摘要： 本文介绍了EloqKV，一款基于EloqStore的现代数据存储引擎，旨在解决传统内存缓存系统在高并发和大数据场景下的性能瓶颈。EloqKV通过利用NVMe SSD的优势，实现了接近DRAM级别的低延迟性能，同时大幅降低了成本。文章详细阐述了EloqKV如何通过优化数据库架构、采用B-tree索引、批量写入优化、协程和异步I/O等技术，实现高吞吐量和低延迟。此外，还介绍了EloqStore的开源信息以及其在AI时代对键值存储的重新思考。
讨论： EloqKV是一个基于自定义存储引擎EloqStore的Redis替代品，旨在解决传统基于磁盘的存储系统在持久化时的尾延迟问题。它采用了自定义的B-tree变体，避免了LSM树在重写时常见的“压缩停滞”，同时利用io_uring和协程来处理大量的并发I/O请求。此外，EloqStore支持对象存储作为主要持久层，NVMe作为高速缓存层，以提供持久性和速度。然而，对于控制写延迟的问题，有用户指出B+树在更新方面表现不佳，而LMDB虽然在读取速度上很快，但在写入速度上不如RocksDB。
原文标题：EloqKV: Achieving Predictable P99.99 Latency on NVMe with Redis API
原文链接：https://www.eloqdata.com/blog/2026/01/08/eloqkv-on-eloqstore
讨论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=46734034