美团技术沙龙04 - Kv Tair best practise
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介绍了美团十亿级、百亿级、千亿级访问下，kv存储的最佳实践，主要包括性能优化、工具、测试、运维、监控等方面。梳理美团复杂业务场景下，我们如何制定sla，以及我们做了哪些方案来达到业务高可靠、高可用、高稳定的。
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- 1. Kv-Tair best practise — Nosql 域 — 美 集群 状 — 物理架构 — 技 — idc多机房 — sla — 典案例 — 系 演
- 3. 美 集群 状
- 6. 技 oct Kv tsdb zab bix Kv port data bus Redis- trasfer mysql redis Gtest gcover valgrind Bench mark Profile gprofile systemtap tair client 片
- 7. 多机房－背景&关 点 — 域 数据量大、无 迁移、 故障、 写并 大、本地加速 — 技 关 点 — Snapshot + redolog 和 snapshot + w ＝ snapshot’ — Pipline — Data relay — 断点重 — 限速migrate — 智能客 端 — Check 一致性 — 并 回放
- 8. idc多机房架构
- 9. sla — 可用性 — 99.95% vs 99.99% — 定性 — 超出系 界的 提供系 界内的 （集群0故障） — 系 界内曲 平滑（tp90、tp99） — Fast fail&recover — 快速 — 系 ， 列 弃 — 可靠性 — 一致性
- 10. Qps vs latency — Qps越高越好？ — 5wqps 100ms（千分之一） vs 3wqps 100ms（万分之一） — Qps作用 — 省机器 源 — Qps衡量粒度 — 1s衡量是不 的 (2微秒（50w qps）内1w 求同 达到) — 1ms 位 — 延 — 可用性生命
- 11. 5.1 sla－模型分析 估 — 物理 源：cpu、内存、disk、网 、跨idc — 模型：低延 、高吞吐、 易 value、 qps、高并 、冷 数据 — 源模型： 接池、 程池（ 程角色）、内存池、 象池 — 系 用：malloc、mmap、mutex、disk io & netio、 程上下文切 — 数据格式：jason、序列化、数据交
- 12. 1.3 sla 化-工具集 — Profile — 分析 — 置 — 宏 slice耗 比率分析 — Systemtap — 分析系 用耗 — 程挂起耗 — Gprofile — Cpu耗
- 13. profile — Profile — 分析 — 置 — 宏 slice比率分析 — Systemtap — 分析系 用耗 — 程挂起 度耗 — Gprofile — Cpu耗
- 14. systemtap
- 15. gprofile
- 16. 案例分析-名店 (25w)
- 17. 2.2 名店 峰 超
- 18. 原因 — 网 慢？ — 虚 机器 ？ — Dataserver？ — 是？
- 19. Reason & deal & — Reason: 大量 接 & 系 用 －－－》 kernel 内核事件堆 — Deal: 接分 多epoll接入 — 高并 情况下，一个epoll 500个 接
- 20. 5.2 外 峰 集群不可用 — Client？ — 网 ？ — Mdb？Ldb？ — Lock？ — ？ — 程 程切 ？ — 虚 机器
- 21. Reason & deal&最佳 践 — Reason: (1)Timeout 加 数据，tps急 上升 （2）写hung住 — Deal: （1） code 化 （2）databus上 （3） 写分离 （4） 保 — 最佳 践 列 度1w、内存操作1个核2~4个 程
- 22. 系 的演 方向 — 1.0：版本：Feature开 — 2.0：版本：开 、 控、运 — 3.0：系 自治 — 4.0：系 生 圈