Google Cloud 宣布 Memorystore for Valkey 9.1 正式可用（GA）。与 Memorystore for Redis Cluster 相比，Valkey 9.1 在微秒级延迟下实现了最高 3x QPS（每秒查询数）。这一性能提升主要来自对线程通信机制的彻底重构。

背景上，Google Cloud 自 2024 年 Redis Inc. 将许可证从 BSD 改为双许可后，联合多方支持了由 Linux 基金会治理的开源替代品 Valkey。Valkey 9.1 在性能与功能上已远超最初的 fork，特别适合需要处理数百万并发用户、同时保持微秒级延迟的 AI 和微服务架构。

性能核心：Valkey 9.1 用无锁多队列消息架构取代了原先的列表轮询。原先 I/O 线程静态分配客户端 socket，主线程需要不断轮询待处理客户端列表。新架构包含三类队列：主线程到 I/O 线程的 SPMC 队列（单生产者多消费者），工作线程按需拉取任务，实现动态工作窃取；I/O 线程到主线程的 MPSC 队列（多生产者单消费者），完成的任务即时被主线程弹出，消除了忙等；以及线程专属的 SPSC 队列，用于内存清理和高负载 epoll 卸载。此外，Valkey 9.1 引入两阶段动态扩缩容引擎：当主线程 CPU 使用率超过 30% 时，自动激活第一个后台 I/O 线程；之后根据 SPMC 队列积压情况实时调整活跃 I/O 线程数，空闲时自动休眠，避免浪费核心。

新开发能力方面，Valkey 9.1 增加了细粒度数据库级 ACL 控制，可在 ACL 框架内限制用户对特定数字数据库的访问，例如生产用户仅访问 db=0，staging 用户仅访问 db=1，无需修改 key 前缀即可实现多租户隔离。ACL 功能免费，支持集中式 1:N 策略管理、版本化策略修订和审计日志。

新增 CLUSTERSCAN 命令，用于集群级键扫描，解决了原先逐节点扫描在槽迁移或故障转移时可能漏键、重键或失败的问题。它通过拓扑感知游标（编码当前槽、本地哈希表指纹和本地游标）实现在拓扑变化时的安全扫描。支持两种策略：顺序全集群扫描（单 worker，简单）和并行扫描（多 worker，通过 SLOT 参数分区 16,384 个槽）。

还新增了 HGETDEL（原子获取并删除哈希字段，适用于一次性令牌消费）、MSETEX（同时设置多个 key 并共享过期时间）、以及 HSETEX 的 NX/XX 条件标志。这些命令减少了网络往返和流水线开销。

构建于 Memorystore for Valkey 9.0 之上，9.1 还保留了此前发布的特性：内置 AI/向量工作负载模块（原生 JSON 支持和布隆过滤器），以及六种新节点规格——小规格（1.25/2.5/3.5 GB，仅限集群模式禁用环境）、高 CPU 和大型 SKU（8 vCPU/13 GB、8 vCPU/26 GB）、XXL 规格（110 GB RAM/16 vCPU）。注意：这些数字来自开源基准测试，实际性能因工作负载而异。

迁移方面，Google Cloud 提供了完全托管的在线迁移工作流：先部署目标实例，再建立持续双同步复制，验证数据一致性后切换应用连接端点即可。整个过程不需要停机，只需改配置指向新实例。

目前，Google Cloud 前 100 大客户中超过 95% 已在用 Memorystore 支撑高吞吐负载，Valkey 用户增长迅速。客户案例包括美国职业棒球大联盟（MLB）和 Target。MLB 用 Memorystore for Valkey 处理不可预测的赛时流量高峰；Target 将其用于个性化服务的超低延迟缓存，并期待在 9.1 中利用性能增强。