【巡检问题分析与最佳实践】RDS MySQL慢SQL问题
判断查询的性能就是看查询执行的时间，这个时间针对不同的业务要求上也有差异。在同一时间内SQL执行的越快，执行的SQL就越多，完成的业务逻辑就越多。同样一个业务场景不同的架构设计、数据库表索引设计，由不同的人来做效果是不同的，有的人可以用很低的成本，RDS规格，ECS规格跑出很高的性能。最好的情况是自顶向下了解业务，以及每个业务涉及的SQL，这样就能厘清业务和数据库负载的关系；也能找到短板，并对短板做有针对性的优化；全链路压测就是做的这个事情。
深度技术揭秘 | 大促狂欢背后，如何有效评估并规划数据库计算资源？
经过“双11”、“618”这类互联网促销活动的验证，越来越多的互联网公司采用不定期营销活动来刺激消费，达到提升营收能力的目标。然而，在每一次业务狂欢的背后，如何科学地为促销活动准备相应的计算资源就变成了困扰开发人员的常态问题。此外，据Gartner统计，在疫情的影响下越来越多的企业开始加速关键业务模块从本地云往公有云上迁移，以提升企业服务的稳定性和容灾能力。如何有效评估并规划计算能力、计算引擎、带宽等关键资源的容量成为了云场景下的一项技术挑战。
阿里云Redis存储之道及演进
Redis作为一个高性能的内存型KV存储系统受到很多开发者的欢迎，在大家的认知里，Redis存储的数据全在内存，主要是用作缓存场景，即通常可以容忍部分数据的丢失。本次分享主要介绍阿里云Redis如何通过对内存中的数据进行持久化以保证数据的可靠性，进一步如何在现有的Redis内核基础上构建一个基于内存+磁盘的混合存储系统。讲师介绍夏德军（夏周），阿里云数据库NoSQL组技术专家，目前主要负责阿里云Redis混合存储系统的设计和研发。开源项目ApsaraCache部分核心Feature的主要贡献者，曾经活跃于Redis开源社区，贡献多个Patch。