Couchbase與愛奇藝的十年之約：Magma引擎如何破解TB級緩存性能與成本難題？

作者 | Couchbase

在 AI 驅動應用革新的浪潮下，海量數據處理的性能與成本如何平衡，成為所有科技企業面臨的核心挑戰。在前段時間舉行的 Couchbase 技術直播中，愛奇藝智能平臺部數據庫團隊資深專家程利老師的現身説法，為業界提供了一個極具參考價值的範本。

這場主題為「Couchbase 夢工廠開工！帶你做出用户體驗滿分的 AI 應用」的直播，不僅展示了 Couchbase 作為 AI 原生數據平臺的前瞻能力，更通過愛奇藝這一頭部視頻平臺的十年深度實踐，揭祕了 Couchbase 如何在高併發、大數據量的嚴苛場景中，破解性能、擴展性與總擁有成本（TCO）的三角難題。

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 核心架構揭祕——一站式多模態數據平臺

Couchbase 的差異化優勢源於其前瞻性的架構設計。它並非簡單的鍵值數據庫，而是一個融合了交易、分析、搜索與向量能力的統一平臺。

• 內存優先架構：內置集成緩存層，提供亞毫秒級響應，為實時應用奠定基礎。

• 彈性擴展與高可用：原生分佈式設計支持在線秒級擴縮容，通過主動 - 主動 XDCR 技術實現跨數據中心複製，保障業務 24/7 高可用。

• 多模型數據服務：開發者可在同一平臺上使用鍵值 (Key-Value)、文檔 (JSON)、SQL++ 查詢、全文檢索、向量搜索等多種數據訪問方式，極大簡化技術棧。

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 愛奇藝深度實踐——從社區版到 Magma 引擎的選型進化論

直播的重頭戲是來自愛奇藝智能平臺部數據庫團隊資深專家程利老師的乾貨分享。作為從 2012 年就開始使用 Couchbase 的資深用户，愛奇藝的實踐經驗經歷了從社區版到企業版、從 Couchstore 到 Magma 存儲引擎的完整演進，其對 Couchbase 的深度應用與選型思考，對業界具有極高的參考價值。

程利老師介紹，在愛奇藝，Couchbase 被定位為一個成熟的緩存型 KV 服務，內部已圍繞其構建了一整套運維與自助服務平臺。目前，Couchbase 主要服務於搜索、廣告、推薦等對實時性要求較高、數據量較大的業務場景

企業內部的技術選型「硬指標」

程利老師首次對外分享了其團隊內部的 緩存技術選型指引，這為眾多面臨類似抉擇的企業提供了清晰的參考框架：

• 場景一：數據量幾百 GB 至 2TB，P99 延迟要求 10 毫秒以內

• 推薦方案：使用 Couchbase 的 Couchstore 存儲引擎。

• 核心依據：Couchbase 能充分利用高配物理機的全部內存和 CPU 資源，提供極致的讀寫性能。

場景二：數據量超過 2TB，仍需保障低延迟

• 推薦方案：使用 Couchbase 的 Magma 持久化引擎。

• 核心依據：Magma 引擎通過創新的存儲設計，實現了 極高的數據密度，在保證性能的同時，能大幅降低因全量數據存入內存帶來的高昂成本。

技術依據深度拆解：為何是 Couchbase？

除了數據規模，程利老師進一步拆解了更深層的技術選型依據，揭示了 Couchbase 在大規模生產環境中的獨特優勢：

• 強大的持久化與高可用保障：「我們推薦大數據量業務使用 Couchbase，不僅因其性能，更因為它能快速進行擴容 / 下線節點，能在 1 分鍾以內剔除故障節點以保障可用性，這對於業務連續性至關重要。」

• 卓越的 Rebalance 能力：「Couchbase 在數據重平衡（Rebalance）上表現優異。對於 1TB 左右的數據，大部分場景下能在 2 小時內完成 Rebalance，實際速度與集羣負載和 Key 數量相關。這遠優於一些在數據同步上容易產生瓶頸的方案。」

• 成熟的異地容災方案：「我們通過 XDCR 技術將數據實時同步到異地，構建了可靠的熱備方案，為業務提供了跨地域的災難恢復能力。」

實戰檢驗：Couchbase Magma vs. 自研方案的性能對決

針對業界關心的「用低內存比的數據庫做緩存」這一看似「反直覺」的操作，愛奇藝通過嚴謹的測試給出了答案。程利老師透露，團隊曾自研持久化 KV 存儲以應對成本壓力，但隨着數據規模擴大，運維複雜度和長尾性能保障壓力倍增。

為此，他們對 Couchbase Magma 引擎進行了深度驗證：

• 測試環境：基於 NVMe 盤的高配物理機（3 台 48 核）。

• 測試數據：寫入 8 億條 Value 為 2KB 的數據，活躍數據內存駐留率設置為 10。

• 結果：壓測讀取 QPS 可達 50 萬 +，P99 延迟穩定在 10 毫秒以內。

「這一性能表現相對於我們自研的方案展現了優勢，」程利老師總結道，「當然，性能數據基於物理機 NVMe 盤，在公有云虛機上會受雲盤 IO 限制。但正是基於 充分的內部 POC、多年的產品穩定性認知以及 Couchbase 團隊的有力支持，我們才做出了引入 Magma 引擎的戰略決策。」

未來展望：從 KV 緩存到多模與 AI 的橫向擴展

展望未來，愛奇藝計劃橫向拓展 Couchbase 的應用邊界。程利老師表示：

• 深化 XDCR 應用：「我們希望用上更完善的多源同步（多個集羣互相同步） 功能，實現業務就近讀寫。」

• 探索向量能力：「當前 AI 發展火熱，公司對向量存儲需求旺盛，未來我們會積極探索 Couchbase 的原生向量搜索能力，以支持 AI 業務場景。」

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 AI 實戰前瞻——Capella AI Services 賦能智能應用開發

面對 GenAI 浪潮，Couchbase 推出了 Capella AI Services，將 AI 能力深度集成到數據平臺中，讓開發者能快速構建 RAG（檢索增強生成）等智能應用。

直播中通過一個「GenAI 內容實時處理管道」的案例，直觀演示了其工作流程：

• 利用本地向量化模型以及本地大預言模型加速數據的處理，增強安全性；

• 基於本地向量化模型對新數據的寫入實時向量化；

• 利用內置的 CDC 架構把新的數據進行實時分析，包括在 SQL 語法中直接調用本地大預言模型對數據進行分析（比如情感分析，總結，歸類等）

• 利用 Couchbase 的多數據模態（包括 JSON 存儲，支持 SQL、混合向量搜索、全文搜索等），將複雜的數據場景結合到一個數據庫，做到了數據站的整合以及對研發的加速。

這一集成方案避免了在多個獨立系統（如向量數據庫、緩存、應用數據庫）之間進行復雜的 ETL 和數據同步，大幅降低了開發複雜度和系統延迟。

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 邁向 AI 原生的統一數據架構

本次直播清晰地表明，未來的智能應用需要一個能夠處理多模態數據、提供極致性能並原生支持 AI 工作負載的數據基礎架構。Couchbase 通過其統一、靈活且高性能的平臺，正幫助企業將離散的數據技術整合起來，有效解決 LLM 幻覺、數據安全、擴展性成本等核心挑戰。

無論是用於替換傳統緩存、構建實時 Web/ 遊戲平臺，還是作為企業業務中臺和 AI 應用的核心引擎，Couchbase 都展現出強大的競爭優勢。