支援的版本

Memorystore for Valkey 採用開放原始碼的 Valkey 軟體。 Memorystore for Valkey 支援 Valkey 7.2、8.0、9.0 和 9.1 版。預設版本為 9.1。

如要瞭解執行個體使用的版本，請查看執行個體的詳細資料。您也可以將執行個體版本升級至任何較新版本。舉例來說，您可以從 7.2 版升級至 9.1 版。如要查看 Memorystore for Valkey 產品更新記錄，請參閱「版本資訊」。

目前版本

下表列出支援的 Valkey 版本，以及各版本上次更新的時間：

Valkey 主要版本 上次更新時間
9.1 2026 年 7 月 27 日
9.0 2026 年 3 月 11 日
8.0 2024 年 10 月 2 日
7.2 2024 年 8 月 30 日

Valkey 9.1 版

Valkey 9.1 的主要功能著重於提升輸送量、為使用者提供資料庫層級的存取權控管，以及其他指令。

下表列出 Memorystore 對 Valkey 9.1 推出的一些主要功能支援情形：

功能 說明
處理量增幅 我們對 I/O 執行緒和字串處理進行內部最佳化，可讓執行個體的整體輸送量提升高達 17% (GET 作業則提升高達 30%)。
資料庫層級存取控管 您可以使用存取控制清單 (ACL)，在執行個體的資料庫層級限制使用者存取權。
新指令 Valkey 9.1 提供下列指令：
  • HGETDEL： 以單一不可分割的作業傳回雜湊欄位的值並刪除該值
  • MSETNX： 設定多個具有相同到期時間的鍵
  • CLUSTERSCAN： 掃描執行個體的所有節點，找出金鑰

此外，HSETEX 指令也支援 NX 和 XX 參數。

Valkey 9.0 版

Valkey 9.0 的主要功能著重於提升效能和擴充性，包括雜湊欄位到期日，可進行更精細的資料管理。

效能提升包括：管道化指令的記憶體預先擷取、大型要求的零複製回應、COMMANDLOG 容器指令，以及 BITCOUNT 和 hyperloglog 指令的單指令多資料 (SIMD) 最佳化。

下表列出 Memorystore 對 Valkey 9.0 推出的一些主要功能支援情形：

功能 說明
雜湊欄位到期時間 這項功能可針對個別雜湊欄位 (而非整個雜湊鍵) 更精細地控管資料到期時間。
記憶體預先擷取 這項功能會預先擷取管道化指令的記憶體，藉此提升效能，處理量最多可增加 40%。
零複製回應 這項功能可避免複製大型要求資料，進而減少負擔，處理量最多可提升 20%。
COMMANDLOG 指令

COMMANDLOG 是用來管理記錄的容器指令，可記錄耗用大量資源的指令。您可以使用這項指令，找出執行個體的延遲、CPU 或網路瓶頸。

COMMANDLOG 也會詳細追蹤執行緩慢、要求較大和回覆較大的指令。您可以使用這項追蹤功能，診斷 SLOWLOG 錯過的延遲問題。這有助於您更清楚掌握執行個體的端對端延遲時間。
SIMD 最佳化 這項功能會使用 SIMD 指令加速特定指令 (例如 BITCOUNT 和 hyperloglog)，可望將輸送量提升高達 200%。
支援以多邊形建立地理空間索引 這項功能支援在地理空間索引查詢中使用多邊形。

Valkey 8.0 版

下表列出 Memorystore 對 Valkey 8.0 推出的一些主要功能的支援情形：

功能 說明
非同步 I/O 執行緒，可提升效能 這項功能可讓主執行緒和 I/O 執行緒平行處理作業，大幅提升效能。這項功能會將 I/O 工作卸載至 I/O 執行緒，讓這些工作與主執行緒同時執行，並透過有效率的指令批次處理作業，最佳化記憶體存取。
提升叢集擴充作業的可靠性 這項功能可解決在遷移時段期間發生的失敗問題，大幅提升 Valkey 叢集重新分片程序的可靠性和自動化程度。這些改善措施可防止資料遺失和叢集不一致，確保系統在發生故障時更具韌性。
透過在主要字典中嵌入鍵，提升記憶體效率 這項強化功能可直接將鍵嵌入字典項目中，省去個別鍵指標的需求，大幅提升記憶體效率。這項變更可減少記憶體負擔並提升效能，特別是對於大型資料集。
使用輕量型叢集訊息提升 Pub/Sub 效率 這項功能引進新的輕量型叢集訊息類型，可提升 Valkey 叢集內 Pub/Sub 訊息傳播的效率。新訊息類型會盡量減少每個訊息中包含的節點資訊量，大幅降低額外負擔。

Valkey 7.2 版

下表列出 Memorystore 對 Valkey 7.2 導入的部分主要功能支援情形：

功能 說明
新的指令 導入 WAITAOF 指令，可封鎖用戶端，直到指定數量的 Redis 將所有先前的寫入指令同步至磁碟上的 AOF 為止。
記憶體最佳化 對於小型清單類型和集合類型鍵，記憶體用量會大幅減少，大型集合則會進一步最佳化。改善叢集匯流排連結的記憶體管理機制，減少待處理訊息，並逐步回收 RDB 檔案的 OS 頁面快取，提升記憶體效率。
效能最佳化 效能提升包括：以整數分數更快回覆 ZRANGE，以及最佳化雙重回覆 (特別是排序的集合)。叢集模式中的多鍵指令現在執行效率更高，且無管道的工作負載指令處理作業也獲得改善。