根据经验，很多公司会使用开源Redis集群来做这件事，但其实开源Redis并不太适合这类大数据场景：
一方面，虽然开源Redis并发性能和响应都很优秀，但终究只是缓存，无法提供数据库级的稳定性保障，丢数据、fork抖动、分片不均OOM、扩容耗时久等等，都是很常见的问题。
另一方面，由于开源Redis中存放的数据无法突破内存限制，上百GB的数据存储价格非常昂贵，例如512GB规格的开源Redis接近5w/月。
在这类大数据业务场景下，我们推荐使用华为云数据库GaussDB for Redis做画像数据存储。
三、大数据业务存储神器：华为云数据库GaussDB for Redis
根据现网的案例经验，在数十万QPS流量下，GaussDB for Redis可稳定保持平均时延1ms，p99时延2ms。
媒体侧一般对广告主端到端响应要求在50~100ms，这其中包括了业务及网络链路的耗时，GaussDB for Redis可以很好地满足响应要求，并给业务链路留有充足的余量。
为什么GaussDB for Redis在存算分离的架构下还能提供低时延访问？
开源Redis的稳定性问题存在已久，单线程、fork机制、Gossip协议……这些都是让开源Redis稳定性不够好的原因。在小数据量缓存场景问题不一定经常出现，但在百GB的大数据存储场景下很容易成为打破系统稳定的隐患。
GaussDB for Redis存算分离架构对稳定性的提升是巨大的。在扩容场景，只需调整存储池配合，即可1秒完成扩容，业务0感知。由于数据全部存储在分布式存储池中，当计算节点发生故障，数据依然可见，业务只感知秒级抖动。同时，也不会发生分片数据不均OOM问题。
存储百GB画像数据，比缓存Redis成本节省 50%以上
GaussDB for Redis在这类场景下能够帮助企业实现有效降本，原因是：
1、内存+分布式存储池（Nvme SSD）
开源Redis技术上无法突破内存限制，因此成本会随着每涨1GB而线性增长，大数据业务中很容易带来成本痛点。
GaussDB for Redis分布式存储池采用的高性能Nvme SSD硬件成本虽然比普通SSD高，但是跟内存相比还是比较高性价比的。另外还支持根据实际所需QPS购买计算节点，避免不必要的算力成本浪费。
2、高压缩比
很多画像类业务使用protobuf格式，GaussDB for Redis采用了逻辑数据+块数据双重压缩机制，对于protobuf的压缩比效果很好。根据现网案例经验，500GB的protobuf数据写入GaussDB for Redis后，实际占用的存储空间可压缩到160G，压缩率30%。
四、总结
RTA广告竞价业务近年来发展潜力巨大，一方面要满足媒体侧的性能指标要求，另一方面又要承担企业降本重任。在这类典型大数据业务中，往往需要一款能够兼顾性能与存储降本需求的KV数据库来做画像存储，华为云数据库GaussDB for Redis无论从性能、稳定性，还是大容量、低成本，都充分满足这类场景的需求，是其最佳存储选型。
RTA广告业务流程图
作为存算分离的数据库，稳定性远超缓存Redis