Perplexity 在两个月内构建了 CobbleDB，将批量读取延迟减少了 82%

Perplexity 的自定义键值数据库取代了 DynamoDB，并使用 AI 编码代理和 Rust 将查询时间从 31.4 毫秒缩短至 5.60 毫秒。

Perplexity 于 2026 年 9 月 14 日推出了 CobbleDB，这是一个用大约 40,000 行 Rust 编写的自定义键值热存储。该系统是专门为处理人工智能驱动的搜索的特定读取大量需求而构建的，它取代了之前基于 Amazon DynamoDB 构建的架构。

数字实际上说明了什么

批量读取延迟中值从 31.4 毫秒降至 5.60 毫秒，提高了约 82%。第 90% 的延迟从 56.7 毫秒降至 9.77 毫秒。在第 99 个百分位数处，延迟从 123 毫秒降至 24.2 毫秒。

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成本是账本的另一面。 Perplexity 的内部预测表明，与 DynamoDB 相比，CobbleDB 可以将存储层成本降低 20% 以上。节省的成本主要来自消除 DynamoDB 的每字节定价模型，并将其替换为特定于工作负载的优化，这些优化更清晰地映射到 AI 搜索的实际行为方式。

架构如何运作

CobbleDB 遵循具有三个不同组件的解耦设计。 Pillar 管理文档的持久性并处理更新。卡车处理批量摄取，充当将数据有效移动到系统中的管道。 CobbleDB 本身位于服务层，完全致力于查询时的低延迟读取。

在幕后，CobbleDB 使用 RocksDB 进行实际的数据事务。在此基础之上，Perplexity 分层可调分区和缓存策略，旨在在峰值负载期间压缩性能。

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CobbleDB不支持强一致性或复杂事务。

人工智能代理构建人工智能基础设施

Perplexity 使用一群内部 AI 编码代理构建了 CobbleDB，该工作流程将项目压缩为大约两个月的日历时间。

接下来会发生什么

在系统展示了每秒数十万个请求规模的生产验证后，Perplexity 致力于开源 CobbleDB。