延，但非缓存场景，可接受非活跃用户的时延毛刺

6

可扩展性

随着业务发展，特征数据上量很快；扩容要简单，快速，业务影响尽量小

3. GaussDB(for Redis)满足特征平台诉求的关键方案

1）业务接口

GaussDB(for Redis)兼容社区Redis5.0接口，支持和Spark/Flink Connector的对接，很好的满足了业务的使用需求

2）稳定性

GaussDB(for Redis)采用自研内核，解决了社区Redis的fork，oom等老大难问题，具备了企业级应用的稳定性

3）可靠性

数据零丢失：逐条命令实时落盘，底层三副本冗余存储，无数据丢失风险

数据强一致：基于GaussDB公共的共享存储部件DFV，实现三副本强一致，多点访问无脏读风险

4）成本

GaussDB(for Redis)实现数据的自动冷热分离，采用内存+SSD的混合存储方案，大幅降低了客户的使用成本。按照VMALL的特征体量测算，亿级用户，每个用户的特征数量是数K-数10K，GaussDB(for Redis)一年的费用仅3W出头，如果选用社区Redis，费用在20W+

5）性能

GaussDB(for Redis)采用多线程架构，并且所有节点可以同时支持写入，因此可以较好满足批量灌库的高吞吐写需求。读方面，基于冷热分离方案，热数据常驻内存提供稳定低时延；冷数据读涉及IO交换，存在一定长尾，但可满足VMALL业务要求（目前VMALL线上GaussDB(for Redis)实例读时延平均0.16ms，P99 0.4ms，P9999 1.5ms）

6）可扩展性

基于计算存储分离架构，底层数据可被任一节点访问，扩容过程不发生数据拷贝搬迁，因此速度极快；计算节点扩容分钟级完成，存储扩容秒级完成，RTO < 10秒

综上，与社区Redis相比，GaussDB(for Redis)提供了更稳定的使用体验，更可靠的数据存储，更低廉的使用成本和更便捷的扩展能力，是更适合像VMALL特征平台这样大规模电商大数据应用的企业级Redis服务。因此，VMALL特征平台最终选择GaussDB(for Redis)作为特征数据的存储服务。

三、利用云数据库GaussDB(for Redis)作为特征数据库所来带的价值

1、上线后效果

目前VMALL已完成一期的特征数据迁移，包括“特征生产”业务中的“Spark离线特征生产”，以及“特征消费”业务中的“线下训练Flink特征查询”，已迁移到GaussDB(for Redis)。

当前GaussDB(for Redis)运行平稳，业务高峰时段时延稳定，能够满足VMALL当前业务要求。其中，读平均时延0.2ms（p99<0.4ms），写入平均时延0.6ms（P99<2ms）。

VMALL当前已启动二期的特征数据迁移，计划完成包括“Flink在线特征生成”，“线上推理”等核心业务的接入。

2、 总结

本文介绍了华为商城（VMALL）在建设特征平台过程中，对特征数据存储服务的选型和应用。由此可见，华为云GaussDB(for Redis)服务在成本，可靠性，可扩展性等方面具有优势，可作为特征数据存储的理想方案，提供企业级的稳定可靠的Redis服务能力。

附录

GaussDB(for Redis)产品主页

GaussDB(for Redis)官方博客

云数据库 GaussDB(for Redis) 数据库

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