分布式缓存数据库codis
2017年6月25日
分布式数据库
王乃峥
分布式缓存 Codis践行者
分布式缓存 Codis 作者之一，主要贡献者、维护者。擅长高性能分布式系统的架构和设计。对 Go 语言、Redis 以及分布式缓存有非常深入的研究以及十分丰富的实践经验。,
  • 分享简介
    Codis 作为一个开源的分布式 Redis 集群解决方案（5,500+ Stars on GitHub）。与一般封装 Redis Cluster 的解决方案有所不同，能够在几分钟内完成几十 GB 数据的平滑迁移。
    Codis 采用有中心的架构，组建件通过状态机维护路由信息和同步状态，因此稳定性和可维护性更高。于此同时，Codis 还实现了诸如服务发现、快速水平扩展，并提供多种主从、跨机房访问策略、多 DB 支持等特性。特别是新引入的异步迁移以及并行迁移，能够在几分钟内完成几十 GB 数据的平滑迁移。

    本次分享的主要议题：

    1. Redis Cluster 中的问题
    2. 不同解决方案的比较

    Codis 解决分布式缓存中的哪些问题

    1. 从使用角度：功能、特性以及成功案例分享

    2. 从架构角度：Codis 的设计和实践经验
    3. 从工程角度：Go 与 GC，Codis 的优化经验
    4. Codis + RocksDB 构建大容量、高吞吐分布式 KV 的设计与实践
  • 分享提纲
    1.  分布式缓存的路线斗争
    1.1 Redis 集群的发展历史
    1.2 不同解决方案的比较
    1.3 为什么会有 Codis (解决哪些问题)
    1.4 Codis 自身发展历程
    2.  Codis 整体架构设计
    2.1 组件角色和功能介绍（整体架构图）
    2.2 一致性的得与失
    2.3 如何实现高吞吐
    2.4 如何保证扩展性（数据迁移）
    2.5 如何实现主从访问、跨机房访问策略
    2.6 如何实现多 DB 支持
    2.7 Codis 架构下的 HA
    2.8 现有解决方案的比较
    3.  水平伸缩
    3.1 现有解决方案的弊端
    3.2 失败案例分析
    3.3 如何实现异步数据迁移
    3.4 如何实现并行数据迁移
    3.5 成功案例分析
    3.6 Codis 应用案例
    3.7 项目总结（优势与劣势）
    4.  Codis 的实现与优化
    4.1 性能优化：吞吐 & 延迟
    4.2 Go 与 GC（why Go?）
    5.  Codis 架构演变
    5.1 分布式 NoSQL 技术选型
    5.2 Codis + RocksDB（海量 NoSQL 的技术实践与演变）
    6.  QA 环节
  • 分享收益

    1. QA 环节

    2. Codis 架构演变

    3. 实现异步和并行数据迁移

    4. 实现主从访问、跨机房访问策略

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