KeyDB: Die Referenz-Architektur für Multithreaded High-Performance Caching

TL;DR

Redis ist der unangefochtene König der In-Memory-Datenbanken, hat aber eine architektonische Achillesferse: Es ist Single-Threaded. Selbst auf einem teuren Server mit 64 Kernen nutzt Redis nur einen einzigen Kern – der Rest liegt brach. KeyDB ist ein High-Performance-Fork von Redis, der diese Fessel sprengt. Durch echtes Multithreading nutzt KeyDB die gesamte Hardware-Power, bietet bis zu 5x mehr Durchsatz und bleibt dabei 100% kompatibel. Wer KeyDB nutzt, skaliert vertikal statt horizontal und spart sich komplexe Cluster-Architekturen.

1. Das Architektur-Prinzip: Multithreading vs. Single Core

Das Design von Redis stammt aus einer Zeit, als CPUs schneller wurden (mehr GHz), nicht breiter (mehr Kerne).

• Das Redis-Problem: Alle Anfragen müssen durch eine einzige Warteschlange (Event Loop) auf einem einzigen CPU-Kern. Bei hoher Last wird dieser eine Kern zum Flaschenhals, während 95% des Servers im Leerlauf sind.
• Die KeyDB-Lösung: KeyDB führt Multithreading ein. Es kann Anfragen parallel auf mehreren CPU-Kernen verarbeiten. Das Resultat ist eine massive Steigerung der Operations per Second (OPS), ohne dass sich an der Latenz etwas ändert.

2. Kern-Feature: Active-Active Replication (Multi-Master)

In klassischen Redis-Setups gibt es einen “Master” (schreibt) und mehrere “Replicas” (lesen). Fällt der Master aus, gibt es eine Downtime, bis ein neuer gewählt wird (Failover).

KeyDB ermöglicht echtes Active-Active Hosting.

• Hochverfügbarkeit: Sie können zwei KeyDB-Instanzen betreiben, die beide Schreib- und Lesezugriffe akzeptieren und sich gegenseitig synchronisieren. Fällt einer aus, läuft der Traffic nahtlos über den anderen weiter.
• Geografische Verteilung: Sie können eine Instanz in Frankfurt und eine in den USA haben. Nutzer schreiben auf ihren lokalen Node, und KeyDB synchronisiert die Daten im Hintergrund.

3. Einfachheit durch “Drop-in Replacement”

Der Wechsel von Redis zu KeyDB erfordert oft keine einzige Zeile Code-Änderung.

KeyDB ist vollständig kompatibel zum Redis-Protokoll, den Modulen und den rdb-Dateien.

• Kompatibilität: Ihre Applikation “denkt”, sie spricht mit Redis. Sie nutzen dieselben Client-Bibliotheken, dieselben CLI-Tools und dieselben Befehle.
• Vereinfachte Skalierung: Anstatt bei Performance-Problemen sofort einen komplexen Redis-Cluster (Sharding) aufzubauen, können Sie mit KeyDB einfach “vertikal” skalieren (größerer Server mit mehr Kernen). Das hält die Architektur drastisch einfacher.

4. Betriebsmodelle im Vergleich: AWS ElastiCache (Redis) vs. ayedo Managed KeyDB

Hier entscheidet sich, ob Sie Hardware verschwenden oder effizient nutzen.

Szenario A: AWS ElastiCache for Redis (Die Single-Core-Bremse)

ElastiCache ist ein solider Service, leidet aber unter den Redis-Limits.

• Ressourcen-Verschwendung: Sie mieten eine cache.r6g.4xlarge Instanz mit 16 vCPUs. Redis nutzt davon effektiv 1 vCPU für die Verarbeitung. Sie zahlen für Hardware, die Sie nicht nutzen können.
• Cluster-Zwang: Um mehr Performance zu bekommen, zwingt AWS Sie in den “Cluster Mode Enabled” (Sharding). Das bedeutet: Daten werden auf viele kleine Knoten verteilt. Das macht Client-Bibliotheken komplexer, erschwert Transaktionen und macht Debugging zum Albtraum.
• Kosten: Managed Redis ist teuer. Da Sie wegen der Single-Thread-Limitierung oft mehr Instanzen brauchen als nötig, multiplizieren sich die Kosten.

Szenario B: KeyDB mit Managed Kubernetes von ayedo

Im ayedo App-Katalog ist KeyDB der Turbo-Ersatz für Redis.

• Hardware-Effizienz: KeyDB nutzt alle Kerne Ihrer Worker-Nodes. Ein einzelner KeyDB-Pod kann oft die Arbeit von einem ganzen Redis-Cluster erledigen. Das senkt den Infrastruktur-Footprint massiv.
• Active-Active: Während AWS Global Datastore teuer und komplex ist, aktivieren Sie Active-Active Replikation in KeyDB mit wenigen Config-Zeilen.
• Flash Storage (Tiering): KeyDB (in der Pro/Enterprise Variante, aber auch architektonisch vorbereitet) kann SSDs (Flash) als Speichererweiterung nutzen. Kalte Daten landen auf der billigen SSD, heiße im teuren RAM. Redis muss alles im RAM halten.

Technischer Vergleich der Betriebsmodelle

FAQ: KeyDB & Caching Strategy

Ist KeyDB wirklich 100% kompatibel?

Ja. KeyDB hält sich strikt an das Redis-Protokoll. Sie können KeyDB mit redis-cli ansprechen. Es werden sogar Redis-Module unterstützt. Der Wechsel ist meist ein einfaches Austauschen des Docker-Images oder des Helm-Charts.

Wann sollte ich KeyDB statt Redis nutzen?

Sobald Sie merken, dass die CPU eines Redis-Nodes bei 100% (auf einem Kern) klebt, während der restliche Server sich langweilt. Oder wenn Sie eine Active-Active-Architektur benötigen, um Downtimes bei Wartungsarbeiten komplett zu eliminieren. Für sehr kleine Workloads ist der Unterschied vernachlässigbar, aber bei Last ist KeyDB überlegen.

Brauche ich für KeyDB speziellen RAM?

Nein. Aber KeyDB ist effizienter im Umgang mit Speicher. Durch Features wie “Flash Tiering” (optional) kann KeyDB sogar weniger RAM benötigen als Redis, da es Daten auf schnelle NVMe-SSDs auslagern kann, ohne die Performance drastisch zu verschlechtern.

Ist KeyDB Open Source?

Ja, KeyDB ist unter einer offenen Lizenz verfügbar (BSD-3 ähnliche Clause in neueren Versionen / RSAL). Es ist ein Community-getriebenes Projekt, das als direkte Antwort auf die Stagnation in der Redis-Core-Entwicklung entstanden ist.

Fazit

In-Memory-Datenbanken sollten schnell sein, nicht die Hardware limitieren. Während Redis im Single-Core-Zeitalter stecken geblieben ist, bringt KeyDB das Caching in die Multicore-Ära. Wer AWS ElastiCache nutzt, zahlt oft für brachliegende CPU-Zyklen und erkauft sich Skalierung durch unnötige Komplexität (Sharding). Mit KeyDB und dem ayedo Managed Stack holen Sie die maximale Leistung aus Ihrer Infrastruktur – einfacher, schneller und kosteneffizienter.