Chắc hẳn anh em làm hệ thống lớn, traffic cao khi tìm công nghệ cache đều nghe nói Cứ redis thôi. Nó nhanh, nó bền, và là tiêu chuẩn vàng cho caching, session. Mình cũng có cơ hội xây dựng hệ thống vài trăm ngàn người dùng cao điểm cũng hơn và sử dụng redis rất ổn nên cũng rất tin vào điều này. Cho đến khi hệ thống của mình phải đau đầu với việc vận hành một cụm 9 con Server Cache và phải trả hơn 30 triệu đồng mỗi tháng mà hiệu suất vẫn không ổn định, thỉnh thoảng giật cục ở tải đỉnh.

Thật sự, câu hỏi lớn nhất lúc đó là: Liệu Redis, với kiến trúc Single-thread, có còn là lựa chọn tốt nhất để tận dụng sức mạnh của các Multi-core CPU hiện đại không? Hay chúng ta chỉ đang cố gắng nhồi nhét một công nghệ cũ vào một thế giới mới?

Bài chia sẻ hôm nay không nhằm mục đích chê bai Redis, mà là để cho anh em thấy, đôi khi, dám thay đổi lựa chọn mặc định có thể mang lại cú hích khổng lồ về cả hiệu suất lẫn tối ưu chi phí.

Nỗi đau vận hành Redis

Hệ thống của team mình là một SaaS có traffic lớn, dùng Redis làm nơi lưu trữ Cache và Session chính. Sau thời gian dài scale, mọi thứ phình ra quá mức.

Setup Cũ

• Quy mô: Một cụm Redis Cluster lớn với 3 Shards Master, mỗi Shard có 2 Replica (tổng cộng 9 Nodes chạy Cloud Managed Service).
• Dung lượng: Hơn 500 GB RAM phân tán.
• Peak Throughput: Khoảng 500.000 ops/sec.
• Chi phí: Duy trì cụm này tốn kém hơn 30 triệu VND/tháng, tức là trên dưới 360 triệu VND/năm chỉ riêng cho caching.

Các vấn đề thường gặp phải:

1. Gánh nặng lên core CPU: Redis chỉ chạy Single-Threaded trên mỗi Shard. Tức là 500K OPS kia phải được chia nhỏ và xử lý trên 3 Shard Master khác nhau. Muốn tăng thêm thông lượng (ví dụ: 100K OPS), buộc phải thêm 1 Shard Master mới. Điều này đồng nghĩa với việc chi phí và độ phức tạp vận hành đều nhân lên.
2. Dữ liệu không đồng nhất: Với tải ghi chiếm khoảng 30% tổng lưu lượng. Điều này thường xuyên khiến các Replica (các máy chủ phụ) bị chậm lại và dữ liệu bị trễ vài giây so với Master. Sự chậm trễ này ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của dữ liệu mà người dùng nhận được.
3. Operation Nightmare: Việc Resharding (chia lại Shard) để phân bổ lại dữ liệu khi cần mở rộng không chỉ tốn thời gian mà còn đầy rủi ro. Chỉ cần một lỗi nhỏ trong quá trình chuyển đổi là hệ thống có thể bị downtime cục bộ hoặc mất dữ liệu tạm thời.

Tóm lại: Dù Redis rất nhanh, nhưng mô hình Single-Thread buộc chúng ta phải scale theo chiều ngang (thêm node) một cách tốn kém, thay vì tận dụng được sức mạnh của các máy chủ Multi-core.

Tìm Giải Pháp Multi-core

Mình cần một giải pháp thay thế trực tiếp cho Redis, nghĩa là code ứng dụng không cần thay đổi nhiều, nhưng phải tận dụng được sức mạnh của CPU Multi-core hiện đại. DragonflyDB chính là ứng cử viên sáng giá.

Ưu Điểm Chính Của DragonflyDB

• Kiến trúc Multi-threaded: Đây là khác biệt lớn nhất. Nó khai thác toàn bộ nhân CPU, loại bỏ giới hạn Single-core của Redis.
• Tiết kiệm Bộ nhớ: Giảm thiểu được việc replica dữ liệu và các vấn đề phân mảnh bộ nhớ (fragment).
• Tương thích Protocol Redis: Điều kiện tiên quyết. Nó cho phép chuyển đổi mà không cần viết lại ứng dụng.

Phân Tích Hiệu quả Tài nguyên:

Tóm lại: DragonflyDB cho phép chúng ta thay thế cả một cụm Shards Redis tốn kém bằng một số ít Node có khả năng tận dụng CPU Multi-core mạnh mẽ, qua đó giảm đáng kể chi phí và giảm thiểu rủi ro trong vận hành.

Quy Trình Migration an toàn

Việc thay thế công nghệ cache cốt lõi phải được thực hiện với zero-downtime và đảm bảo tính nhất quán dữ liệu. Team mình đã áp dụng quy trình 3 giai đoạn sau:

Giai đoạn 1: Shadow Deployment

• Setup Mới: Khởi tạo 2 nodes DragonflyDB mới (mỗi node 256GB RAM).
• Kỹ thuật: Dùng một proxy làm trung gian để ghi toàn bộ traffic từ Redis sang DragonflyDB.
• Mục đích: Theo dõi latency và stable của DragonflyDB trong môi trường production-like, trong khi Redis vẫn gánh tải đọc chính.
• Kiểm tra: So sánh các chỉ số (checksum, key counts, latency distribution).

Giai đoạn 2: Dual-Write (Ghi song song)

Chuyển sang bước này khi đã tự tin với giai đoạn 1. Mình tinh chỉnh code để mọi thao tác write đều diễn ra đồng thời trên cả Redis và DragonflyDB. Thao tác read vẫn lấy từ Redis cũ (đảm bảo ổn định).

/**
 * Ghi dữ liệu session đồng thời vào cả Redis và DragonflyDB.
 * Đảm bảo tính nhất quán trong quá trình chuyển đổi.
 */
function saveSession(key, value, ttl) {
    // Luôn ghi vào cả hai DB
    const writeToRedis = redisClient.set(key, value, ttl);
    const writeToDragonfly = dragonflyClient.set(key, value, ttl);

    // Xử lý lỗi: Log nếu 1 trong 2 lỗi, nhưng không chặn ứng dụng chính
    Promise.allSettled([writeToRedis, writeToDragonfly]).then(results => {
        if (results[0].status === 'rejected') {
            console.error('Lỗi khi ghi vào Redis:', results[0].reason);
        }
        if (results[1].status === 'rejected') {
            console.error('Lỗi khi ghi vào Dragonfly:', results[1].reason);
        }
    });

    // Trả về kết quả của Redis (vì Read vẫn từ Redis)
    return writeToRedis;
}

Test thực tế: chạy Dual-Write trong vài tuần để bắt các lỗi nhỏ về TTL hoặc cách hai hệ thống xử lý eviction policy khác nhau.

Giai đoạn 3: Cutover & Rollback Prep

Đây là bước quyết định, khi chính thức chuyển traffic đọc sang DragonflyDB:

• Read Traffic: Thay đổi cấu hình (thông qua biến môi trường hoặc Feature Flag) để chuyển hướng traffic đọc từ Redis cũ sang các node DragonflyDB mới. Ứng dụng lúc này bắt đầu đọc dữ liệu trực tiếp từ DragonflyDB.
• Hot Standby: Giữ nguyên 9 Nodes Redis cũ vẫn hoạt động và chạy song song (ở trạng thái Hot Standby) trong ít nhất 1 đến 2 tuần. Điều này đảm bảo Redis vẫn có dữ liệu cập nhật (do cơ chế Dual-Write ở Pha 2 vẫn đang chạy) và sẵn sàng can thiệp ngay lập tức.
• Kế hoạch Rollback tức thì: Chuẩn bị sẵn một Toggle/Kill Switch duy nhất (ví dụ: một feature flag hoặc một thay đổi cấu hình nhanh) cho phép đội Ops chuyển ngược traffic đọc về lại Redis ngay lập tức (Zero-downtime Rollback) nếu DragonflyDB phát sinh bất kỳ sự cố nghiêm trọng nào.

ROI khổng lồ: tiết kiệm chi phí và tăng tốc độ

Sau khi Cutover thành công, kết quả đã vượt xa mong đợi, chứng minh được giá trị của việc dám thay đổi.

Kết luận

Sau khi hoàn tất quá trình chuyển đổi từ cụm 9 Nodes Redis Cluster sang kiến trúc 2 Nodes DragonflyDB và xác thực ổn định, kết quả thu được đã minh chứng rõ ràng cho hiệu suất của kiến trúc Multi-core:

1. Tối ưu chi phí vận hành: Chi phí hàng tháng đã được giảm thiểu gần 75% (từ khoảng 30 triệu VND xuống còn 8 triệu VND). Đây là một khoản tiết kiệm ngân sách hơn 260 triệu VND mỗi năm chỉ riêng cho tầng caching.
2. Giảm thiểu rủi ro và gánh nặng vận hành: Đội ngũ DevOps đã không còn phải đối mặt với các sự cố phức tạp như Replication Lag hay quy trình Resharding tốn kém thời gian và rủi ro. Việc mở rộng hệ thống trở nên đơn giản hơn, ưu tiên scale dọc (tăng Core/RAM) thay vì phải liên tục scale ngang (thêm Nodes).
3. Cải thiện chất lượng và hiệu năng: Latency của các thao tác cache được duy trì ổn định ở mức sub-millisecond (dưới 1ms). Điều này loại bỏ các Latency Spikes (tăng độ trễ đột ngột) thường xảy ra trên kiến trúc Single-thread khi đạt tải đỉnh, từ đó nâng cao rõ rệt trải nghiệm người dùng (UX).

DragonflyDB không chỉ đơn thuần là một giải pháp thay thế; nó đã cho phép chúng tôi đánh giá lại mô hình tối ưu chi phí và hiệu năng cho hệ thống cache quy mô lớn (TB-scale) trong môi trường Cloud hiện đại.

Nếu hệ thống của anh em đang phải gánh chịu chi phí lớn và phức tạp Ops từ Redis Cluster, việc tìm hiểu và thử nghiệm các giải pháp kiến trúc Multi-threaded như DragonflyDB là một bước đi chiến lược quan trọng để tối ưu hóa hạ tầng kỹ thuật.