MongoDB 如何使用内存？为什么内存满了？
最近接到多个MongoDB内存方面的线上case及社区问题咨询，主要集中在:
为什么我的 MongoDB 使用了 XX GB 内存？
一个机器上部署多个 Mongod 实例/进程，WiredTiger cache 应该如何配置？
MongoDB 是否应该使用 SWAP 空间来降低内存压力？
M.
Grafana+Prometheus系统监控之Redis
介绍
REmote DIctionary Server(Redis) 是一个由Salvatore Sanfilippo写的key-value存储系统。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。
【redis】redis应用场景，缓存的各种问题
redis有一个重要的应用领域——缓存
引用来自网友的图解释缓存在架构中的位置
默认情况下，我们的服务架构如下图，客户端请求service，然后service去读取mysql数据库
问题存在于，数据库性能不够用，数据库是整个架构中最重要的一个环节，它在高并发，高写入频次的时候非常容易崩掉，这是一般的数据库本身的特性所决定的，它们的架构模式注定了不可以承受较大的并发量，所以就有了缓存：
service与高速的缓存进行交互，如果缓存中有数据直接返回客户端，如果没有才会从MySql中去查询。
关于MongoDB Sharding，你应该知道的
MongoDB Sharded Cluster 原理
如果你还不了解 MongoDB Sharded cluster，可以先看文档认识一下
中文简介：MongoDB Sharded cluster架构原理
英文汇总：https://docs.mongodb.com/manual/shard
TableStore: 海量结构化数据实时备份实战
# TableStore: 海量结构化数据实时备份实战
## 数据备份简介
在信息技术与数据管理领域，备份是指将文件系统或数据库系统中的数据加以复制，一旦发生灾难或者错误操作时，得以方便而及时地恢复系统的有效数据和正常运作。
时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一）
开源时序数据库
如图是17年6月在db-engines上时序数据库的排名，我会挑选开源的、分布式的时序数据库做详细的解析。前十的排名中，RRD是一个老牌的单机存储引擎，Graphite底层是Whisper，可以认为是一个优化的更强大的RRD数据库。
如何高效存储海量GPS数据
GPS数据使用越来越广，但如何高性能存储海量GPS数据仍然具有挑战，本文会介绍一种非常适合存储GPS数据的存储系统：阿里云NoSQL数据库TableStore，同时会介绍多个不同场景的技术方案。
现代IM系统中的消息系统架构 - 实现篇
序
消息类场景是表格存储（Tablestore）主推的方向之一，因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模，Tablestore封装Timeline模型，旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。
阿里云redis大key搜索工具
Redis提供了list、hash、zset等复杂类型的数据结构，业务在使用的时候可能由于key设计不合理导致某个key过大，由于redis简单的单线程模型，业务在获取或者删除大key的时候都会有一定的影响，另外在集群模式下由于大key的产生还很容易导致某个子节点的内存满，综上所述我们需要提供大key的搜索工具。