![个人头像照片](https://ucc.alicdn.com/avatar/img_fdf5ac974b487c85cd9474d0e2751c44.png)
暂无个人介绍
之前读《LSM-based Storage Techniques: A Survey》做的分享,感觉应该还是有点用的,发出来
本文源自阅读了 MongoDB 于 VLDB 19 上发表的 [Tunable Consistency in MongoDB](http://www.vldb.org/pvldb/vol12/p2071-schultz.pdf) 论文之后,在内部所做的分享(分享 PPT 见文末)。现在把分享的内容整理成此文,并且补充了部分在之前的分享中略过的细节,以及在分享中没有提及的 MongoDB Causa
本文源自阅读了 MongoDB 于 VLDB 19 上发表的 [Tunable Consistency in MongoDB](http://www.vldb.org/pvldb/vol12/p2071-schultz.pdf) 论文之后,在内部所做的分享(分享 PPT 见文末)。现在把分享的内容整理成此文,并且补充了部分在之前的分享中略过的细节,以及在分享中没有提及的 MongoDB Causa
在 4.2 及之前的版本中,oplogTruncateAfterPoint 只用于备库,用来保证 oplog batch 应用的原子性,最终目的是确保主备数据的一致性,但是在 4.4 中主库也会维护 oplogTruncateAfterPoint ,本文就来分析一下 4.4 为什么要这么做,以及带来的影响。
对 Oplog Stones 的实现和初始化流程进行了详细的分析,简单分析了 Oplog 回收的逻辑。并对 oplog stones 的启动加载流程进行了优化,对比有数量级提升。
MongoDB 在 3.0 支持新的 WiredTiger 引擎后经过几年的快速奔跑,终于在 4.4 稍作歇息,开始在细节上进行打磨,4.4 发布的新特性很多,下面笔者就针对一些用户关注度比较高的 Feature 进行重点介绍。
分享一下 MongoDB 官方 DBA 认证的一些准备工作和考试注意事项
MongoDB 底层使用了 WiredTiger 存储引擎,WT 使用的块分配策略会产生磁盘碎片,通过理解collStats 和 dbStats 命令中的各种 size,最后我们看下真正的磁盘碎片率怎么计算,是否需要做 compact。
Redis Stream Redis最新的大版本5.0已经RC1了,其中最重要的Feature莫过于Redis Stream了,关于Redis Stream的基本使用介绍和设计理念可以看我之前的一篇文章(Redis Stream简介)。
# 会议议程 [Day 0](https://www.atatech.org/articles/106079)是Training Day,之后的两天就都是正式的会议session了,下面图是Day 1 session day的所有议程。早上会有一个breakfast,之后就是keynotes,主要是redislabs的新特性发布,毕竟是会议举办方嘛,然后是邀请的大客户出来站台,后面会议记录会详细
## 1. 背景 阿里云Redis线上在某些任务流中使用`redis-port`来进行实例之间的数据同步。`redis-port`是一个MIT协议的开源软件,主要原理是从源实例读取RDB快照文件、解析、然后在目标实例上应用灌数据的写命令。为了限制每个进程的最大内存使用,我们使用cgroup来做隔离,最近线上出现redis-port在同步数据时`OOM`的情况,最高内存使用达到了`10G`以上
## 背景 Redis Stream是一个作者已经谋划多年的feature,本质是一个消息队列,但是和kafka、RocketMq等消息中间件相比也有其独特之处。Redis Stream本来是计划放在4.0这个大版本中发布(原计划4.2),但是由于确实是个比较重磅的feature,对内核的改动也比较大,目前已经提升到Redis 5.0发布,根据作者Twitter的消息,不出意外,18年上半年
Redis Stream是5.0即将要发布的一个重磅feature,本文对其做一个简单介绍。
Redis作为目前最流行的键值对存储数据库,有着丰富的数据结构支持,在民生、金融、游戏、直播等诸多领域都有广泛的应用,大大提升了开发者的开发效率。今天我们主要介绍Redis在游戏开发中的几个典型应用场景:用户数据缓存、持久化功能的消息队列、乐观锁功能。
## 背景 Redis的代码质量一直被业内人士称赞,在极高的业务压力下也能有很好的稳定性。但是极端情况下,Redis也是有可能会Crash的。有时候因为种种原因,系统配置问题,磁盘空间写满了,进程权限不够等等,我们可能不会运气那么好,有一个`core`文件可以拿去调试。这个时候,Redis提供了几种异常崩溃情况下的`Crash Report`,很多时候我们基于Crash Report,再加上
本篇文章主要讲下在Redis 3.0中对于近似LRU算法的优化
Redis作为目前最流行的KV内存数据库,也实现了自己的`LRU`(`Latest Recently Used`)算法,在内存写满的时候,依据其进行数据的淘汰。但是,`Redis`为了节省内存使用,和通常的LRU算法实现不太一样,Redis使用了采样的方法来模拟一个`近似LRU`算法。
## 背景 最近有用户报使用PHP客户端`predis`访问阿里云`Redis`(原`KVStore`)时,会出现`connection refused`错误,用户怀疑是因为后端连接数超了,导致连接被拒绝,但是监控看连接数并没有超过阈值,进而怀疑是后端redis的连接数限制逻辑有问题,经过排查发现连接数限制逻辑并没有问题,下面说下具体的排查过程。 ## 排查过程 通常通过`socke