有个哥们今年 2 月开始学 Rust，练手项目选的是自己写一个 Redis。 8 个月后，这玩意在 32 核上跑出了每秒 2120 万次 GET（pipel… · @tvytlx · TwKit

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有个哥们今年 2 月开始学 Rust，练手项目选的是自己写一个 Redis。 8 个月后，这玩意在 32 核上跑出了每秒 2120 万次 GET（pipeline 16）。 Redis 8 是 240 万，Dragonfly 是 910 万。 p99 延迟也不到 Dragonfly 的一半。 项目叫 KiviDB，刚开源，兼容 Redis 协议，原来的客户端不用改。 我觉得最值得看的，是他用 AI 的方式。 他说代码大量交给了 Claude，但设计决策都是他自己拍板。 拍板靠的是测试，这些测试是 Claude 从他工作中的故障排查记录里挑出来的。 起因也很具体：他用 Dragonfly 时遇到过，做完快照内存暴涨，pod 直接 OOM。 所以这个项目的原料是他这些年踩过的坑。 AI 把这些坑变成代码。 以前一个人想碰 Redis、Dragonfly 这个级别的东西，光写代码就得好几年。 现在写代码变便宜了。 我觉得贵的东西变成了：你知道一个系统会在什么情况下挂掉。 这个没法让 AI 替你攒。 这个兄弟也挺老实，输的地方都写出来了： 不开 pipeline，Dragonfly 3.35M，他 3.07M 每个 key 的内存，他 177B，Dragonfly 134B 向量导入，他 31 秒，Dragonfly 13 秒 ef 调高以后的向量查询，他也输了 数字都是他自己在 AWS 上跑的，用的还是创业送的 credits。 真要上生产，还得拿自己的负载重新测。 商业上他想得挺清楚： 核心引擎 AGPL 开源，贡献者签 CLA，另外卖商业授权， 再做 AWS、GCP、Azure 三家的托管服务。 官网他自己承认，看着像 AI slop。 看完我去翻了翻自己的事故复盘记录。 一大半写的都是「已重启，恢复正常」。 https://news.ycombinator.com/item?id=50152541

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