Kvrocks是一个基于rocksdb的开放源码密钥库，与Redis协议兼容。与Redis相比，它的目的是降低内存成本，提高容量。复制和存储的设计灵感来自RockSplitor和BlackWidt。

软件功能

1、Redis协议，用户可以使用Redis客户端来访问Kvrocks。

2、命名空间，类似于Redis数据库，但每个命名空间使用token

3、复制，像MySQL一样使用binlog进行异步复制

4、高可用性，支持redis哨兵在主站或从站发生故障时进行故障转移。

常见问题

Kvrocks 是如何进行数据复制?

Kvocks 的定位是作为大数据量场景下 Redis 的替代方案，提供与 Redis 一样的数据最终一致性保证，采用了类似 Redis 的主从异步复制模型。考虑到需要应对更多的业务场景，后续会支持半同步复制模型。在实现上，全量复制利用 RocksDB 的 CheckPoint 特性，增量复制采用直接发送 WAL 的方式，从库接收到 WAL 直接操作后端引擎。相比于 Binlog 复制方式(回放从客户端接收到的命令)，省去了命令解析和处理的开销，复制速度大幅提升，这样也就解决了其它采用 Binlog 复制方式的存储服务所存在的复制延迟问题。

Kvrocks 是如何实现分布式集群?

业界常用 Redis 集群方案主要有两类：类似 Codis 中心化的集群架构和社区 Redis Cluster 去中心化的集群架构。Kvrocks 集群方案选择了类似 Codis 中心化的架构，集群元数据存储在配置中心，但不依赖代理层，配置中心为存储节点推送元数据，对外提供 Redis Cluster 集群协议支持，对于使用 Redis Cluster SDK 或者 Proxy 的用户不需要做任何修改。同时也可以避免类似 Redis Cluster 受限于 Gossip 通信的开销而导致集群规模不能太大的问题。另外，单机版的 Kvrocks 和 Redis 一样可以直接支持 Twmeproxy，通过 Sentinel 实现高可用，对于 Codis 通过简单的适配也能够比较快的支持。目前集群方案处在测试阶段，预计 7 月份发布，待正式发布后会给大家详细介绍，这里不过多展开。

对于分布式集群来说，弹性伸缩的能力是必不可少的，Kvrocks 是如何实现弹性伸缩的?

整个扩缩容拆分为迁移全量数据、迁移增量数据、变更拓扑三个阶段。迁移全量数据利用 RocksDB 的 Snapshot 特性，生成 Snapshot 迭代数据发送到目标节点。同时，为了加快迭代效率数据编码上 Key 增加 SlotID 前缀。迁移增量数据阶段直接发送 WAL。当待迁移的增量 WAL 小于设定的阈值则开始阻写，等发送完剩余的 WAL 切换拓扑之后解除阻写，这个过程通常是毫秒级的。