云时代下的数据库存储——运筹帷幄的阿里云数据库MongoDB

2018-01-27 644 89

本次直播视频精彩回顾，戳这里！

直播涉及到的PPT，戳这里！

分享嘉宾：阿里云高级产品经理 许鸿斌（花名：落宵）

           

本篇文章来自于阿里云高级产品经理许鸿斌（落宵）在2018年《Redis、MongoDB、HBase大咖直播大讲堂》技术直播峰会中的分享，该分享整体由三个部分构成：

1、云数据库MongoDB概述

2、云数据库MongoDB产品特性

3、典型场景

小荷才露尖尖角——初识MongoDB数据库

在了解MongoDB数据库之前首先介绍与MongoDB强相关的三个关键词：Humongos、Scale Out和Document。

作为MongoDB名称的由来，Humongos中文意思为极大的、巨大的，MongoDB从创办的第一天起就是围绕着对大数据量存储支撑的愿景来展开代码开发的。

在数据库产品的升级当中一般有两个维度：第一个维

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2018-01-27 00:00:00

PostgreSQL 商用版本EPAS(阿里云ppas) NUMA 架构spin锁等待优化

标签 PostgreSQL , PPAS , enterprisedb , spin , 锁等待优化 背景 PostgreSQL商用版本EnterpriseDB，对于spin锁等待的一个优化，在NUMA架构的硬件中，当跨SLOT等待SPIN LOCK时，可能遇到性能问题，由于SPIN时CPU时间片被抢占，如果长时间等待会导致CPU空转的资源浪费。 通过设置edb_max_spins_per_delay参数，可以缓解这个性能问题。SPIN LOCK等待超过这个自旋次数，将进程转入sleep状态，从而释放CPU（CPU可以分配给其他进程使用），避免长时间占用CPU。 参数 edb_max_spins_per_delay Parameter Type: Integer Default Value: 1000 Range: {10 | 1000} Minim

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2018-01-28 00:00:00

缓存Tair高性能使用规范

2x.png 不要短时间大量重复读写相同的key server端的原理是网络收包后，放入到工作队列（读写队列分离，但都只有一个），再由工作线程从队列中取出进行处理。这里一个问题是，为保证数据的正确性，会对同一个key的读写加锁，而如果存在大量读写同一个key的情况，则势必会阻塞其他线程（锁不慢，锁竞争才慢），导致拖慢整个服务端的处理速度。 不要使用时间戳作为key的一部分，容易导致一段时间内所有流量都访问一台服务端机器，导致服务端压力过大而出现大量超时 Value大小多大合适 value建议不超过50KB，value越大，服务端能承受qps越低，请求耗时越大，当value大小超过1MB时，缓存失效，读写性能将严重受影响 超时时间设置多少合适 普通kv接口：单key请求超时时间建议设置100ms以上，批量请求超时时间建议设置200ms以上 特殊数据结构接口：超时时间建议设置500ms左右 超时是否需要重试 写超时：除非服务端压力过大丢弃请求，否则所有写请求在服务端都会执行成功，只是没有返回结果给客户端，除非业务逻辑依赖数据的强一致性，否则不需要重试 读超时：如果是批量接口，建议设置返回比...

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