课程目标

掌握本课程内容，熟悉Redis作为KV数据库在企业中的应用场景，大规模部署和管理Redis技术应该掌握的技能。

适用人群

本课程适用于具备一定Redis基础的学员。通过案例分享的方式，使同学们可以快速了解Redis的使用场景。

课程概述

Redis作为开源社区比较活跃的缓存，被大量的用在了在线系统上，本课程，通过案例分析的方式重点介绍了Redis在企业实际应用的案例场景。透过企业一线的成熟案例，分析总结了Redis技术的难点和优劣势等。

一、Redis集群在大街网的应用实践

主题介绍：（1）Redis集群简介；（2）曾经遇到的坑：Redis使用问题：memory_fragmentation_ratio》1和《1导致的性能问题。 误操作问题：memory内存手动设定的风险。 keys *的问题导致的访问阻塞问题。 Redis配置问题：keys过期时间设定。 主从重新同步导致的IO问题：从库重新同步主库导致的IO和网络负载严重。（3）大街Redis集群运维之路：智能部署 监控报警 单Redis迁移到集群 智能添加内存 bigkeys分析 slowlog分析等等。

讲师介绍：代晓磊　大街网数据库Cache负责人

曾就职于人人网，主要负责人人无线数据库维护、统计部门Inforbright数据仓库库维护。2013年-至今，大街网数据库Cache负责人。

二、大容量Redis存储方案： Pika

主题介绍：Pika 是目前360 DBA团队和基础架构团队开发的完全兼容Redis 协议的解决方案，本次分享的大纲是：1.大容量的Redis 存在的痛点问题；2.Pika 是如何解决这些问题的：1）实现基于rocksdb 的新的引擎nemo， 在rocksdb db 上实现多数据结构的封装， 支持Hash， List， Set 等数据结构. 同事实现了Lazy delete， 版本号等功能；2）Pika 的网络部分实现；3）Pika 的元信息管理模块的实现；3.Pika 和 Redis的对比：1）Pika 比Redis 优势的地方在哪里；2）Pika 比Redis 缺点的地方在哪里；

讲师介绍：陈宗志　360基础架构组存储负责人

基础架构组存储负责人. 主要负责360 内部Nosql 的研发工作， 负责公司内部的 kv， 块存储， 对象存储等模块. 对分布式领域有一定的了解. 设计并实现360的 Pika， Bada， Floyd 等实现并推动到线上

三、百度分布式Redis平台BDRP

主题介绍：BDRP作为百度首选和规模最大的redis平台，覆盖了凤巢、钱包、地图、糯米等等核心产品线。 本次主题结合具体的业务场景，分享了BDRP如何解决业务提出的需求和挑战。包括跨机房服务、 容灾策略、弹性伸缩以及DB&CACHE融合解决方案。

讲师介绍：张东阳　百度DBA架构师

百度Redis方向技术负责人，负责百度分布式Redis集群bdrp平台设计与研发，覆盖百度商业、金融业务、地图、糯米等产品线，满足万亿级缓存服务吞吐需求，同时负责百度开放云缓存服务scs存储引擎。 2010年中科院计算所毕业后长期专注于大规模分布式存储领域，涉及文件系统、缓存技术、linux kernel等等。致力于通过使用技术方案提升业务价值，实现技术价值实现最大化。

四、新浪Redis运维实践

主题介绍：在业务发展的早期，新浪的Redis服务更多的是考虑如何更快的满足业务的资源申请需求，而忽视了平台自身的规范建设以及对业务使用Redis的「姿势」约束。本次分享主要是聊聊在随着业务规模壮大，运维过程中暴露出来越来越多的问题时，我们是从哪些方面去规范、完善Redis运维平台。同时，我们还会给大家分享一下核心业务运维过程中遇到的一些痛点问题，以及我们如何通过Redis Cluster以及自研的Redis Cluster Proxy来解决这些问题的。

讲师介绍：赵景波 新浪网数据系统服务平台DBA

先后就职于杭州沃趣科技、新浪网。期间从事Oracle、MySQL、Redis相关方面运维的工作。目前主要负责新浪数据系统服务平台Redis自动化运维、kafka运维等相关方面工作。热爱Redis、MySQL等开源DB内部原理的探究。

五、大规模redis集群的服务治理之路

主题介绍：大规模redis集群在多租户场景下的性能优化、运维经验、服务化介绍。性能优化主要介绍redis集群在上百万QPS场景下踩过的坑以及优化经验；运维经验介绍了集群搭建、故障处理、集群水平伸缩、集群迁移、监控体系搭建等经验；服务化指的是在多租户使用redis集群时，为集群搭建http proxy层的好处、资源申请及管理平台。主要技术点：针对大规模redis cluster的服务搭建、运维、优化技术。 

讲师介绍：高嵩 优酷 数据战略团队高级经理

多年分布式领域及大规模互联网平台的架构及实践经验，对并发编程、分布式缓存、实时计算领域有浓厚兴趣。