Un desarrollador ha publicado KiviDB, una alternativa de código abierto y multihilo a Redis y Valkey escrita en Rust. El proyecto comenzó en febrero de 2026 como una forma de aprender Rust y de resolver los picos de memoria tras las instantáneas y los errores de falta de memoria en los pods en ejecución, problemas que el autor experimentó con Dragonfly. KiviDB admite los protocolos RESP2 y RESP3, por lo que los clientes de Redis existentes funcionan sin cambios. Su espacio de claves se fragmenta entre hilos y su rendimiento es mejor en Linux gracias a io_uring mediante el crate tokio_uring, con un respaldo de Tokio en otros sistemas operativos. El motor principal tiene licencia AGPLv3, y el autor señala que se admite aproximadamente el 98-99 % de los comandos de Redis 8.10.
El autor realizó pruebas de rendimiento en dos servidores c7gn.metal situados en el mismo grupo de ubicación us-east1, utilizando memtier-benchmark, con 10 millones de claves de 100 B cada una distribuidas en 32 núcleos. Con pipelining a profundidad 16, KiviDB alcanzó 21,2 millones de operaciones GET por segundo, frente a 9,1 millones de Dragonfly 2.0, 2,4 millones de Redis 8.10 y 4,7 millones de un Redis Cluster de 32 fragmentos. Sin pipelining, Dragonfly fue ligeramente más rápido, con 3,35 millones de operaciones por segundo frente a 3,07 millones de KiviDB. El uso de memoria por clave fue de 177 B en KiviDB, 134 B en Dragonfly y 178 B en Redis. La ingesta de vectores fue más lenta que la de las alternativas, mientras que las consultas vectoriales fueron más rápidas con valores bajos de ef, pero más lentas que Dragonfly con valores altos de ef.
El proyecto también incluye búsqueda de texto completo y vectorial integrada, y el autor ha diseñado un concepto de servicio gestionado en la nube para AWS, GCP y Azure. Las carencias conocidas de comandos se registran en GitHub, y se invita a colaborar. El proyecto puede probarse con un único comando de Docker, que inicia el servidor en el puerto 6380.
Fuente: Hacker News · Resumido por HeadlinesBriefing