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title: "Valkey 兩年：單進程吞吐近百萬、GLIDE 以 Rust 核心統一客戶端"
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author: Ethan
published: 2026-10-23T15:23:00+08:00
modified: 2026-10-23T09:35:21+08:00
description: "Valkey 由 Redis 分叉至今已超過兩年。官方部落格近日的連串公布，顯示這個專案正由「緩存替代品」拓展為更廣泛的數據平台，而客戶端策略亦逐步統一至共用 Rust 核心。[1][2] GLIDE：一個 Rust 核心，多語言客戶端 Valkey 於 2026 年 10 月 22 日在官方部落格宣佈 Valkey …"
categories: ["開放源碼"]
tags: [GLIDE, Redis, Rust, Valkey, "效能", "緩存"]
source: https://sammy.hk
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![](https://sammy.hk/wp-content/uploads/2026/10/valkey-two-years-og.jpg)Valkey 由 Redis 分叉至今已超過兩年。官方部落格近日的連串公布，顯示這個專案正由「緩存替代品」拓展為更廣泛的數據平台，而客戶端策略亦逐步統一至共用 Rust 核心。\[1\]\[2\]

## GLIDE：一個 Rust 核心，多語言客戶端

Valkey 於 2026 年 10 月 22 日在官方部落格宣佈 **Valkey GLIDE 的 Ruby 客戶端**（`valkey-glide-rb`）正式可用。官方指出，這個版本把支援 GLIDE 的 Java、Python、Node.js 與 Go 客戶端的**共用 Rust 核心**帶到 Ruby 社群，並提供與 `redis-rb` 相近的 API。\[1\]

官方列出 GLIDE 為 Ruby 開發者帶來的幾項能力：\[1\]

- 行為與其他 GLIDE 語言客戶端一致，平台／基建圖騰只需要理解一次客戶端行為，即可應用於所有語言
- 建基於共用的 Rust 核心 `glide-core`，而非繁 Ruby 的協定實作；連線管理與重試／退避錯誤繼承而非各自重新實作與除錯
- 預設可觀測：原生 OpenTelemetry 追蹤與客戶端統計，毋需自行為每個呼叫包裝 instrumentation

連線管理方面，官方指 GLIDE 具備主動重連（背景監聽連線狀態，在請求發現連線已斷前先行重連，避免把重連延遲放在請求路徑上）、防止連線風暴（以帶抖動的退避分散重連嘗試，避免網絡短暫波動變成對伺服器的 thundering herd），以及多工連線（每個節點一條連線，而非連線池）。\[1\]

效能方面，官方指 Ruby 客戶端保留 Ruby 開發者習用的同步阻塞 API，但每次進入 Rust 核心的 FFI 呼叫都宣告為 `blocking: true`，在 I/O 期間釋放 Ruby 的 GVL（Global VM Lock）；因此多個 Ruby 執行緒可共用一個 Valkey 客戶端並發出命令，而 GLIDE 每個節點一條多工連線會把這些並行請求有效地管道化，而非每個執行緒開一條連線。\[1\]

官方又說明架構：Ruby 客戶端經 `ffi` gem 呼叫預建的 native library（Linux 為 `libglide_ffi.so`，macOS 14+ Apple silicon 為 `.dylib`），使用者毋需編譯；核心 `glide-core` 與 Java、Python、Node.js、Go 客戶端相同，負責連線管理、叢集擴攤、重試與 OpenTelemetry。官方指 Pub/Sub 支援仍在開發中，JRuby 支援亦在路線圖上。\[1\]

## 吞吐與記憶體

官方在 2024 年的 Valkey 8 公告中以「解鎖 100 萬 RPS」為題，說明新版本在效能上的進展。\[2\]

傳媒今年 10 月的訪問報道，Valkey 8.x 的技術主幹是基礎基建：**非同步 I/O 執行緒把單一進程的吞吐由約 20 萬至 25 萬請求/秒，提升至約 100 萬請求/秒**；與傳統 I/O 執行緒安排不同，執行緒設定可在運行時更改，讓熟運作者按突發負載加核心。報道又提到 8.0 與 8.1 的記憶體效率工作（key embedding 與 per-slot dictionary），以及降通道複寫（同時傳送完整資料集與複寫變更串流，減少主節點在複本同步期待的記憶體壓力）。上述訪問內容僅媒體報道，本文不作來源引證。\[2\]

官方另有一 9.1 的記憶體效率文章，指每個 key 的額外開銷在字串上前提下最多減少 44%，有序集合每個成員最多減少 8.5 位元組組，並毋需更改任何命令或設定。\[3\]

## 由緩存走向 AI 工作負載

官方 10 月 20 日的文章示範把 **KV cache 移至 Valkey**：兩部 GPU 節點在相同硬體下服務多 25% 的請求，回覆串流速度加倍。\[4\]

官方又於 10 月 15 日發布 ValkeyConf 2026 的回顧，指會議將在布拉格舉行，內容涵蓋 Valkey 9.2、效能改進、AI 基建與開放治理。\[5\]

## 參考資料

\[1\] [Valkey 官方部落格 — Introducing the Valkey GLIDE Ruby Client: Now Generally Available!（2026 年 10 月 22 日）](https://valkey.io/blog/introducing-valkey-glide-ruby-client/)

\[2\] [Valkey 官方部落格 — Unlock 1 Million RPS: Experience Triple the Speed with Valkey（2024 年 9 月 13 日）](https://valkey.io/blog/unlock-one-million-rps-part2/)

\[3\] [Valkey 官方部落格 — Reducing Memory Overhead in Valkey 9.1（2026 年 8 月 13 日）](https://valkey.io/blog/9.1-memory-efficiency/)

\[4\] [Valkey 官方部落格 — KV caching on Valkey: 2× faster responses and 25% more requests（2026 年 10 月 20 日）](https://valkey.io/blog/kv-caching-on-valkey/)

\[5\] [Valkey 官方部落格 — ValkeyConf 2026: Nobody Owns Valkey（2026 年 10 月 15 日）](https://valkey.io/blog/ValkeyConf2026/)

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