活动详情

    Redis中国用户组（China Redis User Group），简称CRUG，是中国地区最大的Redis技术交流社区，CRUG在成立时就得到了Redis官方的认可，并且凝聚了包括新浪微博、唯品会、去哪儿、小米、饿了么、搜狐、百度、陌陌、滴滴、阿里云、360、腾讯、美团、京东、今日头条、优酷土豆、UCloud等公司众多的一线工程师和技术专家，累计覆盖Redis用户数万人。CRUG旨在汇聚国内Redis爱好者，共同探讨和交流Redis的使用经验和成长心得，共襄Redis成果。

    CRUG 始终秉承 “开源、开放、活力、共享” 的理念，自成立以来，多次组织线上线下活动；作为协办方举办技术大会；翻译来自官网以及其他Redis活跃社区和企业发布的技术文章，手册，新闻资讯等；积极参与兄弟社区的技术活动；为各种大会推荐Redis方面技术大咖作为演讲嘉宾。CRUG在不断前行~

CRUG 官网：www.crug.site(正在完善中)

CRUG 技术官网: www.redis.cn

CRUG 官方微博：@Redis2016                          

CRUG 订阅号：rediscn

 活动嘉宾

陈群

唯品会 数据基础架构部资深DBA

唯品会数据基础架构部资深DBA，主要负责Redis/Hbase大规模集群运维和应用开发支持，主要专注于NoSQL和分布式存储方向。

王仆

UCloud KV存储研发部技术专家

UCloud KV存储研发部技术专家，负责UCloud分布式Redis／Memcache，容量型KV存储等产品的研发。拥有8年以上互联网及 IT 研发相关经验，曾就职于EMC、百度，历任高级研发工程师，百度云资深研发工程师。

王欢

阿里云-数据库技术组 技术专家

曾任阿里巴巴开源缓存Tair的核心开发工程师，支持过数年“天猫双十一”的tair护航，历经考验的“老兵”。现负责阿里云数据库Redis的内核开发工作，致力于为用户提供高可靠、高性能的Redis服务。

黄光星

饿了么 高级Python工程师

毕业于深圳大学，目前就职于饿了么，在运维Redis上踩过不少坑，为公司设计研发了Redis Cluster的运维系统

张延俊

携程 高级DBA

目前在携程数据库运维组打杂，主要负责携程MySQL,Redis运维与工具开发。

活动日程

13:00-13:30       大会签到

13:30-14:20      张延俊   携程高级DBA 

《携程Redis HA与多IDC部署方案》                  

介绍携程Redis接入层Credis框架与多IDC部署组件XPipe

14:20-15:10       黄光星   饿了么高级Python工程师 

《Redis Cluster运维方案》                   

将介绍饿了么在运维Redis Cluster中遇到的一些坑和原理。还会讨论运维Redis Cluster的具体方案，包括标准化集群、快速应对机器故障、加速slot迁移等。其中将着重分析标准化集群如何治理Redis集群并帮助我们简化运维操作和降低风险。

15:10-15:30        茶歇

15:30-16:20        王仆  UCloud KV存储研发部技术专家

《UCloud Redis技术架构演进之路》

作为一家公有云服务提供商，Redis内存云数据库产品需要通过多种架才能满足众多用户的不同需求。UCloud的Redis产品历经了多次的技术演进和架构优化，包括自研的分布式Redis、主备版Redis、基于Redis实现的分布式Memcache以及支持Redis协议的大容量分布式KV存储系统的各版本迭代。本次演讲将就UCloud Redis的技术演进和架构变迁做一次详细和深入的讲解。

16:20-17:10          陈群   唯品会数据基础架构部资深DBA

 《唯品会Redis开发使用规范和最佳实践经验分享》                   

本次分享的内容主要是唯品会的Redis生产使用规范和最佳实践经验，包括schema设计规范，如何避免性能问题和保持高性能度读写，性能优化和最佳实践,以及痛点问题总结。内容源自Redis生产使用经验积累、故障总结、性能优化等各个方面，在内部已经作为Redis开发的推荐阅读文档。

17:10-18:00            王欢  阿里云-数据库技术组 技术专家 

《阿里云云数据库Redis版的双活解决方案实现原理介绍 》               

通过双活技术可以实现主备数据中心均对外提供服务,正常工作时两个数据中心的业务可根据权重做负载分担,没有主备之分,分别响应一部分用户。双活的最大特点是不会造成数据中心的资源浪费又可以实现跨地域容灾。

阿里云数据库团队在Redis内核优化、工程实践、网络建设等方面共同开拓，为客户提供了Redis双活的解决方案，本期由阿里云Redis内核专家为大家分享实现原理。