├── .github └── workflows │ └── media.yml ├── .gitignore ├── _index.md ├── distributed-system-test-1.md ├── distributed-system-test-2.md ├── distributed-system-test-3.md ├── geographic-data-distribution-traffic-and-latency-halved.md ├── media ├── distributed-system-test-2 │ ├── 1.jpg │ ├── 2.jpg │ ├── 3.png │ ├── 4.jpg │ ├── 5.png │ └── 6.jpg ├── distributed-system-test-3 │ ├── 1.PNG │ ├── 2.PNG │ ├── 3.PNG │ ├── 4.PNG │ └── 5.PNG ├── geographic-data-distribution-traffic-and-latency-halved │ ├── 1-延迟对比.png │ ├── 10-庄天翼.jpeg │ ├── 2-网络流量对比.png │ ├── 3-主数据中心-从数据中心部署.png │ ├── 4-不启用-Follower-Read-的读流程.png │ ├── 5-开启-Follower-Read-的读流程.png │ ├── 6-Follower-Read-流程优化.png │ ├── 7-benchmark.png │ ├── 8-正常的消息广播.png │ └── 9-选择代理人之后的消息广播.png ├── meetup-09-20160521 │ ├── 1.jpeg │ ├── 2.jpeg │ └── 3.jpeg ├── meetup-10-20160528 │ ├── 1.jpeg │ ├── 2.jpeg │ ├── 3.jpeg │ ├── 4.jpeg │ └── 5.jpeg ├── meetup-100-20190530 │ ├── 1.png │ ├── 10.png │ ├── 11.png │ ├── 12.png │ ├── 13.png │ ├── 14.png │ ├── 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韩飞 | PingCAP
20 | 21 | 分享 SQL subqueries 的变换和优化问题。关联子查询的优化是 SQL 优化中很重要的一部分，一般的执行方式方式是 correlated execution，但是可以通过引入 Apply 算子形式化证明所有的子查询都可以改写成 Join 的不同形式。在分布式场景下，Join 可以比 correlated execution 有更多的优化空间。 22 | 23 | ## 刘奇《TiKV MVCC 和 GC 实现》 24 | 25 | ![刘奇 | PingCAP](media/meetup-09-20160521/3.jpeg) 26 | 27 |
刘奇 | PingCAP
28 | 29 | 详细分析了 TiKV 的 MVCC 机制, 事务模型，并进一步介绍了 percolator 事务模型的特点，以及对 GC 的影响。另外讲解了 TiKV 对 percolator 事务模型的改进, 以及 TiKV 的 GC 算法，和如何支持长时间的数据库备份和分析操作。 30 | 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-10-20160528.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.10】TiKV 的网络模拟测试 & TiDB 的条件下推优化 3 | date: 2016-05-28 4 | tags: ["TiKV","测试","优化"] 5 | author: ['刘奇', '周昱行'] 6 | meetup_type: review 7 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-05-28'] 8 | --- 9 | 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 10 期 Meetup ，跟京东小伙伴就 Raft group 中出现网络隔离时的 stale read 的问题做了充分讨论交流。之后进行的分享主题是《TiKV 的网络模拟测试》和《TiDB 的条件下推优化》。 12 | 13 | ### 随机讨论 14 | 15 | ![现场图](media/meetup-10-20160528/1.jpeg) 16 | 17 | Raft group 中出现网络隔离时，会有 stale read 的问题。目前我们考虑采用 region leader 的方案，保证在出现网络隔离的情况下，也能保证读的正确性。大家对其中的实现细节，以及各种方案的优缺点进行了讨论。 18 | 19 | ### 刘奇《TiKV 的网络模拟测试》 20 | 21 | ![刘奇 | PingCAP](media/meetup-10-20160528/2.jpeg) 22 | 23 |
刘奇 | PingCAP
24 | 25 | TiKV 如何做分布式系统测试。目前已经构建了一套测试框架，提供设置网络延迟、网络隔离、节点掉线等功能，用于构建测试用例。 26 | 27 | ### 周昱行《TiDB 的条件下推优化》 28 | 29 | ![周昱行 | PingCAP](media/meetup-10-20160528/3.jpeg) 30 | 31 |
周昱行 | PingCAP
32 | 33 | 使用基于 Row 的 Merge 算法，解决存在脏数据时，使用 TiDB 下推 API 优化的问题。 34 | 35 | TiDB 的下推 API 相比基础的 API 对读性能有着几个数量级的提升，任何无法使用下推 API 的操作的请求，性能都慢到完全无法接受的程度。但是之前的实现并不能保证所有读请求都可以走下推 API, 当事务有写操作以后，无法使用下推 API。无法使用的原因是，事务提交之前，事务内写入的数据是对事务自身是可见的，下推 API 只能读到已提交的数据，返回的结果是错误的。 36 | 37 | 一个很常见的场景是在一个事务内 UPDATE 多个 Row，会退化到使用基础 KV API。 38 | 39 | ![](media/meetup-10-20160528/4.jpeg) 40 | 41 | 本周 TiDB 的一个更新，通过设计实现了一种基于 Row 的 Merge 算法，解决了这个问题。 42 | 43 | 44 | 小花絮： 赠送 PingCAP 家褶皱版美背 T 恤买家秀一只。大家周末愉快 ;P 45 | 46 | ![](media/meetup-10-20160528/5.jpeg) 47 | 48 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-102-20190523.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.102】 How We Build TiDB & TiDB Ecosystem Tools 概览 3 | date: 2019-05-23 4 | tags: ["TiDB","Ecosystem Tools"] 5 | author: ['姚维','杨非'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-102-20190523/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ## Topic 1：How We Build TiDB 12 | 13 | ![姚维 | TiDB 核心开发工程师](media/meetup-102-20190523/1.jpeg) 14 | 15 | >讲师介绍：姚维，TiDB 核心开发工程师，分布式数据库专家，我司华南区总经理。知名开源数据库中间件 Atlas 作者。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.102：How We Build TiDB](https://www.bilibili.com/video/av53229886/?p=1) 18 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3eThrXPg) 19 | 20 | 本次分享姚维老师从数据库发展的历程讲起，讲解了 TiDB 的使命。以及从底向上的描述我们是怎么去实现一个 HTAP 数据库的，内容包括如果实现容错性，如果实现扩展性，如何在分布式的事务型 KV 存储之上构建完整的 SQL 系统。 21 | 22 | ## Topic 2：TiDB Ecosystem Tools 概览 23 | 24 | ![杨非 | TiDB Ecosystem Tools Team 研发工程师](media/meetup-102-20190523/2.jpeg) 25 | 26 | >讲师介绍：杨非，TiDB Ecosystem Tools Team 研发工程师，目前主要负责数据迁移平台 TiDB DM 的设计与开发工作。 27 | 28 | + [视频 | Infra Meetup No.102：TiDB Ecosystem Tools 概览](https://www.bilibili.com/video/av53229886/?p=2) 29 | 30 | 31 | 杨非老师围绕 TiDB 生态系统架构中数据同步相关工具展开介绍，内容包括工具的架构设计，实现原理和使用场景等。具体工具包括以下三款：从 TiDB 集群实时同步数据到自定义下游的工具 TiDB-Binlog，从 MySQL/MariaDB 同步数据到 TiDB 的工具 Data Migration，以及支持将数据从 SQL 文件或 csv 格式文件快速导入 TiKV 集群的 TiDB-lightning toolset。 32 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-103-20190530.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.103】 TiDB 开源社区专题 3 | date: 2019-05-30 4 | tags: ["TiDB","开源社区"] 5 | author: ['申砾'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-103-20190530/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ## Topic ：TiDB 开源社区专题 12 | 13 | ![申砾 | PingCAP 技术 VP](media/meetup-103-20190530/1.jpeg) 14 | 15 | >讲师介绍：申砾，PingCAP 技术 VP，TiDB Tech Lead，前网易有道、360 搜索资深研发。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.103：TiDB 开源社区专题](https://www.bilibili.com/video/av54022423) 18 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3snnXy13) 19 | 20 | 本次 Talk 申砾老师首先给大家介绍了 TiDB 的演进历史，社区发展现状。然后详细介绍了如何参与到 TiDB 开源社区中，从了解社区、学习 TiDB 代码，到做出第一个贡献，接下来不断地做更加深入地贡献，成为 committer 甚至 maintainer。在这个过程中，我们准备了很多相关资料，帮助社区了解 TiDB 技术细节以及社区治理规范，希望能和大家一起构建一个全球顶尖的开源社区。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-105-20190606.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.105】 Happy Hacking TiDB & Chaos Practice in TiDB 3 | date: 2019-06-06 4 | tags: ["TiDB","Chaos"] 5 | author: ['杜川','舒科'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-105-20190606/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ## Topic 1：Happy Hacking TiDB 12 | 13 | ![杜川 | TiDB Committer](media/meetup-105-20190606/1.jpeg) 14 | 15 | >讲师介绍：杜川，数据库技术爱好者，TiDB Committer。主要专业方向是分布式关系型计算，关注数据库优化器和执行引擎相关技术。目前主要从事云数据库相关开发工作。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.105：Happy Hacking TiDB](https://www.bilibili.com/video/av54630162/?p=1) 18 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3eSQxiZg) 19 | 20 | 本次杜川老师的分享主要分成三个部分： 21 | 22 | 1. 首先通过对现有 Streaming 系统和 Batch 系统的分析，讨论了在数据处理领域 Streaming 和 Batch 的异同，明确了 Streaming 的核心本质，探讨了 Streaming 和 Batch 融合处理的可能性和必要性，并对现有类似系统进行了简单的分析。 23 | 24 | 2. 简单回顾了 RDMS 中经典的 Volcano 模型的执行流程，探讨了在 RDMS 上支持 Streaming 处理的难点以及 Streaming SQL 设计的关键要素。 25 | 26 | 3. 介绍了 TBSSQL 的设计思路，架构设计和若干关键技术点的方案选择，展示了 TBSSQL 的运行 Demo。并以 TBSSQL 为例，简单介绍了在 TiDB 上增加一个 Feature 的大致思路和入手点。 27 | 28 | ## Topic 2：Chaos Practice in TiDB 29 | 30 | ![舒科 | PingCAP 研发工程师](media/meetup-105-20190606/2.jpeg) 31 | 32 | >讲师介绍：舒科，PingCAP 研发工程师。主要方向是 TiDB 质量保障，关注提升测试质量和效率的新技术。 33 | 34 | + [视频 | Infra Meetup No.105：Chaos Practice in TiDB](https://www.bilibili.com/video/av54630162/?p=2) 35 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3eSQxiZg) 36 | 37 | 本次分享舒科老师首先介绍了什么是 Chaos、为什么要用 Chaos，然后分享了我司使用 Chaos 的经验以及在错误注入上的一些积累，最后分享了我司薛定谔系统的基本概念和架构，以及 Chaos Operator 相关的内容。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-107-20190619.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.107】SQLFlow：Brings SQL and AI together 3 | date: 2019-06-19 4 | tags: ["SQLFlow","AI"] 5 | author: ['武毅'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-107-20190619/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | 12 | ## Topic：SQLFlow: Brings SQL and AI together 13 | 14 | ![武毅 | SQLFlow 开发者](media/meetup-107-20190619/1.jpeg) 15 | 16 | >讲师介绍：武毅，SQLFlow 开发者，开源深度学习引擎 PaddlePaddle 分布式训练设计者和核心开发者，多年在线推荐系统和机器学习相关从业者。 17 | 18 | + [视频 | Infra Meetup No.107：SQLFlow: Brings SQL and AI together](https://www.bilibili.com/video/av56084311) 19 | + [PPT 链接](https://github.com/sql-machine-learning/sqlflow/tree/develop/doc/talk/20190620) 20 | 21 | 本次分享武毅老师介绍了开源项目 SQLFlow (github.com/sql-machine-learning/sqlflow) 的核心设计以及设计挑战，包括： 22 | 23 | - SQLFlow 如何做到使用几行 SQL 语言就可以完成模型的训练和预测 24 | 25 | - SQLFlow 的设计思想和实现方法 26 | 27 | - 2 个关键设计的思考包括：特征推导，可插拔 Parser 设计 28 | 29 | 最后讨论了 SQLFlow 目前的应用和可能的应用场景。SQLFlow 将会为更多的业务专家提供便捷的工具，快速训练，迭代有助于业务的模型，降低业务专家应用 AI 能力的时间成本和调研成本。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-11-20160604.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.11】TiKV 的结构化存储模型优化 & 深入解析 LevelDB 3 | date: 2016-06-04 4 | tags: ["TiKV","LevelDB"] 5 | author: ['黄梦龙', '张金鹏'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-06-04'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | ![现场图](media/meetup-11-20160604/1.jpeg) 13 | 14 | 15 | 今天是 PingCAP 第 11 期 Meetup ，主题是黄梦龙分享的《TiKV 的结构化存储模型优化》和张金鹏分享的《深入解析 LevelDB》。 16 | 17 | ### 黄梦龙《TiKV 的结构化存储模型优化》 18 | 19 | ![黄梦龙 | PingCAP](media/meetup-11-20160604/2.jpeg) 20 | 21 |
黄梦龙 | PingCAP
22 | 23 | 目前 TiKV 的存储模型是简单的纯 Key-Value，在存储 SQL 结构化数据的过程中会产生比较严重的读写放大问题。我们计划为 TiKV 添加类似于 Hbase 的 ColumnFamily 机制，以使得 TiKV 与 TiDB 成为更加完美的搭档。大家对其中的实现细节，以及各种方案的优缺点进行了探讨。 24 | 25 | ### 张金鹏 《深入解析 LevelDB》 26 | 27 | ![张金鹏 | PingCAP](media/meetup-11-20160604/3.jpeg) 28 | 29 |
张金鹏 | PingCAP
30 | 31 | 首先介绍了 LevelDB 的整体架构，以及 LSM Tree 这一数据库中非常经典的结构。之后对 LevelDB 的写和读的流程进行分析，同时介绍 LevelDB 的 snapshot 功能的实现原理，以及 iterator 内部实现，和 iterator 存在的潜在问题。最后介绍 LevelDB 的 compaction 过程，以及存在的问题。 32 | 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-110-20190814.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.110】Linux 内核虚拟机 BPF 原理及应用 3 | date: 2019-08-14 4 | tags: ["Linux","BPF"] 5 | author: ['张文博'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-110-20190814/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ## Topic：Linux 内核虚拟机 BPF 原理及应用 12 | 13 | ![张文博 | TiKV 研发工程师](media/meetup-110-20190814/1.jpeg) 14 | 15 | >讲师介绍：张文博，TiKV 研发工程师，目前主要负责Linux 内核性能诊断分析相关工作。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.110：Linux 内核虚拟机 BPF 原理及应用](https://www.bilibili.com/video/av63518619) 18 | + [PPT 链接](https://github.com/pingcap/presentations/blob/master/Infra-Meetup/Infra-Meetup-110-%E5%BC%A0%E6%96%87%E5%8D%9A-BPF%20Principle%20And%20Application.pdf) 19 | 20 | 张文博老师本次分享的主要内容包括： 21 | 22 | - 介绍 Linux kernel 的 tracing 子系统的原理和应用，引出为什么需要 BPF； 23 | 24 | - 介绍 BPF 虚拟机体系结构及设计约束，以及如何在约束下编写 eBPF 程序； 25 | 26 | - 介绍 Linux kernel 提供的 BPF 调试工具的使用场景； 27 | 28 | 最后结合之前介绍的原理，分享了我们内部的一些应用场景。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-113-20190911.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.113】TiDB Operator 的设计与实现 3 | date: 2019-09-11 4 | tags: ["Operator","TiDB"] 5 | author: ['尹亮'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-113-20190911/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ## Topic：TiDB Operator 的设计与实现 12 | 13 | ![尹亮 | PingCAP](media/meetup-113-20190911/1.jpeg) 14 | 15 | >讲师介绍：尹亮，PingCAP Cloud Team 开发工程师。网络编程、存储爱好者，目前从事 K8s 相关的开发工作。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.113：TiDB Operator 的设计与实现](https://www.bilibili.com/video/av67331122) 18 | + [PPT 链接](https://github.com/pingcap/presentations/blob/master/Infra-Meetup/Infra-Meetup-113-%E5%B0%B9%E4%BA%AE-TiDB%20Operator%20%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E7%8E%B0.pdf) 19 | 20 | 本次分享尹亮老师的主要内容包括： 21 | 22 | - K8s 中 Operator 模式的基本原理和设计思路； 23 | 24 | - TiDB Operator 本身的 API 自定义对象的设计； 25 | 26 | - 实现 TiDB Operator 的功能时，主要遇到的难点和解决方案； 27 | 28 | - 对最近正在进行开发的 TEP 平台做了简单的介绍，并且简要对比了 AA 架构和 CRD 架构。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-125-20200305.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.125】TiDB KeyViz：睁开双眼看业务 3 | date: 2020-03-05 4 | tags: ["TiDB"] 5 | author: ['黄东旭'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-125-20200305/1.png 9 | --- 10 | 11 | ## KeyViz 及系统可观测性 12 | 13 | ![黄东旭](media/meetup-125-20200305/1.png) 14 | 15 | >讲师介绍：黄东旭，PingCAP 联合创始人兼 CTO 16 | 17 | + [视频 | PingCAP Infra Meetup No.125：在 KeyViz 工具价值之外，聊聊分布式系统可观测性](https://www.bilibili.com/video/BV1vE411478G) 18 | + [PPT 链接](https://github.com/pingcap/presentations/blob/master/Infra-Meetup/Infra-Meetup-125-%E9%BB%84%E4%B8%9C%E6%97%AD-KeyViz-%E7%9D%81%E5%BC%80%E5%8F%8C%E7%9C%BC%E7%9C%8B%E4%B8%9A%E5%8A%A1.pdf) 19 | 20 | 我司联合创始人兼 CTO 黄东旭在 Infra Meetup 直播间和大家畅聊了 2 小时，重点分享了 TiDB 4.0 的新特性之一：KeyViz。 通过 KeyViz，系统运行的状态将呈现在用户眼前，最重要的是，KeyViz 直观描绘了业务的形态，用户能够全面地、直接地看到每个 Workload “长什么样子”，而不是通过 QPS、TPS 等指标和个人经验去摸索问题所在。 21 | 22 | 近年来，系统的可观测性被大家提升到了更高的位置上，TiDB 也在为此作出更多前沿的探索，未来 TiDB Dashboad 中还会包含更多对用户友好的功能，方便用户更全面观测系统运行健康状态。此外，黄东旭还“剧透”了诸多 TiDB 秘密武器：弹性调度（自动节点扩充、自主热点隔离）、TiDB Cloud（DBaaS 服务）等等。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-127-20200623.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.127】TiDB 4.0 新特性讲解 3 | date: 2020-06-23 4 | tags: ["TiDB","HTAP","TiFlash"] 5 | author: ['张金鹏'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-127-20200623/1.png 9 | --- 10 | 11 | ## TiDB 4.0 新特性讲解 12 | 13 | ![张金鹏](media/meetup-127-20200623/1.png) 14 | 15 | >讲师介绍：张金鹏，PingCAP TiKV Storage Team Leader 16 | 17 | + [视频 | PingCAP Infra Meetup No.127：TiDB 4.0 新特性讲解](https://www.bilibili.com/video/BV1vf4y117Nk) 18 | + [PPT 链接](https://github.com/pingcap/presentations/blob/master/Infra-Meetup/Infra-Meetup-127-%E5%BC%A0%E9%87%91%E9%B9%8F-Deep%20into%20TiDB%204.0%20.pdf) 19 | 20 | 本次 talk 带大家了解了 TiDB 4.0 的一些改进和新特性，以及背后的技术原理，包括： 21 | 22 | 1. TiFlash 读写流程，怎样做到实时一致读，完成 Real-Time HTAP 的拼图； 23 | 24 | 2. Serverless 背后的弹性调度，弹性伸缩能力； 25 | 26 | 3. 在易用性方面做的改进，如 TiDB Dashboard 和 TiUP； 27 | 28 | 4. 以及大家能看得见摸得着的一些新 Features，如防止生成错误执行计划的 SPM 2.0，大事务的支持，悲观锁的加强，加密通讯加密存储，简化打散热点的 Auto Random Key，自定义数据放置规则的 Cascade Placement Rule，Drop Table 之后闪回的 Flashback 功能，减少大小查询相互干扰的 Adaptive Thread Pool 等； 29 | 30 | 5. 生态工具这方面我们介绍了分布式快速备份工具 BR 和数据订阅组件 CDC。 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-129-20200805.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.129】Horoscope and TiDB Query Optimizer 3 | date: 2020-08-05 4 | tags: ["TiDB","horoscope"] 5 | author: ['张建'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-129-20200805/1.png 9 | --- 10 | 11 | ## Horoscope and TiDB Query Optimizer 12 | 13 | ![张建](media/meetup-129-20200805/1.png) 14 | 15 | >讲师介绍：张建，TiDB Product & Tech Manager 16 | 17 | + [视频 | PingCAP Infra Meetup No.129：Horoscope and TiDB Query Optimizer ](https://www.bilibili.com/video/BV1uf4y197GK) 18 | + [PPT 链接](https://github.com/pingcap/presentations/blob/master/Infra-Meetup/Infra-Meetup-129-%E5%BC%A0%E5%BB%BA-Horoscope%20and%20TiDB%20Query%20Optimizer.pdf) 19 | 20 | 本次 Meetup 介绍了 TiDB 的优化器测试工具 horoscope 和优化器改进上的一些进展，具体来说包含如下内容： 21 | 22 | + 优化器内部原理简介。 23 | 24 | + horoscope 测试优化器 effectiveness 的基本方法。 25 | 26 | + 通过使用 horoscope，如何阅读 horoscope 的测试报告。 27 | 28 | + horoscope 是如何生成测试更多的 query 和 case 。 29 | 30 | + horoscope 通过模拟批量更新来测试统计信息滞后时候优化器的 effectiveness。 31 | 32 | + 如何自动化的检测 TiDB 不同版本之间的执行计划的变化，提前发现升级集群的潜在问题。 33 | 34 | + TiDB 优化器改进之降低越界值估算误差。 35 | 36 | + TiDB 优化器改进之 extended statistics，允许用户在不创建索引的情况下收集多列的联合统计信息。 37 | 38 | + TiDB 优化器改进之 TopN、CM-Sketch 和 Histogram 优化，降低 CM-Sketch 哈希冲突和直方图的估算误差。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-14-20160702.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.14】HashData 数据仓库的动态缩容扩容实现 & TiDB Beta 版现场演示 3 | date: 2016-07-02 4 | tags: ["HashData","数据仓库","动态缩容","动态扩容","TiDB","Beta"] 5 | author: ['马涛','刘奇'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-07-02'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第14期 Meetup ，主题是酷克数据联合创始人马涛分享的《HashData 数据仓库的动态缩容扩容实现》以及 PingCAP 联合创始人兼 CEO 刘奇针对近日发布的 TiDB Beta 版进行的现场 Demo 演示。 12 | 13 | ## Part 1：《 HashData 数据仓库的动态缩容扩容实现》 14 | 15 | ![马涛 | 酷克数据联合创始人](media/meetup-14-20160702/1.jpeg) 16 | >讲师：马涛，酷克数据联合创始人，数据库领域从业近10年，最初 Pivotal HAWQ 项目成员，06年至11年就职人大金仓做内核开发。目前主要负责 OLAP 系统内核和外围云化工作。 17 | 18 | 通过对比 Greenplum，Dynamo 和 HashData 的当前实现，为大家简单介绍数据处理系统动态缩容扩容的实现。阐述数据系统缩容和扩容的需求集合和设计方案，深入介绍 HashData 选择的设计、目前实现和后续改进。 19 | 20 | ![现场图](media/meetup-14-20160702/2.jpeg) 21 | 22 | ## Part 2：《 TiDB Beta 版现场 Demo 演示》 23 | 24 | ![刘奇 | PingCAP](media/meetup-14-20160702/3.jpeg) 25 | 26 | ![刘奇 | PingCAP](media/meetup-14-20160702/4.jpeg) 27 | >讲师：刘奇，PingCAP 联合创始人兼 CEO。 28 | 29 | 针对6月30日发布的 TiDB Beta 版，刘奇在现场进行演示，与大家共同见证了 TiDB 界面的首次亮相。直接通过标准的 MySQL 客户端连接，后端三台普通 x86 服务器集群，演示了常用的 SQL 插入和查询，并演示了在大压力数据写入的场景下，TiDB 自动扩容的全过程，期间无需人为干预，TiDB 自动完成数据迁移和扩容及流量的负载均衡，业务层完全透明。小伙伴们都惊呆了。 30 | 31 | **TiDB Beta 版已如约亮相，说好的 “三五好友，吃吃喝喝”，说来就来 :)** 32 | 33 | ![现场图](media/meetup-14-20160702/5.jpeg) 34 | 35 | ![现场图](media/meetup-14-20160702/6.jpeg) 36 | 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-15-20160709.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.15】TiDB 存储模型变更 & TiDB 优化器统计信息的采集 3 | date: 2016-07-09 4 | tags: ["TiDB","存储模型","优化器","统计信息"] 5 | author: ['申砾', '周昱行'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-07-09'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 PingCAP 第 15 期 Meetup ，主题是申砾分享的《TiDB 存储模型变更》以及周昱行分享的《TiDB 优化器统计信息的采集》。 13 | 14 | ### Part 1：《TiDB 存储模型变更》 15 | 16 | ![申砾 | PingCAP](media/meetup-15-20160709/1.jpeg) 17 | 18 |
申砾 | PingCAP
19 | 20 | TiDB 在 Key-Value 存储模型之上，将一行数据拆分成多个 Key-Value pair。这样做有利于列较多并且 update 较为频繁的业务场景，同时对 Online Schema 变更较为友好。但是这种存储模型对于需要读取/写入大量 row 的业务场景并不适用。为此我们修改了 TiDB 的存储模型，将一行内需要频繁修改和很少修改的数据存储在不同的 column family 中，以更好地适应不同热度的数据,以及生存期差别比较大的数据。同时，非常有效地适配了读写放大以及空间放大的问题。 21 | 22 | ### Part 2：《TiDB 优化器统计信息的采集》 23 | 24 | ![周昱行 | PingCAP](media/meetup-15-20160709/2.jpeg) 25 | 26 |
周昱行 | PingCAP
27 | 28 | 统计信息是实现基于代价的优化（CBO）的必要条件，本期为大家介绍 TiDB 收集统计信息使用的采样算法和直方图生成算法。 29 | 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-17-20160723.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.17】How does TiKV auto-balance work? 3 | date: 2016-07-23 4 | tags: ["TiKV","auto-balance"] 5 | author: ['崔秋'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-07-23'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 17 期 Meetup，主题是崔秋分享的《How does TiKV auto-balance work?》。 12 | 13 | ## Topic：How does TiKV auto-balance work? 14 | 15 | ![崔秋 | PingCAP](media/meetup-17-20160723/1.jpeg) 16 | 17 |
崔秋 | PingCAP
18 | 19 | TiDB 最近发布了 Beta 版本，相比传统的关系型数据库，TiDB 具有在线弹性伸缩，高可用和强一致性，一致性的分布式事务和 MySQL 协议兼容性等特性，特别适用于大规模高并发的海量数据场景。 20 | 21 | 本次交流主要介绍了 TiKV 的 Balance Scheduler 框架和算法实现演进，对于大家主要关注的 TiKV 集群的在线弹性扩容实现细节和 TiKV Balance 中在线服务高可用的问题，进行了深度的探讨。 22 | 23 | 在 TiKV 里面，数据是按照 Range 进行存放的，称为一个 Region。PD(Placement Driver) 负责整个 TiKV 集群的管理和调度。 24 | 25 | 在 TiKV 里面，数据移动的基本单元是 Region，所以 PD 的 auto balance 也是针对 Region 进行处理。对于一个 Region 来说，它会不会被 Balance，有两种方式： 26 | 27 | **1）Heartbeart** 28 | 29 | Region 会定期地上报当前的状态信息给 PD，如果 PD 发现该 Region 副本数不足或者超过阀值，则会通知该 Region 进行 Membership Change 处理。 30 | 31 | **2）Balance Loop** 32 | 33 | PD 会每隔一段时间检测整个系统是否需要调度。如果 PD 发现某个 Store 能用的空间不多，或者某个 Store Leader Region 数量太多，load 比较高，就会在该 Store 里面选择一个 Region，将其在该 Store 的副本迁移到另一个 Store 上面。 34 | 35 | 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-19-20160806.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.19】What's New in Spark 2.0 & An Overview of Cost Based Optimization and Join Reorder 3 | date: 2016-08-06 4 | tags: ["Spark 2.0","Join"] 5 | author: ['方君','韩飞'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-08-06'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 19 期 Meetup，主题是百度基础架构部工程师方君分享的《What's New in Spark 2.0 》以及韩飞分享的《An Overview of Cost Based Optimization and Join Reorder》。 12 | 13 | ## Topic 1：What's New in Spark 2.0 14 | 15 | ![方君 | 百度基础架构部工程师](media/meetup-19-20160806/1.jpeg) 16 | 17 | >讲师介绍：方君，百度基础架构部工程师，专注于分布式计算与流式计算领域，目前在百度负责 Spark 计算平台和计算表示层的相关工作。 18 | 19 | **Content:** 20 | 21 | 1. DataSet API 22 | 2. Performance Optimization 23 | 3. Structure Streaming 24 | 25 | ## Topic 2：An Overview ofCost Based Optimization and Join Reorder 26 | 27 | ![韩飞 | PingCAP](media/meetup-19-20160806/2.jpeg) 28 | 29 |
韩飞 | PingCAP
30 | 31 | **Content:** 32 | 33 | 自从 System R 优化框架面世，基于 interesting order 的动态规划算法一直是大部分优化器采用的基础算法。本次分享介绍了优化器在没有 histogram 信息下的代价估计算法，以及举例说明 TiDB 中的动态规划算法实现。 34 | 35 | 最近有好多小伙伴在微信后台留言，想加入到我们的 Meetup 中来。在这里统一答复大家：我们的 Meetup 是每周六上午十点，在 PingCAP 公司内开讲哦。有兴趣的小伙伴届时带着你们对技术满满的热情来参加就好啦  :) 36 | 37 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-20-20190820.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.20】搜索引擎背后的万亿量级存储系统 Tera & Cloudtable：分布式强一致的 KV 存储系统 3 | date: 2016-08-20 4 | tags: ["搜索引擎","Tera","Cloudtable","KV 存储","分布式"] 5 | author: ['雷丽媛','温文鎏'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-08-20'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 20 期 Meetup，主题是百度网页搜索部工程师雷丽媛分享的《搜索引擎背后的万亿量级存储系统 Tera 》以及温文鎏分享的《Cloudtable：分布式强一致的 KV 存储系统》。 12 | 13 | ## Topic 1：搜索引擎背后的万亿量级存储系统 Tera   14 | 15 | ![雷丽媛 | 百度网页搜索部工程师](media/meetup-20-20160820/1.jpeg) 16 | 17 | ![雷丽媛 | 百度网页搜索部工程师](media/meetup-20-20160820/2.jpeg) 18 | 19 | >讲师介绍：雷丽媛，百度网页搜索部工程师。专注于分布式存储领域，目前负责百度结构化数据存储和分布式文件系统的相关工作。 20 | 21 | **Content：** 22 | 23 | 介绍支撑搜索引擎核心的海量存储——Tera 的设计与实现 24 | 25 | ## Topic 2：Cloudtable：分布式强一致的 KV 存储系统 26 | 27 | ![温文鎏](media/meetup-20-20160820/3.jpeg) 28 | 29 | 30 | **Content：** 31 | 32 | 如何搭建一个适用于互联网公司业务的大容量分布式强一致性 KV 存储系统? 33 | 34 | 通过结合分布式一致性协议 Raft，嵌入式存储引擎 RocksDB，HBASE 的架构和接口，YY 云存储团队在过去的两年开发了 Cloudtable 存储系统，它是一个分布式强一致性的 KV 存储系统。今天，前 YY 云存储工程师温文鎏分享了他们在构建 Cloudtbable 系统的实践和经验。 35 | 36 | 37 | 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-21-20160827.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.21】An Introduction to Join-Reorder in TiDB & MPP and SMP in TiDB 3 | date: 2016-08-27 4 | tags: ["Join-Reorder","TiDB","MPP","SMP"] 5 | author: ['韩飞','申砾'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-08-27'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 21 期 Meetup，主题是韩飞分享的《An Introduction to Join-Reorder in TiDB》以及申砾分享的《MPP and SMP in TiDB》。 12 | 13 | ## Topic 1：An Introduction to Join-Reorder in TiDB 14 | 15 | ![韩飞 | PingCAP](media/meetup-21-20160827/1.jpeg) 16 | 17 |
韩飞 | PingCAP
18 | 19 | **Content：** 20 | 21 | 本次分享详细介绍了 TiDB 中 Join-Reorder 的流程。包括 Join-Reorder 的动机，outer-join 的 reorder 局限性和解决办法。为了解决某些 outer join re-association 的问题，我们可以引入的新算子 Generalized outerJoin。最后介绍了通过为 Join Query 建立 Query Graph 进行启发式搜索和动态规划的 Join-Reorder 算法。 22 | 23 | ## Topic 2：MPP and SMP in TiDB 24 | 25 | ![申砾 | PingCAP](media/meetup-21-20160827/2.jpeg) 26 | 27 |
申砾 | PingCAP
28 | 29 | **Content：** 30 | 31 | TiDB 是一个支持水平扩展的分布式数据库，除了提供海量数据存储能力之外，还需要提供海量数据的计算能力，这样才能帮助用户更好、更容易地使用数据。为此我们开发了一套分布式计算框架，一方面利用海量的存储节点的计算能力，加快数据处理速度；另一方面在单个计算节点内，我们利用 Go 的并发优势，通过 SMP 方式提高计算并行度。 32 | 33 | 本次 Talk 首先介绍了 TiDB 分布式计算架构，并举例说明计算的具体流程；然后分享了最近 TiDB 针对索引查询和 Join 做的一系列优化，性能有大幅度提高；最后列出了一些 NewSQL database 中如何做计算值得思考的问题。 34 | 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-22-20160903.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.22】360开发的大容量redis -pika & 分布式对象存储系统设计介绍 3 | date: 2016-09-03 4 | tags: ["redis","pika","分布式对象存储"] 5 | author: ['宋昭','张帅'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-09-03'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 22 期 Meetup，主题是 360 基础架构组研发工程师宋昭分享的《360 开发的大容量 redis -pika》以及美团云工程师张帅分享的《分布式对象存储系统设计介绍》。 12 | 13 | ### Topic 1：360 开发的大容量 redis -pika 14 | 15 | ![宋昭 | 360 基础架构组研发工程师](media/meetup-22-20160903/1.jpeg) 16 | 17 | >讲师介绍：宋昭，360 基础架构组研发工程师。专注于分布式存储领域，目前负责 360 开源项目 pika 相关的设计和开发工作。 18 | 19 | Content： 20 | 21 | 目前 pika 在 360 内部大量使用，有 300 多实例，主要解决大容量的 redis（400G,800G）场景；在外部，被微博、美团、万达电商、garena、apus 等使用于线上核心系统中。本次分享主要介绍 pika 的系统设计和实现。 22 | 23 | ### Topic 2：分布式对象存储系统设计介绍 24 | 25 | ![张帅 | 美团云工程师](media/meetup-22-20160903/2.jpeg) 26 | 27 | >讲师介绍：张帅，美团云工程师。对分布式数据库及分布式存储系统有浓厚的兴趣。 28 | 29 | Content： 30 | 31 | 分享关于大规模分布式对象存储的一些想法和思考。 32 | 33 | 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-24-20160924.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.24】LLVM 简介及其在大规模 OLAP 中的应用 & 阻塞访问数据库的相关问题 3 | date: 2016-09-24 4 | tags: ["LLVM","OLAP","数据库"] 5 | author: ['杜川','杨哲'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-09-24'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 24 期 Meetup，主题是阿里云 ODPS 研发工程师杜川分享的《LLVM 简介及其在大规模 OLAP 中的应用》以及来自小米云平台的杨哲分享的《阻塞访问数据库的相关问题》。 12 | 13 | ## Topic 1：LLVM 简介及其在大规模 OLAP 中的应用 14 | 15 | ![杜川 | 阿里云 ODPS 研发工程师](media/meetup-24-20160924/1.jpeg) 16 | 17 | >讲师介绍：杜川，阿里云 ODPS 研发工程师，分布式数据库爱好者，重点关注 SQL 运行时优化以及 Code Generation 技术。 18 | 19 | Content： 20 | 21 | LLVM 是一个开源的编译器框架及生态链，已在工业界得到广泛的应用（著名的 Clang 编译器就是基于LLVM实现的）。因其前后端分离，模块化等优势，近年来被引入数据库领域，作为 JIT Code Generation 的工具，并吸引了越来越多的关注。本次分享介绍了 LLVM，及其在大规模 OLAP 中的应用。 22 | 23 | ## Topic 2：阻塞访问数据库的相关问题 24 | 25 | ![杨哲 | 小米云平台存储组](media/meetup-24-20160924/2.jpeg) 26 | 27 | >讲师介绍：杨哲，id 杨肉或 yangzhe1991，现就职于小米云平台存储组。曾就职于网易有道、豌豆荚任资深工程师等职位。主要研究分布式数据库，在小米、有道、豌豆荚分别负责 HBase、Cassandra 和 Codis 的开发与维护。 28 | 29 | Content： 30 | 31 | 分享了关于数据库若干问题的一些想法。 32 | 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-26-20161022.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.26】京东分布式数据库实践 & 深度探索分布式系统测试 3 | date: 2016-10-22 4 | tags: ["京东","分布式数据库","运维监控","分布式系统","测试"] 5 | author: ['张成远','刘奇'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-10-22'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 PingCAP 第 26 期 Meetup，主题是开源项目 speedy 作者张成远分享的《京东分布式数据库实践》以及刘奇分享的《深度探索分布式系统测试》。我司 CEO 亲自出台，现场不时传来三观碎一地的声音 13 | 14 | 另外，本周初次试水直播 (✿◡‿◡) 15 | 16 | ### Topic 1：京东分布式数据库实践 17 | 18 | ![张成远 | 京东数据库系统研发团队](media/meetup-26-20161022/1.jpeg) 19 | 20 | >讲师介绍：张成远，《Mariadb 原理与实现》作者，开源项目 speedy 作者。目前就职于京东数据库系统研发团队，负责京东分布式数据库系统架构与研发工作，主导了京东分布式数据库系统在公司的落地及大规模推广。擅长高性能服务器开发，擅长分布式数据库/存储/缓存等大规模分布式系统架构。 21 | 22 | Content： 23 | 24 | 1. 介绍京东分布式数据库的设计与实现； 25 | 26 | 2. 介绍去 oracle 的发展历程以及遇到的一些坑； 27 | 28 | 3. 如何做到高效的运维监控等。 29 | 30 | ### Topic 2：深度探索分布式系统测试 31 | 32 | ![刘奇 | PingCAP](media/meetup-26-20161022/2.jpeg) 33 | 34 | >讲师介绍：刘奇，PingCAP 联合创始人兼 CEO，先后创建了 Codis、TiDB/TiKV 等知名开源项目。现从事开源的分布式 NewSQL 数据库 TiDB/TiKV 开发。擅长高并发、大规模、分布式数据库系统架构设计。 35 | 36 | Content： 37 | 38 | 主讲人自我点评称：“这是一次毁三观的分享”，因为这里定义了什么是及格的测试。如果您曾经认为自己的分布式系统测试做得非常好，听完之后，您会发现自己可能还远不到好的级别。 39 | 40 | 分布式系统测试是很少被提及的话题，但分布式系统测试的困难甚至大于写一个分布式系统。一般大家普遍的看法是平时用得很多的分布式系统都是比较稳定的，然而当新的测试方法和工具出现时，可以发现很多新的 bug 或者极大的提高了测试的复现率。复现率是解决 bug 的基础，分布式系统 bug 的复现难度也远大于单机系统。 41 | 42 | 本周刘奇和大家分享了分布式系统测试的一些困难，以及 PingCAP 和其它大型分布式系统的测试经验。为了方便未到现场的童鞋，后续小编会将本次分享内容整理成文档共享出来，让我们一起，毁~三~观~ :) 43 | 44 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-27-20161029.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.27】Impala 在用户行为分析中的应用与优化 & How we build CI/CD for TiDB at scale 3 | date: 2016-10-29 4 | tags: ["Impala","用户行为","CI/CD","scale","TiDB"] 5 | author: ['付力力','刘寅'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-10-29'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 27 期 Meetup，主题是神策数据联合创始人&首席架构师付力力分享的《Impala 在用户行为分析中的应用与优化》以及刘寅分享的《How we build CI/CD for TiDB at scale》。 12 | 13 | ### Topic 1：Impala 在用户行为分析中的应用与优化 14 | 15 | ![付力力 | 神策数据联合创始人&首席架构师](media/meetup-27-20161029/1.jpeg) 16 | 17 | ![现场图片](media/meetup-27-20161029/2.jpeg) 18 | 19 | 20 | >讲师介绍：付力力，神策数据联合创始人&首席架构师，曾任百度、豌豆荚资深研发工程师，熟悉大规模数据处理、数据仓库、OLAP 数据库等领域。 21 | 22 | Content： 23 | 24 | 1\. 介绍用户行为分析的典型应用场景； 25 | 26 | 2\. 简单介绍 Impala 的架构和实现； 27 | 28 | 3\. 使用 Impala 进行用户行为分析的基本做法； 29 | 30 | 4\. 针对特定场景对 Impala 进行的一些优化和改造。 31 | 32 | ### Topic 2：How we build CI/CD for TiDB at scale 33 | 34 | ![刘寅 | PingCAP engineer](media/meetup-27-20161029/3.jpeg) 35 | 36 | >讲师介绍：刘寅，PingCAP engineer，现负责 TiDB 商业产品开发和自动化运维。 37 | 38 | Content： 39 | 40 | 主要分享了我们如何为分布式数据库 TiDB 构建持续集成和持续交付平台，以支撑 TiDB 背后上千万的自动化测试 case，和多平台构建及发布。 41 | 42 | 其中，重点介绍了以 Jenkins 为核心的开源工具，配合 Docker ／ Kubernetes 来搭建分布式可扩展的 CI/CD 系统。Jenkins 2.0 之后的 pipeline script 的支持极大地提升分布式构建的灵活性，我们可以明确定义整个构建过程的不同阶段，并且决定这些阶段运行在集群的某个节点上，让耗时的任务并行处理，极大缩短从代码提交到上线发布的周期。同时结合实际场景的例子，讲解了 jenkins 的一些实用技巧和我们遇到的坑。 43 | 44 | 45 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-28-20161105.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.28】Spark 架构设计要点剖析 & Performing group-by before join 3 | date: 2016-11-05 4 | tags: ["Spark","架构设计","RDD","Join","TiDB"] 5 | author: ['时延军','韩飞'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-11-05'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 PingCAP 第 28 期 Meetup，主题是 TalkingData 数据经理时延军分享的《Spark 架构设计要点剖析》以及韩飞分享的《Performing group-by before join》。 13 | 14 | ### Topic 1：Spark 架构设计要点剖析 15 | 16 | ![时延军 | TalkingData 数据经理](media/meetup-28-20161105/1.jpeg) 17 | 18 | >讲师介绍：时延军，TalkingData 数据经理，负责领域工程数据平台架构和研发，曾在 COMODO 中国负责基础数据平台建设，在车语传媒考拉 FM 负责后端数据平台架构（支持离线+实时分析处理）。推崇工程师文化，热爱开源，乐于分享，兴趣广泛，熟悉大数据技术生态，擅长软件系统架构、分布式计算系统设计。 19 | 20 | Content： 21 | 22 | 1、RDD 特性，RDD 是如何抽象数据集的； 23 | 24 | 2、详解 Spark 基本架构； 25 | 26 | 3、Spark 内部核心组件及其交互； 27 | 28 | 4、逻辑执行计划与物理执行计划； 29 | 30 | 5、Spark 资源管理与任务调度。 31 | 32 | ### Topic2：Performing group-by before join 33 | 34 | ![韩飞 | PingCAP 研发工程师](media/meetup-28-20161105/2.jpeg) 35 | 36 | >讲师介绍：韩飞，PingCAP 研发工程师（PingCAP SQL 小王子），TiDB SQL Optimizer 主要作者，专注于 SQL 优化技术。前阿里云研发工程师，参与开发 ODPS SQL 查询优化器 Lot。 37 | 38 | Content： 39 | 40 | Efficient processing of aggregation queries is essential for decision support applications. This talk introduces a class of query trans-formations, called eager aggregation that allows a query optimizer to push group-by operations down the query tree. Eager aggregation partially pushes a group-by past a join. 41 | 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-30-20161119.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.30】深度学习，众包数据与短时临近预报系统 & 谈谈 TiDB-Binlog 的设计 3 | date: 2016-11-19 4 | tags: ["深度学习","TiDB-Binlog"] 5 | author: ['刘锦龙','刘寅'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-11-19'] 9 | --- 10 | 11 | 今天是 PingCAP 第 30 期 Meetup，主题是墨迹天气气象算法负责人刘锦龙分享的《深度学习，众包数据与短时临近预报系统》以及刘寅分享的《谈谈 TiDB-Binlog 的设计》。 12 | 13 | ### Topic 1：深度学习，众包数据与短时临近预报系统 14 | 15 | ![刘锦龙 | 墨迹天气气象算法负责人](media/meetup-30-20161119/1.jpeg) 16 | 17 | >讲师介绍：刘锦龙，北大理论物理博士，墨迹天气气象算法负责人，负责墨迹相关天气预测算法的研发工作，主要方向为机器学习和深度学习。 18 | 19 | Content： 20 | 21 | 深入介绍如何将深度学习的最新技术用于革新传统气象预测的一些研究和应用，以及如何处理从用户获取的众包反馈数据并进而改进天气预报的精准度。 22 | 23 | ### Topic 2：谈谈 TiDB-Binlog 的设计 24 | 25 | ![刘寅 | PingCAP engineer](media/meetup-30-20161119/2.jpeg) 26 | 27 | >讲师介绍：刘寅，PingCAP engineer，现负责 TiDB 商业产品开发和自动化运维。 28 | 29 | Content： 30 | 31 | 随着 TiDB 的不断稳定和完善，我们也逐步开发了很多 TiDB 周边工具。今天主要介绍了 TiDB-Binlog 设计上的一些考量和实现细节。 32 | 33 | TiDB-Binlog 可实时记录 TiDB 的一切数据变化，可以用来做集群的实时备份和恢复，也可以将数据完整地实时同步到下游的异构数据平台。目前我们已经把 TiDB-Binlog  部署到真实客户的线上系统中，利用实时同步的特性保障了上线过程的可靠和数据安全。今天的分享着重介绍了 Binlog 的原理，以及生成、收集和还原的过程细节。 34 | 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-31-20161126.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.31】PD 的实现和演进 & 从容器和微服务的发展看基础架构变迁 3 | date: 2016-11-26 4 | tags: ["PD","TiDB","容器","微服务"] 5 | author: ['黄华超','邓栓'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-11-26'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 PingCAP 第 31 期 Meetup，主题是黄华超分享的《PD 的实现和演进》以及邓栓分享的《从容器和微服务的发展看基础架构变迁》。 13 | 14 | ### Topic 1：PD 的实现和演进 15 | 16 | ![黄华超 | PingCAP 工程师](media/meetup-31-20161126/1.jpeg) 17 | 18 | >讲师介绍：黄华超，PingCAP 工程师，曾就职于微信、好赞科技，从事分布式存储相关工作，现负责 PingCAP PD 研发工作。 19 | 20 | Content： 21 | 22 | 本次分享首先介绍了 PD 在 TiDB 集群的作用，以及集群是如何动态扩容缩容的。然后分别讲解了 PD 的各个功能是如何实现的，其中，着重分享了集群调度的相关设计和思考，以及新的标签调度功能。 23 | 24 | ### Topic 2：从容器和微服务的发展看基础架构变迁 25 | 26 | ![邓栓 | PingCAP SRE 工程师](media/meetup-31-20161126/2.jpeg) 27 | 28 | >讲师介绍：邓栓（Tennix），Rust 中文社区管理员，PingCAP SRE 工程师，负责 TiDB 与 Kubernetes 一体化整合部署方案。 29 | 30 | Content： 31 | 32 | 近些年来容器和微服务的概念变得特别火热，越来越多的互联网公司开始尝试将以前的单体服务迁移到微服务，并且在实践中使用容器来部署服务，容器和微服务也催生了 DevOps，CaaS，Immutable infrastructure，Service orchestration 等概念。今天主要从容器和微服务角度谈了新技术应用和实践给开发者带来了哪些便利和挑战，基础架构发生了哪些改变，并尝试探讨了未来的应用服务会是什么样的架构。 33 | 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-33-20161210.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.33】zeppelin 的设计与实现 & 海量结构化数据库 Tera 总览 3 | date: 2016-12-10 4 | tags: ["zeppelin","pika","bada","海量结构化数据库","Tera"] 5 | author: ['王康','李康'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-12-10'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 COISF 专场 Meetup，主题是 360 基础架构组高级研发工程师王康分享的《zeppelin 的设计与实现》以及百度网页搜索部工程师李康分享的《海量结构化数据库 Tera 总览》。 13 | 14 | ### Topic 1：zeppelin 的设计与实现 15 | 16 | ![王康 | 360 基础架构组高级研发工程师](media/meetup-33-20161210/1.jpeg) 17 | 18 | >讲师介绍：王康，360 基础架构组高级研发工程师,  负责实现了 360 开源配置管理服务 QConf, 大容量 redis pika，zeppelin 主要设计和实现。 19 | 20 | **Content：** 21 | 22 | 本次分享介绍了 360 半离线存储服务的设计与实现,  介绍 zeppelin 与 pika, bada 等在线存储的区别以及设计上的一些折衷。 23 | 24 | ### Topic 2：海量结构化数据库 Tera 总览 25 | 26 | ![李康 | 百度网页搜索部工程师](media/meetup-33-20161210/2.jpeg) 27 | 28 | >讲师介绍：李康，百度网页搜索部工程师，负责百度海量结构化数据库 Tera 的设计和开发工作。 29 | 30 | **Content：** 31 | 32 | Tera 是百度搜索基础架构团队为管理搜索引擎万亿量级的超链和网页数据设计的结构化数据库，当前已部署上万台机器，支持数十个生产应用。本次分享介绍了 Tera 产生背景和整体设计思路。 33 | 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-34-20161217.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.34】Pegasus：一个分布式 KV 系统的设计过程 & TiDB 架构介绍 3 | date: 2016-12-17 4 | tags: ["Pegasus","分布式", "KV 系统","TiDB","架构"] 5 | author: ['覃左言','申砾'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-12-17'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 COISF 专场 Meetup，为了感谢顶着帝都雾霾来听分享的真爱粉们，现场有为大家准备银耳雪梨甜汤哦 😊本周分享的主题是小米工程师覃左言带来的《Pegasus：一个分布式 KV 系统的设计过程》以及 PingCAP TiDB Tech Lead 申砾带来的《TiDB 架构介绍》。 13 | 14 | ### Topic 1：《Pegasus：一个分布式 KV 系统的设计过程》 15 | 16 | ![覃左言 | 小米工程师](media/meetup-34-20161217/1.jpeg) 17 | 18 | >讲师介绍：覃左言，COISF Pegasus PMC，小米工程师，目前主要在小米云平台负责分布式存储系统 Pegasus 的相关工作。专注基础框架和分布式系统，曾在腾讯搜搜基础架构部参与研发分布式存储系统 xcube，后来在百度网页搜索部设计与开发了微服务开发框架 SOFA。热衷开源，是开源 RPC 框架 sofa-pbrpc 的作者，也是分布式系统开发框架 rDSN 的重要贡献者。 19 | 20 | **Content：** 21 | 22 | 随着小米公司业务量的快速增长，小米云平台迎来了越来越多的挑战。原有一些系统在服务业务的过程中，已经逐渐显现出了设计上的瓶颈和不足。譬如小米目前大量使用的 HBase 系统在实际应用中就遇到了一些痛点问题，包括 Java GC 假死造成的无响应、ZooKeeper 的 session 超时不够 敏锐、系统 Failover 过程较慢等。虽然有些问题可以通过优化来缓解，但还有些问题受限于架构本身难以得到根本解决。 23 | 24 | 为此，小米基于 C++ 开发了一套新的分布式 key-value 系统 Pegasus，以弥补 HBase 的不足，为在线和离线业务提供高可用、高性能、强一致、易使用的存储服务。在本次分享中，首先阐述了 Pegasus 系统产生的背景，重点介绍 Pegasus 系统的整个设计过程，并分享了在分布式系统开发中的一些经验。希望通过带领大家重走 Pegasus 的设计之路，让大家了解如何设计一个分布式存储系统，会遇到哪些问题，有哪些可能的解决思路。 25 | 26 | ### Topic 2：《TiDB 架构介绍》 27 | 28 | ![申砾 | PingCAP 技术 VP](media/meetup-34-20161217/2.jpeg) 29 | 30 | >讲师介绍：申砾，COISF TiDB PMC，PingCAP TiDB Tech Lead，前网易有道词典服务器端核心开发，前奇虎 360 新闻推荐系统 / 地图基础数据与检索系统 Tech Lead。 31 | 32 | **Content：** 33 | 34 | 介绍 PingCAP 开发的分布式 NewSQL 数据库 TiDB 的设计思想、整体架构以及最新进展。 35 | 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-35-20161224.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.35】Sofa-pbrpc 设计与实现 & 自底向上纵览 TiKV 架构 3 | date: 2016-12-24 4 | tags: ["Sofa-pbrpc","TiKV"] 5 | author: ['张頔','黄梦龙'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2016-12-24'] 9 | --- 10 | 11 | **今天**是平安夜，在圣诞钟声敲响之前，COISF 的专场 Meetup 也带着满满的平安夜祝福与大家相聚在周末，本周分享的主题是《Sofa-pbrpc 设计与实现》以及《自底向上纵览 TiKV 架构》。 12 | 13 | 14 | ### Topic 1：Sofa-pbrpc 设计与实现 15 | 16 | ![张頔 | 百度网页搜索部基础架构工程师](media/meetup-35-20161224/1.jpeg) 17 | 18 | >讲师介绍：张頔，百度网页搜索部基础架构工程师。 19 | 20 | **Content：** 21 | 22 | Sofa-pbrpc 是一个基于 protobuf 的轻量级网络通信框架，在百度搜索架构中广泛应用。单机百万 QPS，接近 ping 的延迟，支持网络流控和多种开发语言。本次分享整体介绍了 Sofa-pbrpc 的设计特点和使用方法。 23 | 24 | 25 | ### Topic 2：自底向上纵览 TiKV 架构 26 | 27 | ![黄梦龙 | PingCAP 工程师](media/meetup-35-20161224/2.jpeg) 28 | 29 | >讲师介绍：黄梦龙( disksing ) ，COISF TiKV Committer，开源爱好者，PingCAP 工程师，现主要负责 TiDB/TiKV 中分布式事务相关研发工作。 30 | 31 | **Content：** 32 | 33 | 分布式开源 Key-Value 存储引擎 TiKV 是 TiDB 项目的重要组成部分，从项目立项至今不到一年时间，已经成功应用于多个产品的生产环境中，这得益于来自开源社区的大量帮助，同时也离不开项目自身良好的分层架构。 34 | 35 | 本次分享从自底向上的角度剖析分布式 TiKV 的各个组件，阐释其实现高可用、强一致、在线水平扩展、分布式事务的原理，分享在项目构建过程中的一些设计和思考。 36 | 37 | **分享提纲：** 38 | 39 | ![分享提纲](media/meetup-35-20161224/3.png) 40 | 41 | 42 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-36-20170107.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.36】Tera 的单机存储引擎 & 机器学习之我见 3 | date: 2017-01-07 4 | tags: ["Tera","机器学习","单机存储引擎"] 5 | author: ['蔡杰明','袁进辉'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-01-07'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天是 COISF 专场 Meetup，分享的主题为《Tera 的单机存储引擎的设计与实现》以及《机器学习之我见》。 13 | 14 | ### Topic 1：Tera 的单机存储引擎的设计与实现 15 | 16 | 17 | ![蔡杰明 | 百度网页搜索部基础架构工程师](media/meetup-36-20170107/1.jpeg) 18 | 19 | 20 | **Speaker**：蔡杰明，百度网页搜索部基础架构工程师，现主要工作从事 Tera 相关的研发工作。 21 | 22 | **Content**：Tera 是一个高性能、可伸缩的结构化数据存储系统，被设计用来管理搜索引擎万亿量级的超链与网页信息。Tera 的出现，使得众多业务从基于 map-reduce 批量计算转变为基于 Tera 的实时计算，结果的时效性获得巨大提升；而依赖于 Tera 的高可扩展，实现了业务的计算能力能轻松扩展到数千机器。 23 | 24 | 本次分享的主要内容是 Tera 的单机存储引擎的设计与实现。通过介绍单机存储引擎的原理，让大家了解 Tera 是如何实现高效的负载均衡和高性能的随机读写。 25 | 26 | 27 | ### Topic 2：机器学习之我见 28 | 29 | ![袁进辉](media/meetup-36-20170107/2.jpeg) 30 | 31 | **Speaker**：袁进辉，2003 年 7 月以年级第一名毕业于西安电子科技大学计算机学院，并被免试推荐入清华大学计算机系攻读博士学位，师从张钹院士，研究方向为计算机视觉及机器学习，2008 年 7 月获得工学博士学位，博士论文获得清华大学优秀博士学位论文奖，同年留校做师资博士后。2004 至 2007 年参与美国国家技术标准局组织的视频检索评测，获得多项第一。2010 年，与国家体育总局合作，负责研发斯诺克比赛“鹰眼”系统，目前该系统服务于各项国际大赛，并被国家队作为日常训练辅助系统。2011 年加入网易有道，任高级应用研究员。 2012 年作为早期成员加入 360 搜索团队，一年之后，产品上线成为国内市场份额第二的搜索引擎。 2013 年加入微软亚洲研究院，主要从事大规模机器学习平台的研发工作。 2014 年，首次将训练 LDA 主题模型的吉布斯采样算法的计算复杂度降到单个词为常数级，基于该算法的分布式实现仅需数十台服务器即可完成以往数千台服务器才能完成的任务。 2015 年至今，专注于搭建基于异构集群的深度学习平台。 2016 年 11 月开始创业。工作之余，乐于在新浪微博讨论技术问题，绰号老师木。 32 | 33 | **Content**：机器学习原理及应用。介绍机器学习的基本原理，它在数学和哲学上假设和依据，机器学习能做什么和不能做什么，应用机器学习解决实际问题时的几个关键点。 34 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-37-20170114.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.37】PD 调度的实现 & 主流分布式文件系统对比介绍 3 | date: 2017-01-14 4 | tags: ["PD","调度","Leader","Storage","Replica","分布式","文件系统","BFS"] 5 | author: ['黄华超','杨策'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-01-14'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 13 | 今天是 COISF 专场 Meetup， PingCAP 工程师黄华超和百度网页搜索部基础架构工程师杨策分别与大家分享了《PD 调度的实现》以及《主流分布式文件系统对比介绍》。 14 | 15 | ### Topic 1：PD 调度的实现 16 | 17 | ![黄华超 | PingCAP 工程师](media/meetup-37-20170114/1.jpeg) 18 | 19 | >讲师介绍：黄华超，PingCAP 工程师，曾就职于微信、好赞科技，从事分布式存储相关工作，现负责 PingCAP PD 研发工作。 20 | 21 | **Content：** 22 | 23 | 本次分享主要介绍 PD 是如何实现资源调度的。PD 主要涉及三种调度，分别是 Leader，Storage 和 Replica 调度。Leader 调度是为了让集群的所有节点的负载均衡，Storage 调度的作用是让集群的所有节点的磁盘使用率均衡，Replica 调度则是为了让所有的 Region 有足够的副本数，包括节点故障或者是节点下线的调度。最后还介绍了如何在不同的数据中心、机架以及机器上进行调度。 24 | 25 | ### Topic 2：主流分布式文件系统对比介绍 26 | 27 | ![杨策 | 百度网页搜索部基础架构工程师](media/meetup-37-20170114/2.jpeg) 28 | 29 | >讲师介绍：杨策，百度网页搜索部基础架构工程师，现主要从事分布式文件系统 BFS 相关的研发工作。 30 | 31 | **Content：** 32 | 33 | 分布式文件系统是很多分布式系统里的重要组件，除了可以进行文件存储之外，在此之上可以构造诸如分布式数据库，消息队列等诸多系统。而根据这些系统对元数据量，可扩展性，可用性的不同需求，分布式文件系统又衍生出众多不同的设计和实现。 34 | 35 | 本次分享的主要内容是对主流的分布式文件系统进行对比介绍，使大家对于不同业务特性、对于分布式文件系统选型的影响有了进一步了解，同时介绍了百度文件系统BFS在设计和实现上的不同之处 。 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-39-20170225.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.39】百度 Galaxy 集群管理系统 3 | date: 2017-02-25 4 | tags: ["tGalaxy"] 5 | author: ['郝立飞'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-02-25'] 9 | --- 10 | 11 | 今天的 COISF 专场 Meetup 12 | 13 | 我们邀请到了百度工程师郝立飞老师 14 | 15 | 与大家分享百度 Galaxy 集群管理系统 16 | 17 | ![郝立飞 | 百度](media/meetup-39-20170225/1.jpeg) 18 | 19 | 郝立飞从 Galaxy 的背景引入， 20 | 21 | 为大家详细介绍了 22 | 23 | Galaxy 的设计和使用、Galaxy 的功能， 24 | 25 | 同时，还分享了 Galaxy 的一些具体应用。 26 | 27 | 以下是节选的 PPT 截图，share 给大家~ 28 | 29 | ![ppt 图片](media/meetup-39-20170225/2.png) 30 | 31 | ![ppt 图片](media/meetup-39-20170225/3.png) 32 | 33 | ![ppt 图片](media/meetup-39-20170225/4.jpeg) 34 | 35 | ![ppt 图片](media/meetup-39-20170225/5.png) 36 | 37 | 听了郝立飞老师分享，大家是不是又涨姿势了呢^^ 38 | 39 | ![现场图片](media/meetup-39-20170225/6.jpeg) 40 | 41 | 大家好认真呐，希望有所收获！ 42 | 43 | ![现场图片](media/meetup-39-20170225/7.jpeg) 44 | 45 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-42-20170318.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.42】Spark 与机器学习 3 | date: 2017-03-18 4 | tags: ["Spark","机器学习"] 5 | author: ['梁堰波'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-03-18'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天的专场 Meetup 邀请到了 Apache Spark Committer 梁堰波～梁老师结合自己的经验为大家分享了话题《Spark 与机器学习》，让我们来回顾一下现场实况吧！ 13 | 14 | ### Spark 与机器学习 15 | 16 | Apache Spark 已经成为业界标准的大规模数据处理的标准平台。Spark 的 MLlib 给机器学习工程师和数据科学家提供了一些最常用的机器学习算法库以及一个构建机器学习 pipeline 的工具。 17 | 18 | ![梁堰波 | Apache Spark Committer](media/meetup-42-20170318/1.jpeg) 19 | 20 | >讲师介绍：梁堰波，Apache Spark Committer，开源爱好者，北京航空航天大学计算机硕士，曾就职于 Yahoo!、美团网、法国电信，具有大数据、数据挖掘和机器学习领域的项目经验。 21 | 22 | 作为国内活跃的 Spark Committer 之一， 23 | 24 | 梁老师对 Spark 的理解非常深刻， 25 | 26 | 他首先为大家分享了 Spark 的基本架构， 27 | 28 | 又举例说明了 Spark 能够解决的主要问题。 29 | 30 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/2.jpeg) 31 | 32 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/3.jpeg) 33 | 34 | 在本次 Meetup 上， 35 | 36 | 梁老师还分享了 MLlib 的主要算法、 37 | 38 | 如何扩展 MLlib 算法等姿势~ 39 | 40 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/4.jpeg) 41 | 42 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/5.jpeg) 43 | 44 | 最后，梁老师通过实际的应用案例，分享了如何使用 Spark 构建机器学习 pipeline。 45 | 46 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/6.jpeg) 47 | 48 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/7.jpeg) 49 | 50 | 今天小伙伴们热情高涨~ 51 | 52 | ![ppt 图片](media/meetup-42-20170318/8.jpeg) 53 | 54 | 55 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-43-20170325.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.43】RocksDB 专场分享 3 | date: 2017-03-25 4 | tags: ["RocksDB","Pika"] 5 | author: ['宋昭','赵安安'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-03-25'] 9 | --- 10 | 11 | 今天的 Meetup，是 RocksDB 专场哦~ :) 这一次，我们请到了来自 360 基础架构组的研发工程师，宋昭与赵安安，为大家分享了他们各自对 RocksDB 的独到见解及研发经验。没有机会来现场的小伙伴，这里有第一手现场资料~👇 12 | 13 | ### Topic 1：RocksDB  Write & Compaction 14 | 15 | ![宋昭 | 360 基础架构组研发工程师](media/meetup-43-20170325/1.jpeg) 16 | 17 | >讲师介绍：宋昭，360 基础架构组研发工程师 18 | 19 | 在本次分享中，宋昭老师基于 RocksDB 5.0.1 代码，为大家详细介绍了 RocksDB write、flush 及 compaction 的具体实现，并对照 LevelDB 来分析对比 RocksDB 在实现及策略上的各种优化。 20 | 21 | 以下是讲师 PPT 节选~~ 22 | 23 | ![PPT 节选](media/meetup-43-20170325/2.jpeg) 24 | 25 | ![PPT 节选](media/meetup-43-20170325/3.jpeg) 26 | 27 | ![PPT 节选](media/meetup-43-20170325/4.jpeg) 28 | 29 | ## Topic 2：RocksDB in Pika  30 | 31 | ![赵安安 | 360 基础架构组研发工程师](media/meetup-43-20170325/5.jpeg) 32 | 33 | >讲师介绍：赵安安，360 基础架构组研发工程师 34 | 35 | 赵安安老师从 RocksDB 在 Pika 中的应用情况来为大家进行了以下讲解： Pika 如何用 KV 实现多数据结构；基于这一设计，如何定制修改 RocksDB 实现 TTL 和 key 的秒删；特定接口的一些优化；以及使用 RocksDB 的一些经验。 36 | 37 | 讲师 PPT 节选， Again~ 38 | 39 | ![PPT 节选](media/meetup-43-20170325/6.jpeg) 40 | 41 | ![PPT 节选](media/meetup-43-20170325/7.jpeg) 42 | 43 | ![PPT 节选](media/meetup-43-20170325/8.jpeg) 44 | 45 | ![现场图片](media/meetup-43-20170325/9.jpeg) 46 | 47 | **应众多身在异地的小伙伴们的强烈要求，本期 Meetup 临时开启了线上直播，上图有位帅气的兼职主播 :-D** 48 | 49 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-44-20170408.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.44】Elasticsearch 运维 3 | date: 2017-04-08 4 | tags: ["Elasticsearch","运维"] 5 | author: ['徐磊'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-04-08'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天的 Meetup，我们邀请到去哪儿网的资深工程师徐磊，为大家分享关于 Elasticsearch 运维的那些事，跟小编一起走进现场吧~~ 13 | 14 | ### Elasticsearch 运维 15 | 16 | Elasticsearch 在近两年越来越火了，越来越多的公司和团队尝试使用它支撑业务。运维人员如何保证 Elasticsearch 集群的稳定？有哪些必须掌握的优化技巧？ 17 | 18 | ![徐磊 | 去哪儿网](media/meetup-44-20170408/1.jpeg) 19 | 20 | >讲师介绍：徐磊，2015 年加入去哪儿网平台事业部 OPSDEV 团队，负责实时日志系统的建设和运维工作，开源社区贡献者，曾供职于 Red Hat。 21 | 22 | 在本次分享中，徐磊老师从数据模型设计，使用技巧，参数优化，监控对比等多个方面为大家分析了 Elasticsearch 的优缺点和运维重点。同时与大家分享了内部的 Elasticsearch 私有云的建设经验。 23 | 24 | ![徐磊 | 去哪儿网](media/meetup-44-20170408/2.jpeg) 25 | 26 | 27 | 28 | ### 干货节选 29 | 30 | 来~这里还有讲师的 PPT 节选，一起看看，在 Elasticsearch 中，有哪些要注意的坑吧~~ 31 | 32 | ![PPT 节选](media/meetup-44-20170408/3.png) 33 | 34 | ![PPT 节选](media/meetup-44-20170408/4.png) 35 | 36 | ![PPT 节选](media/meetup-44-20170408/5.png) 37 | 38 | ![PPT 节选](media/meetup-44-20170408/6.png) 39 | 40 | ![PPT 节选](media/meetup-44-20170408/7.png) 41 | 42 | ![PPT 节选](media/meetup-44-20170408/8.png) 43 | 44 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-48-20170513.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.48】分布式对象存储面临的挑战 3 | date: 2017-05-13 4 | tags: ["存储","数据自动恢复"] 5 | author: ['张炎泼'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-05-13'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天的 Meetup，我们请到了来自白山云的张炎泼老师，为大家分享《分布式对象存储面临的挑战》。 13 | 14 | 15 | ![张炎泼 | 白云山](media/meetup-48-20170513/1.jpeg) 16 | 17 | 18 | >讲师介绍：张炎泼 (xp)，30 年软件开发经验，物理系背叛者，设计师眼中的美工，bug maker，vim 死饭，悬疑片脑残粉。曾就职新浪，美团。现在白山云，不是白云山。 19 | 20 | 在本次分享中，张炎泼老师从：海量小文件如何存储、如何节省存储成本、如何实现数据的自动恢复，三个方面，为大家进行了详细讲解。 21 | 22 | ![现场图片](media/meetup-48-20170513/2.jpeg) 23 | 24 | 以下是本期 PPT 节选 25 | 26 | ![PPT 节选](media/meetup-48-20170513/3.jpeg) 27 | 28 | ![PPT 节选](media/meetup-48-20170513/4.jpeg) 29 | 30 | ![PPT 节选](media/meetup-48-20170513/5.jpeg) 31 | 32 | ![PPT 节选](media/meetup-48-20170513/6.jpeg) 33 | 34 | ![PPT 节选](media/meetup-48-20170513/7.jpeg) 35 | 36 | [附：完整 PPT 下载链接](https://eyun.baidu.com/s/3bpKSlzh) 37 | 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-51-20170701.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.51】百度统一分布式计算框架 Bigflow (内附 PPT 下载链接) 3 | date: 2017-07-01 4 | tags: ["分布式计算框架","Bigflow"] 5 | author: ['王聪'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-07-01'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 今天的 Meetup，我们邀请到了滴滴地图事业部专家工程师王聪老师，为大家分享《百度统一分布式计算框架 Bigflow 》。 13 | 14 | 15 | ![现场图片](media/meetup-51-20170701/1.jpeg) 16 | 17 | 活动现场听得很专注的小伙伴们，桑拿天也阻止不了大家的学习热情。 18 | 19 | ![王聪 | 滴滴地图事业部专家工程师](media/meetup-51-20170701/2.jpeg) 20 | 21 | >讲师介绍：王聪，滴滴地图事业部专家工程师，前百度基础架构部工程师，主要工作方向为分布式计算与流式计算，在百度负责计算表示层 Bigflow 与流式计算引擎 Flink。 22 | 23 | 王聪老师首先展示了分布式计算在百度的发展例程，他介绍百度在 2003 年建立了自己的分布式搜索系统。08 年引入 hadoop，09 年底搭建了大规模的机器学习平台，当时用的是 MPI。10 年百度自研了两套流式计算引擎，主要用来完成点击流与展现流的 join。 24 | 25 | ![PPT 节选](media/meetup-51-20170701/3.jpeg) 26 | 27 | 基于多引擎并存、跨引擎成本高、升级困难这几个痛点，最终开发了一款叫做 Bigflow 的计算框架，Bigflow 希望用户使用我们提供的 API 写代码，Bigflow 将作业进行计划的优化和翻译，并提交到计算引擎之上。对于这样的思路，有一种说法“计算机领域的任何问题，都可以通过增加一个额外的中间层来解决”。在这里 Bigflow 就是架在用户与引擎之间的中间层。 28 | 29 | **以下是新鲜出炉的 PPT 节选，尽情享用~** 30 | 31 | ![PPT 节选](media/meetup-51-20170701/4.jpeg) 32 | 33 | ![PPT 节选](media/meetup-51-20170701/5.jpeg) 34 | 35 | ![PPT 节选](media/meetup-51-20170701/6.jpeg) 36 | 37 | ![PPT 节选](media/meetup-51-20170701/7.jpeg) 38 | 39 | ![PPT 节选](media/meetup-51-20170701/8.jpeg) 40 | 41 | [附：完整 PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3o8hsHT4) 42 | 43 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-52-20170722.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.52】TiDB 自动化运维管理 —— TiDB-Operator 3 | date: 2017-07-22 4 | tags: ["TIDB","TiDB-Operator"] 5 | author: ['邓栓'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-2017-07-22'] 9 | --- 10 | 11 | 今天的 Meetup，由我司技术大拿邓栓同学为大家分享《TiDB 自动化运维管理 —— TiDB-Operator》。 12 | 13 | ![邓栓 | PingCAP SRE 工程师](media/meetup-52-20170722/1.jpeg) 14 | 15 | >讲师介绍：邓栓，PingCAP SRE 工程师，Kubernetes 爱好者，目前主要负责 TiDB 与各种云平台整合。Rust 中国社区联合创始人。 16 | 17 | 今日的帝都带着一丝凉爽，如此好天气怎能辜负。小伙伴们一清早就来到互动现场，一起来吃“营养早午餐”。 18 | 19 | ![现场图片](media/meetup-52-20170722/2.jpeg) 20 | 21 | 我司技术大拿邓栓同学激情满满的开始为大家做主题分享，主要从 TiDB-Operator 的功能介绍、整体架构、实现细节这几个纬度切入。 22 | 23 | ![现场图片](media/meetup-52-20170722/3.jpeg) 24 | 25 | 邓栓同学开场介绍到：分布式系统由于自身的复杂性，其管理和运维通常是非常困难的事情，借助 TiDB-Operator 我们能够轻松地将 TiDB 集群部署到 Kubernetes 集群之上，并做到自动化运维管理，极大地降低了人力运维成本，现场小伙伴们听呆了～ 26 | 27 | ![现场图片](media/meetup-52-20170722/4.jpeg) 28 | 29 | 咦？what'wrong ? 黑灯瞎火嘛呢？ 30 | 31 | ![现场图片](media/meetup-52-20170722/5.jpeg) 32 | 33 | 其实是小伙伴们在一起很专注的看 demo 演示~ 34 | 35 | 活动最后，邓栓同学通过 demo 演示了 TiDB-operator bootstrap 一套完整的 TiDB 集群，然后在集群上面执行一个简单的操作就可以轻松实现扩容缩容，并且模拟物理节点挂掉时 TiDB-operator 对集群做自动恢复等各种自动化运维操作流程。 36 | 37 | 以上为最新前方报道～ enjoy 😁 38 | 39 | 40 | ![邓栓 | PingCAP SRE 工程师](media/meetup-52-20170722/6.jpeg) 41 | 42 | 43 | 44 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-57-20171025.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.57 Rust 专场】Rocket Web 框架解析 3 | date: 2017-10-25 4 | tags: ["Rust","Rocket"] 5 | author: ['Sergio Benitez'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20171025-no57'] 9 | --- 10 | 11 | ## Rust 专场 2.0 12 | 13 | Rust 作为系统级编程语言，同样可以非常方便的开发上层 Web 应用。借助目前 Rust 社区最火的 web 框架 Rocket，可以像动态语言一样方便地创建高性能的 Web 应用，同时可以拥有 Rust 强大的类型安全保障。 14 | 15 | 在上周六，我们邀请了 Rocket 的作者 Sergio Benitez，与大家面对面分享了《Rocket Web 框架解析》。 16 | 17 | 据 Sergio 现场表示，这是他首次来中国，以往虽然也有在公开场合解读过 Rocket Web 框架，但本次，有些新鲜内容可是第一时间共享给 Rust 中国社区的小伙伴哦~ 18 | 19 | 这一次，让我们跳过现场内容解读环节，直接为大家奉上新鲜出炉的干货视频，enjoy~~ 20 | 21 | [视频 | Infra Meetup No.55：Rocket Web 框架解析](https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?origin=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com&vid=g05654053d4&autoplay=false&full=true&show1080p=false) 22 | 23 | ![Sergio Benitez | 斯坦福大学博士四年级的学生](media/meetup-57-20171025/1.jpeg) 24 | 25 | >讲师介绍： Sergio Benitez，斯坦福大学博士四年级的学生，主要研究如何将编程语言理论与操作系统和安全性融合在一起。目前在做项目包括对 Rust 的类型系统 “Rusty Types” 的规范化，以及 Rust 的 Rocket Web Framework。在斯坦福大学之前，Sergio 曾在 Google、Apple 和 SpaceX 实习，参与的项目包括设计异常检测算法，火箭及其它航天器的操作系统的性能调优。 26 | 27 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-58-20171115.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.58】TiSpark 架构设计与实现 3 | date: 2017-11-15 4 | tags: ["TiDB","TiSpark"] 5 | author: ['马晓宇'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20171115-no58'] 9 | --- 10 | 11 | 在上周六的 Meetup 中，我司 TiSpark 项目负责人马晓宇同学，与大家分享了《TiDB 遇到 Spark-TiSpark 架构设计与实现》。 12 | 13 | ![马晓宇 | TiSpark 项目负责人](media/meetup-58-20171115/1.jpeg) 14 | 15 |
马晓宇 | TiSpark 项目负责人
16 | 17 | TiSpark 是一款直接运行在分布式数据库 TiDB 存储层的产品，这样紧密结合的设计使它能够提供传统的 Spark SQL 所没有的诸多特性。TiSpark 与 TiDB 在同一套存储上共同支持了分析和在线事物处理两种场景，让复杂的数据平台架构变的简单，减少复杂的 ETL 流程，让大数据分析变的更实时。本次分享，马晓宇同学与大家聊了聊 TiSpark 的架构和实现细节。这一聊，就聊成了一场讨论时长大于分享时长的趴 :-D 18 | 19 | ## 视频回顾 20 | 21 | - [视频 | Infra Meetup No.58：TiSpark 架构设计与实现](https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?origin=https%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com&vid=b05041aqdev&autoplay=false&full=true&show1080p=false&isDebugIframe=false) 22 | 23 | - [PPT 下载链接](https://eyun.baidu.com/s/3pKPN4Bh) 24 | 25 | ## PPT节选 26 | 27 | ![PPT节选](media/meetup-58-20171115/2.png) 28 | 29 | ![PPT节选](media/meetup-58-20171115/3.png) 30 | 31 | ![PPT节选](media/meetup-58-20171115/4.png) 32 | 33 | ![PPT节选](media/meetup-58-20171115/5.png) 34 | 35 | ![PPT节选](media/meetup-58-20171115/6.png) 36 | 37 | 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-60-20171223.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.60】初探 Orca 查询优化器 3 | date: 2017-12-23 4 | tags: ["Orca"] 5 | author: ['韩飞'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20171223-no60'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 上周六，PingCAP Infra Meetup 迎来了第 60 期 👏 由我司 “SQL 小王子”韩飞同学出台，为大家带来了《初探 Orca 查询优化器》主题分享~ 13 | 14 | ## 视频回顾 15 | 16 | [视频 | Infra Meetup No.60：初探 Orca 查询优化器](https://www.bilibili.com/video/av41453161) 17 | 18 | 可下载 [完整 PPT](https://eyun.baidu.com/s/3boJ2gYN) 配合观看 19 | 20 | 21 | ## 干货节选 22 | 23 | Orca 优化器是基于代价面向 MPP 执行引擎的优化器，使用了先进 Cascades 模型，将优化分为 Exploration，Stats Derivation，Implemetation 等阶段。Orca 优化器可以将优化任务分解，利用多核 CPU 并行执行，以加快优化速度。 24 | 25 | ![现场图片](media/meetup-60-20171223/1.jpeg) 26 | 27 | 知乎上有个热门问题：在做一个数据库的过程中，最难的是哪个部分？ 28 | 29 | 很多人都认为查询优化器可能是数据库中一个最难的部分。也有人会有疑问：一个 SQL 生成一个执行计划可能是一个很确定的事情，为什么会是最难的？ 30 | 31 | 对此，韩飞同学表示，难点主要集中在基于代价的物理计划生成。 32 | 33 | 在本次分享中，韩飞同学从逻辑计划的优化及物理计划的优化讲起，重点介绍了 Orca 优化器的架构，算法实现，优化效果以及测试保证等问题。 34 | 35 | ![现场图片](media/meetup-60-20171223/2.jpeg) 36 | 37 | 38 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-62-20180110.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.62】Apache Pulsar 3 | date: 2018-01-10 4 | tags: ["Pulsar"] 5 | author: ['翟佳'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 在上周六的 Meetup 中，我们邀请到了来自 Streamlio 的翟佳老师，为我们分享了《Unified Streaming and Queuing with Apache Pulsar》 11 | 12 | - [视频 | Infra Meetup No.62：Apache Pulsar] 13 | (https://www.bilibili.com/video/av41020650) 14 | 15 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3htgGj0w) 16 | 17 | ![翟佳 | Streamlio](media/meetup-62-20180110/1.jpg) 18 | 19 |
翟佳 | Streamlio
20 | 21 | Apache Pulsar 是 Yahoo 开源的下一代的消息系统，Pulsar 于 2016 年底开源，现在是 Apache 软件基金会的一个孵化器项目。 22 | Pulsar 在保证大数据消息系统的性能和吞吐量的同时，提供了更多企业级的 Feature，包括方便的运维和扩展，灵活的消息模型，多语言 API，多租户，异地多备，和强持久性一致性等等，解决了现有开源消息系统的一些不足。 23 | Pulsar 在 2015 年初被大规模部署在 Yahoo 的生产环境中，支持着公司的主要应用和业务，为 Yahoo 全球 10 个数据中心之间提供了数据全互备；支持着 140 多万个 Topic；每天处理 1000 多亿条消息；整体的消息发布延迟小于 5ms。通过了 Yahoo 内部主要应用（比如广告平台，KV 系统，mail 等）生产环境的检验。 24 | Pulsar 在设计之初就对企业级应用中比较关注的多租户和异地多备等 feature 进行了全面的支持； Pulsar 对消息系统中比较难解决的强一致性和持久性问题给出了比较优雅的解决方式。 25 | 这次分享中，翟佳老师介绍了 Pulsar 项目产生的背景，Pulsar 中的相关概念，Pulsar 主要的体系架构，Pulsar 的特性，Pulsar 在设计中的考虑和具体实现。最后对比了和 Kafka 在同一环境下的相关测试结果。 26 | 27 | ## PPT 节选 28 | 29 | ![PPT 节选](media/meetup-62-20180110/2.jpg) 30 | 31 | ![PPT 节选](media/meetup-62-20180110/3.jpg) 32 | 33 | ![PPT 节选](media/meetup-62-20180110/4.jpg) 34 | 35 | ![PPT 节选](media/meetup-62-20180110/5.jpg) 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-69-20180612.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.69】CASPaxos，一个有趣的 RSM 算法 3 | date: 2018-06-12 4 | tags: ["CASPaxos"] 5 | author: ['黄东旭'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20180612-no69'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 上周六，Infra Meetup 时隔一个月终于回归北京大本营，北京的朋友们格外热情，会议室最后都挤不下啦 ～现场有几位朋友拿着提前打印的论文认真地记笔记，分享结束后大家还围绕 CASPaxos 讨论了很久，瞬间有种“Paper Party”的感觉——看来 Infra Meetup 不定期的论文分享大大激发了社区小伙伴的“学术”之心啊！（不过，全场最大的亮点还是我司 CTO 的“魔性”PPT……） 13 | 14 | ![现场图片](media/meetup-69-20180612/1.jpg) 15 | 16 | ## 视频回顾 17 | 18 | [视频 | Infra Meetup No.69：CASPaxos，一个有趣的 RSM 算法](https://www.bilibili.com/video/av38910681) 19 | 20 | 配合 [PPT](https://eyun.baidu.com/s/3htaJNDU) 观看更佳～ 21 | 22 | ## 干货节选 23 | 24 | 本期 Meetup 我司 CTO 黄东旭分享了一篇有趣的论文——***CASPaxos: Replicated State Machines without logs***。他首先通过一个简单的例子通俗易懂地介绍了经典 Paxos 的算法。随后引入了 RSM（日志复制状态机）的概念 ， 并指出 CASPaxos 其实是在经典 Paxos 的基础上进行了拓展，变成了没有日志的 RSM 。接着，他介绍了 CASPaxos 的主体算法，包括 membership change 算法以及用 CASPaxos 实现一个通用数据库时需要考虑的问题。 25 | 26 | ![来自大神的“魔性” PPT](media/meetup-69-20180612/2.jpg) 27 | 28 |
来自大神的“魔性” PPT
29 | 30 | 东旭接着对比了目前常用的 RSM 算法 ，比如 TiDB 中用到的 Raft 算法与 CASPaxos 的区别。相较而言，CASPaxos 目前是一个偏学术性的理论，在工业上应用的完整度和相关优化算法还不够。CASPaxos 的优点在于出现异常时的不可用时间非常短，并且没有额外的日志开销，缺陷是做数据丢失的故障恢复代价比较高，而且读依然是多数派读，对业务上的灵活性会有一些影响。 31 | 32 | P.S. 东旭还和现场的朋友们一起针对 CASPaxos 的缺点，大开脑洞，畅聊了一些可能的优化方法 。现场越聊越嗨，不得不说大家想法都很“清奇”啊 ( ´▽｀) 。 33 | 34 | 欢迎大家多来现场感受 Infra Meetup 的氛围哦～北京，我们下期再见！ 35 | 36 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-70-20180626.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.70】Paper Party：CEO 解读 TiDB 下一代存储引擎 3 | date: 2018-06-26 4 | tags: ["TiDB"] 5 | author: ['刘奇'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20180626-no70'] 9 | --- 10 | 11 | 上周六举办的 Infra Meetup No.70，我们换了一个开阔些的场地——嗯，没看错，是我司的一间办公室，然而掏空了房间里的椅子沙发，还是不够坐。 12 | 13 | 爆满的原因当然是我司 CEO 刘奇的**「重磅分享」**：刘奇分享了受威斯康辛的论文启发的 TiDB 下一代存储引擎的设计考量及实践，以及**「关门福利」**——非常强悍的测试结果，以下是现场视频 & 文字回顾，enjoy！ 14 | 15 | ![现场图片](media/meetup-70-20180626/1.jpg) 16 | 17 | ## 视频回顾 18 | 19 | [视频 | Infra Meetup No.70：CEO 解读 TiDB 下一代存储引擎](https://www.bilibili.com/video/av38660494) 20 | 21 | [论文 slides 链接](http://research.cs.wisc.edu/wind/Publications/wisckey-slides.pdf) 22 | 23 | 24 | 我司 CEO 刘奇首先为大家介绍了新的磁盘进化发展趋势，如何做软硬件协同设计，以及硬件的发展对数据库系统架构的影响。 25 | 26 | ![ppt 节选](media/meetup-70-20180626/2.png) 27 | 28 | ## 干货节选 29 | 30 | 存储引擎是数据库的核心组件之一，目前 TiDB 使用 LSM-Tree 作为底层的存储引擎，其良好的顺序写入特性得到了很大的发挥。然而 LSM-Tree 模型本身也不是尽善尽美，其中较为突出的缺点是写放大比较严重。该问题也吸引了不少学者的研究，也有不少改进论文出现。来自威斯康辛的论文 ***WiscKey: Separating Keys from Values in SSD-conscious Storage*** 是其中的典型代表。 31 | 32 | ![刘奇](media/meetup-70-20180626/3.jpg) 33 | 34 |
刘奇 | PingCAP CEO
35 | 36 | 刘奇接着介绍了新一代存储引擎利用新的硬件特性的方式（比如充分发挥 SSD/NVMe/Optane 的多通道写入对存储引擎的提升），并解读了威斯康辛的论文在这方面的实践——利用多通道的并行能力来弥补 Key-Value 分离带来的开销。这个方法实现简单，效果极佳。TiDB 的新一代存储模型也受到这篇论文的启发。 37 | 38 | 最后，刘奇分享了 PingCAP 在这方面的思考与实践，以及对下一代存储引擎设计的具体考量，并展示了正在研发的 TiDB 下一代存储引擎的强悍实测性能。**测试结果显示，相比当前的版本，系统整体性能提升了 2-10 倍。** 39 | 40 | 41 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-71-20180710.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.71】TiDB 2.1 新特性与未来规划 3 | date: 2018-07-10 4 | tags: ["TiDB","2.1 Beta"] 5 | author: ['申砾'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20180710-no71'] 9 | --- 10 | 11 | 在上周六举办的 Infra Meetup No.71 上，我司申砾老师重点介绍了 TiDB 2.1 Beta 版本在 Raft / PD / SQL 执行引擎等方面的新特性以及未来的规划（中间穿插着我司 CTO 的各种「插播新闻」😂）。当天虽然下着小雨，但丝毫没有影响大家的热情，活动结束后还有不少童鞋留下来讨论哦～以下是现场视频&文字回顾，enjoy ！ 12 | 13 | ![现场图片](media/meetup-71-20180710/1.jpg) 14 | 15 | 16 | ## 视频回顾 17 | 18 | [视频 | Infra Meetup No.72：TiDB 2.1 新特性与未来规划](https://www.bilibili.com/video/av40442562) 19 | 20 | 可下载 [完整 PPT](https://eyun.baidu.com/s/3ggd9wY3) 配合观看 21 | 22 | ## 干货节选 23 | 24 | TiDB 2.0 版本于今年 4 月底发布，经过两个月的开发，2.1-Beta 版本于 6 月底发布。这个版本在 2.0 的基础之上做了不少改进。 25 | 26 | 在 Raft 方面，2.1 最大的变化是引入了 Learner 和 PreVote 两个特性。其中 Learner 可以加强调度过程中的数据安全性，并且为将来 OLAP 请求读 Learner 副本打下基础；PreVote 可以增强系统的稳定性，降低诸如网络隔离后节点重新加入造成的系统抖动。 27 | 28 | 在 PD 方面，2.1 优化了热点调度功能，收集更详细更准确的集群负载信息，并做更合理的调度在 SQL 优化器方面对 CBO 框架做了进一步改进，提升代价估算准确度。 29 | 30 | 在 SQL 执行引擎方面，将 Hash 聚合算子以及 Projection 算子做了并行化，提升大数据量下查询的性能。同时我们也在探索 OLTP 场景下的性能提升方案，预计到 2.1 正式版本时可以看到一些明显的进步。 31 | 32 | ![申砾](media/meetup-71-20180710/2.jpg) 33 | 34 |
申砾 | PingCAP
35 | 36 | 37 | 对于下一步的计划，我们依然将系统的正确性、稳定性放在首位，在此基础之上尽可能提升性能，比如我们准备的大杀器 ——新一代存储引擎，在内部原型测试中表现出良好的性能。 38 | 39 | 另外，TiDB 作为一个开源项目，非常欢迎大家参与，我们也会将 TiDB 源码阅读系列文章持续写下去，并且将更多的内部设计文档开源处理，敬请期待。 40 | 41 | [附：TiDB 2.1 Beta Release Notes](https://pingcap.com/docs-cn/v3.0/releases/21beta/) 42 | 43 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-74-20180919.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.74】TitanDB 首次公开分享 3 | date: 2018-09-19 4 | tags: ["TiKV","TitanDB"] 5 | author: ['黄华超'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20180919-no74'] 9 | --- 10 | 11 | 12 | 上周六在广州举办的 Infra Meetup No.74 上，我司 TiKV 核心开发工程师黄华超老师为大家介绍了我们自研的 TitanDB——**TitanDB 是基于 RocksDB 做的 key-value 分离的实现，主要解决大 value 写放大严重的问题。这次 Meetup 是 TitanDB 第一次公开分享。**现场的小伙伴从 TiDB 的架构开始，由浅入深，最后对 TiKV、TitanDB 的架构都有了深入的了解，分享结束后的自由讨论依然非常热烈～ 以下是视频 & 文字回顾，enjoy～ 13 | 14 | ![现场图片](media/meetup-74-20180919/1.jpg) 15 | 16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.74 - 黄华超 - TitanDB](https://www.bilibili.com/video/av38368607) 18 | - [PPT 下载链接](https://eyun.baidu.com/s/3htZNF2O) 19 | 20 | 华超老师先给大家讲解了 TiDB 和 TiKV 各自的架构，以及 TiDB 和 TiKV 的读写交互流程，并且解答了大家的一些问题。然后集中介绍了 TiKV 存储相关内容，包括 TiKV 是如何使用 RocksDB 的，使用过程中遇到的一些问题以及写放大的计算和如何在读写之间做权衡。最后介绍了 KV 分离的概念以及 Badger 和 TitanDB 的实现和优化。 21 | 22 | ![ppt 节选](media/meetup-74-20180919/2.jpg) 23 | 24 | **TitanDB 是基于 RocksDB 做的 key-value 分离的实现，主要解决大 value 写放大严重的问题。TitanDB 通过把大的 value 从 LSM-Tree 中分离出来，减少 LSM-Tree 的写放大，但是会对读的性能造成一些影响，实际使用中需要根据业务情况选择把多大的 value 分离出来。TitanDB 可以说是给读写放大以及空间放大之间的权衡提供另外一种选择。** 25 | 26 | ![ppt 节选](media/meetup-74-20180919/3.jpg) 27 | 28 | 29 | 30 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-76-20181023.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.76】列式存储如何进行在线更新 3 | date: 2018-10-23 4 | tags: ["列式存储","TiFlash"] 5 | author: ['韦万'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | aliases: ['/meetup/meetup-20181023-no76'] 9 | --- 10 | 11 | - [视频 | Infra Meetup No.76 - 韦万 - 列式存储如何进行在线更新](https://www.bilibili.com/video/av38062272) 12 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3dGKuM8T) 13 | 14 | 15 | 时隔一月，我们又与广州的社区小伙伴们相聚啦～这次是由我司数据库核心研发工程师韦万老师带来的《列式存储如何进行在线更新》主题分享。他首先介绍了 OLAP 场景与 OLTP 的区别，以及为何列式数据库特别适合 OLAP 场景，并介绍了主流的对 OLAP 进行优化的技术。 16 | 17 | ![韦万 | 数据库核心研发工程师](media/meetup-76-20181023/1.jpg) 18 | 19 |
韦万 | 数据库核心研发工程师
20 | 21 | 22 | 然后进入主题，韦万老师分别列举了目前流行的几种列式数据库的更新方案，包括 SQL Server, Vertica, Kudu 以及 VectorWise， 并分析了它们的优缺点。最后介绍了同学们比较关注的部分，即 TiDB 作为一款 HTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）数据库，当前的架构以及最新进展（视频中剧透了“神秘武器”——TheFlash）。 23 | 24 | 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-79-20181107.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.79】小米开源 SQL 优化工具 SOAR 技术内幕 3 | date: 2018-11-07 4 | tags: ["小米","SOAR"] 5 | author: ['李鹏翔'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 在 Infra Meetup No.79 上，来自小米的李鹏翔老师为大家分享了小米开源的智能 SQL 优化工具——SOAR，并进行了现场 Demo 演示，以下是现场视频 & 文字回顾，enjoy~ 11 | 12 | ![现场图片](media/meetup-79-20181107/1.jpg) 13 | 14 | 在过去的几年间，小米互联网业务高速发展，数据库规模也在不断的增长。为了提供稳定、高效的数据库服务，进一步的提高 DBA 工作效率，解放生产力，小米 DBA 基于 Go 语言自主研发了智能 SQL 优化改写工具 SOAR。该工具在内部使用期间效果显著，小米运维部决定将其开源，为开源数据库生态助力。 在 10 月 20 日的开源先锋日（OSCAR）上，小米正式宣布开源自研的 SOAR（SQL Optimizer And Rewriter），开源后两周时间 GitHub 上的 Star 数便超过了 2700。 15 | 16 | - [视频 | Infra Meetup No.79：小米开源 SQL 优化工具 SOAR 技术内幕] 17 | (https://www.bilibili.com/video/av37851944) 18 | 19 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3raldaMS) 20 | 21 | **SOAR 是一款智能 SQL 优化和改写工具，开发人员可以直接通过 SOAR 快速的对自己的 SQL 进行质量检查，生成评估报告，防止将问题 SQL 带到线上从而导致服务质量下降。**它不仅能够尽可能地提高线上代码质量，还能避免一些由于人为疏漏而带来的隐患。 22 | 23 | ![李鹏翔 | 小米](media/meetup-79-20181107/2.jpg) 24 | 25 |
李鹏翔 | 小米
26 | 27 | 在本期 Meetup 上，李鹏翔老师主要介绍了 SOAR 的基本使用场景和使用方式，介绍了在不同操作系统下如何快速上手 SOAR，并讲解了 SOAR 的常用配置，在现场 Demo 过程中对一些常见问题进行了解答。 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-80-20181112.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.80】从实现角度看 Aurora 3 | date: 2018-11-12 4 | tags: ["Aurora"] 5 | author: ['姚维'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 在Infra Meetup No.80 上，我司 TiDB 核心开发工程师、分布式数据库专家姚维老师为大家分享了 Aurora 相关论文，以下是现场视频&文字回顾，enjoy～ 11 | 12 | - [视频 | Infra Meetup No.80：从实现角度看 Aurora] 13 | (https://www.bilibili.com/video/av37606803) 14 | 15 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3nvVulPR) 16 | 17 | ![姚维 | TiDB 核心开发工程师](media/meetup-80-20181112/1.jpg) 18 | 19 |
姚维 | TiDB 核心开发工程师
20 | 21 | 姚维老师根据论文《Amazon Aurora: Design Considerations for High Throughput Cloud-Native Relational Databases》，从实现的角度分析了 Aurora 属于哪一种数据库，Aurora 的读操作、写操作分别是怎么维持数据一致性的，以及 Aurora 如何通过实现 "log is the database"，使得它拥有高于 MySQL 几十倍的性能优势，也客观的分析了 Aurora 存在的限制与局限。诚然，Aurora 有其适用的场景，在这个云时代，它作为与 NewSQL 完全不同的思路开拓了一条满足部分云用户需求的道路，但是软件世界里面没有银弹，未来还有很多的挑战需要克服。 22 | 23 | 24 | 25 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-81-20181127.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.81】基于 TiKV 的 Redis 协议兼容层 Titan 3 | date: 2018-11-27 4 | tags: ["美图","TiKV","Titan","Redis 协议"] 5 | author: ['任勇全'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 在 Infra Meeutp No.81 上，来自美图的任勇全老师介绍了美图自研的基于 TiKV 的 Redis 协议兼容层—— Titan 的设计和实现思路。以下是现场视频&文字回顾，enjoy~ 11 | 12 | ![现场图片](media/meetup-81-20181127/1.jpg) 13 | 14 | - [视频 | Infra Meetup No.81：基于 TiKV 的 Redis 协议兼容层 Titan] 15 | (https://www.bilibili.com/video/av37541643) 16 | 17 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3htq4nze) 18 | 19 | Titan 是美图基于 TiKV 自主研发的 Redis 协议兼容层，通过将 Redis 丰富的数据类型，映射为 TiKV 中的扁平化的 Key-Value，实现了完整兼容 Redis 协议的分布式存储。 20 | 21 | 22 | ![任勇全 | 美图](media/meetup-81-20181127/2.jpg) 23 | 24 |
任勇全 | 美图
25 | 26 | Titan 创新的应用了浮点数作为下标索引实现了LIST 的插入，通过引入对象 ID，结合 GC 机制，实现了大对象的即时删除。另外，Titan 维护了 GC 和过期列表，通过额外的后台线程实现了数据的删除和主动过期。为了解决数据导入的性能瓶颈，Titan 设计并实现了 ZIPLIST，解决了原始设计 KEY 个数放大严重的问题。最后，任老师简单的介绍了 Titan 是如何实现为多个业务提供虚拟化 Redis 集群的多租户机制的。 27 | 28 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-82-20181127.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.82】数据库统计信息的自动挖掘与维护 & What's New in TiDB 3 | date: 2018-11-27 4 | tags: ["CBO","贝叶斯网络","TiDB"] 5 | author: ['韩飞','申砾'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 上海社区小伙伴们又相聚啦！在 Infra Meetup No.82 上，我司 TiDB 核心开发工程师韩飞、技术 VP 申砾为大家带来了干货分享，以下是现场视频&文字回顾，enjoy~ 11 | 12 | 13 | ## 数据库统计信息的自动挖掘与维护 14 | 15 | - [视频 | Infra Meetup No.82：数据库统计信息的自动挖掘与维护] 16 | (https://www.bilibili.com/video/av37542113/?p=1) 17 | 18 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3pM7kYs7) 19 | 20 | 韩飞老师首先介绍了查询优化器的基本架构与执行流程，并重点介绍了统计信息模块在基于代价的优化（CBO）中的重要作用。在谓词选择率估计（Selectivity Estimation）中，常用的属性独立假设（attribute value independence assumption）在列相关（Column Correlation）的场景下会产生较大误差。 21 | 22 | 在此次分享上，韩飞老师重点介绍了贝叶斯网络（Bayesian Networks）的解决方案，针对互相依赖的列，使用贝叶斯模型估计依赖关系，并建立多维直方图是一种非常有效的解决方案。另一个影响选择率估计的因素是统计信息的过期问题，根据查询结果的反馈更新直方图信息是一种行之有效的解决方案，但是通常会引入较大误差。通过引入最大熵原则（Max Entropy Principle）可以相对准确的解决直方图更新的问题，这种方法应用在 Informix 商业数据库中。 23 | 24 | ## What's New in TiDB 25 | 26 | - [视频 | Infra Meetup No.82：What's New in TiDB] 27 | (https://www.bilibili.com/video/av37542113/?p=2) 28 | 29 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3dv0pwa) 30 | 31 | 申砾老师介绍了 TiDB 2.1 版本的重要 Feature，包括这些 Feature 所解决的问题、背后的原理、达到的效果，特别是 TiDB 在优化器、计算引擎、存储引擎方面的改进，使得 2.1 版本成为更智能、更迅速、更稳定的数据库。接着，申砾老师展示了部分 Benchmark 结果，分别从 OLAP、OLTP 两个场景表明 TiDB 的性能提升。最后介绍了下一步工作的展望，让大家了解 TiDB 的演进方向。 32 | 33 | 34 | 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-83-20181220.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.83】What's New in TiDB 2.1 and What's Next 3 | date: 2018-12-20 4 | tags: ["TiDB"] 5 | author: ['姚维'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 在 Infra Meetup 第 83 期上，我司 TiDB 核心开发工程师、分布式数据库专家姚维老师为广州的朋友们介绍 TiDB 2.1 的重要特性和未来的规划，以下是视频&文字回顾，enjoy～ 11 | 12 | 13 | ![姚维 | TiDB 核心开发工程师](media/meetup-83-20181220/1.jpg) 14 | 15 |
姚维 | TiDB 核心开发工程师
16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.83：What's New in TiDB 2.1 and What's Next] 18 | (https://www.bilibili.com/video/av39213723) 19 | 20 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3pMaIGmn) 21 | 22 | 姚维老师主要介绍了 TiDB 2.1 版本的重要 Feature，包括这些 Feature 所解决的问题、背后的原理、达到的效果，特别是 TiDB 在优化器、计算引擎、存储引擎方面的改进，使得 2.1 版本成为更智能、更迅速、更稳定的数据库。接着展示了部分 Benchmark 结果，分别从 OLAP、OLTP 两个场景表明 TiDB 的性能提升。最后介绍了下一步工作的展望，让大家了解 TiDB 的演进方向。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-87-20190108.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.87】摩拜数据复制中心 Gravity 介绍 3 | date: 2019-01-08 4 | tags: ["摩拜","Gravity"] 5 | author: ['胡明'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | --- 9 | 10 | 在上周六举办的 Infra Meetup No.87 上，来自摩拜的胡明老师为大家介绍了摩拜数据复制中心 Gravity，现场讨论氛围非常热烈，来自摩拜的任弘迪老师也解答了大家的一些疑问。以下是现场视频&文字回顾，enjoy~ 11 | 12 | - [视频 | Infra Meetup No.87：摩拜数据复制中心 Gravity 介绍] 13 | (https://www.bilibili.com/video/av40304703) 14 | 15 | - [PPT 下载链接](https://eyun.baidu.com/s/3jJ4aA7W) 16 | 17 | Gravity 是摩拜数据库团队使用 Golang 研发的一款数据同步组件。实现了线上数据库变更的实时推送，MySQL 数据库的单向、双向同步。在数据同步过程中，还支持自定义的数据变换（列映射、重命名等）。Gravity 可以使用单进程的方式部署，也可以使用基于 Kubernetes 的集群模式部署。 18 | 19 | 在摩拜内部，Gravity 被用在多种场景下，包括大数据总线的建设，分库分表到合库的同步，大规模数据清洗，配合微服务拆分的数据库实时双向同步。 20 | 21 | ![胡明 | 摩拜](media/meetup-87-20190108/1.jpg) 22 | 23 |
胡明 | 摩拜
24 | 25 | 在此次 Meetup 上，大家一起讨论了很多数据同步方面遇到的宝贵经验。包括怎么实现数据库的双向同步，分库分表到合库时 DDL 的处理遇到的坑，在集群模式下可能发生脑裂带来的数据不一致的情况。 26 | 27 | 最后，胡明老师分享了 Gravity 的 Roadmap，包括对 DDL 的支持，统一的序列化格式，bingo 归档，PostgreSQL 的支持，以及原生的 TiDB 增量同步的支持。 -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-89-20190227.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.89】TiKV 最新性能优化 3 | date: 2019-02-27 4 | tags: ["TiKV","性能优化"] 5 | author: ['屈鹏'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-89-20190227/1.jpg 9 | --- 10 | 11 | 在上周六举办的 Infra Meetup 上，TiKV 研发工程师屈鹏为大家介绍了 TiKV 最新性能优化。现场讨论非常热烈，分享结束后还有很多小伙伴意犹未尽，留在现场和讲师交流。欢迎大家多来参加 Meetup 感受现场交流的乐趣哦～ 以下是本期 Meetup 的文字 & 视频回顾，enjoy！ 12 | 13 | ![屈鹏 | TiKV 研发工程师](media/meetup-89-20190227/1.jpg) 14 | 15 | >讲师介绍：屈鹏，2017 年加入 PingCAP，TiKV 研发工程师。专注于分布式数据库领域，擅长 Raft 及 TiKV 的性能优化。 16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.89：TiKV 最新性能优化](https://www.bilibili.com/video/av44925049) 18 | 19 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3ggdLWmJ) 20 | 21 | 屈鹏老师首先为大家介绍了 TiKV 最新版本的 3 个新的优化： 22 | 23 | - batch gRPC/Raft messages 特性可以将消息收集为一个 batch 批量发送，减少了网络相关的系统调用次数，达到了性能上的提升。 24 | 25 | - threaded raftstore/apply 特性将之前系统中的两个单线程组件替换为多线程，同时避免了数据倾斜和饥饿，消除了 TiKV 在写入上的瓶颈。 26 | 27 | - distributed GC 大幅重构了 GC 相关的代码，GC 的驱动者由客户端变成了 TiKV 自己，简化了客户端的编写难度，同时将 GC 速度加快了 3 倍。 28 | 29 | 最后屈鹏老师分享了几个正在开发中的优化，包括事务提交不取 timestamp 等等。 30 | 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-90-20190314.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.90】知乎已读服务架构演进 3 | date: 2019-03-14 4 | tags: ["知乎","已读服务架构"] 5 | author: ['孙晓光'] 6 | type: meetup 7 | image: /images/meetup/meetup-90-20190314/1.jpg 8 | meetup_type: review 9 | --- 10 | 11 | 在第 90 期 Infra Meetup 上，来自知乎的孙晓光老师为大家分享了知乎已读服务的架构演进的经验。小伙伴们热情爆棚，QA 环节长达 1 小时，快戳视频看看孙老师都分享了哪些有趣的「踩坑经验」吧！ 12 | 13 | ![孙晓光 | 知乎搜索工程团队负责](media/meetup-90-20190314/1.jpg) 14 | 15 | >讲师介绍：孙晓光，知乎搜索工程团队负责人，TiKV Committer。 16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.90：知乎已读服务架构演进](https://www.bilibili.com/video/av46345500) 18 | 19 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3qZWt6MC) 20 | 21 | 孙晓光老师在本期 Meetup 上提到，知乎已读服务的设计严格意义上来说同很多业务向系统的设计有不少差异，而这些差异反映在过程和结果上有些是正向的，也有些是负向的。但是很高兴的看到至少在上线一年多来，整体的收益是远高于所付出的代价的。 22 | 23 | 最后他希望在近期全量数据迁移到 TiDB 完成后能够进一步解决目前架构的一些尚存的痛点问题，让这个架构跑的更稳跑的更好。 24 | 25 | 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-91-20190321.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.91】Head First Distributed Transaction in TiDB 3 | date: 2019-03-21 4 | tags: ["TiDB","分布式事务"] 5 | author: ['吴雪莲'] 6 | type: meetup 7 | image: /images/meetup/meetup-91-20190321/1.jpg 8 | meetup_type: review 9 | --- 10 | 11 | 在上周六举办的 Infra Meetup No.91 上，我司 TiKV 研发工程师吴雪莲老师为杭州小伙伴分享了分布式事务在 TiDB 中实现的原理和细节，以下是视频 & 文字回顾，enjoy！ 12 | 13 | ![吴雪莲 | TiKV 研发工程师](media/meetup-91-20190321/1.jpg) 14 | 15 | >讲师介绍：吴雪莲，TiKV 研发工程师，目前主要负责 TiDB/TiKV 事务、TiKV 计算层 Coprocessor 相关研发。 16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.91：Head First Distributed Transaction in TiDB](https://www.bilibili.com/video/av46985168) 18 | 19 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3nw2EgSp) 20 | 21 | 本次分享的主题是分布式事务在 TiDB 中的实现，主要围绕以下三个方面展开： 22 | 23 | 1. 分布式事务的定义 24 | 25 | 2. Percolator 中事务的实现 26 | 27 | 3. TiDB 中事务的实现及注意事项 28 | 29 | 首先，在分布式事务的定义中，主要介绍了 ACID 和四种常见隔离级别。然后解读了 Percolator 中事务实现，核心内容包括：1. 基于快照隔离级别的优缺点；2. 如何通过两阶段提交实现跨行跨表的分布式事务。 30 | 31 | 最后，我们详细介绍了 TiDB 中分布式事务的实现，包括 TiDB 如何将关系型数据转化成 key-value 存储，TiDB 中两阶段提交的实现细节及异常处理，以及 TiDB 事务使用过程中的注意事项。 32 | 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-92-20190327.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.92】Introduction to TiDB Statistics 3 | date: 2019-03-27 4 | tags: ["TiDB","统计信息"] 5 | author: ['谢海滨'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-92-20190327/1.jpg 9 | --- 10 | 11 | 在上周六北京举办的 Infra Meetup No.92 上，我司 TiDB 开发工程师谢海滨老师为大家介绍了 TiDB 中统计信息的原理及细节。以下是视频 & 文字回顾，enjoy！ 12 | 13 | ![谢海滨 | TiDB 研发工程师](media/meetup-92-20190327/1.jpg) 14 | 15 | >讲师介绍：谢海滨，TiDB 研发工程师，目前主要负责统计信息以及优化器相关工作。 16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.92：Introduction to TiDB Statistics](https://www.bilibili.com/video/av47571391) 18 | 19 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3huh0sCW) 20 | 21 | 本次分享首先介绍了统计信息的作用以及 TiDB 统计信息的基本组成部分，接下来围绕着统计信息的估算、收集以及更新 3 个部分具体展开： 22 | 23 | - 在估算方面，介绍了直方图和 Count-Min Sketch 的适用场景以及估算方法，以及 TiDB 是如何利用索引的统计信息来减少多列估算时的独立性假设。 24 | 25 | - 在收集方面，介绍了 analyze 语句的具体流程以及相关参数，以及 auto analyze 的触发条件。 26 | 27 | - 在更新方面，介绍了 TiDB 是如何更新 row count 和 modify count，以及是如何利用查询结果更新直方图和 Count-Min Sketch 的。 28 | 29 | 30 | 31 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-93-20190327.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.93】A Study of LSM-Tree 3 | date: 2019-03-27 4 | tags: ["微信","LSM-Tree"] 5 | author: ['林金河'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-93-20190327/1.jpg 9 | --- 10 | 11 | 在上周六广州举办的 Infra Meetup No.93 上，来自微信的林金河老师为大家分享了 LSM-Tree 相关知识。以下为视频&文字回顾，enjoy~ 12 | 13 | ![林金河 | 微信](media/meetup-93-20190327/1.jpg) 14 | 15 | >讲师介绍：林金河，目前在微信从事分布式存储相关的工作 16 | 17 | - [视频 | Infra Meetup No.93：A Study of LSM-Tree](https://v.qq.com/x/page/o0854y7073o.html) 18 | 19 | - [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3i6HFMEp) 20 | 21 | 本次分享的主要内容包括： 22 | 23 | 1. LSM-Tree 的基本原理，包括 LSM-Tree 的文件组织结构、Point Query、Range Query 和 Compaction。 24 | 25 | 2. LSM-Tree 存在的问题和相关的优化方法。主要有两方面： 26 | - 读放大。目前的优化思路是通过 filter 来减少不必要的 I/O，比如 bloom filter、SuRF。 27 | - Compaction 造成的负载抖动和写放大。一方面，可以通过软硬件结合的方式，将 compaction 的任务交给专门的 coprocessor 来做，将 compaction 带来的负面影响尽可能隔离开。另一方面，就是从数据结构和算法上，尽可能减少写放大，比如 PebbleDB 和 WiscKey。 28 | 29 | 3. 最后简单总结了一下：LSM-Tree 的优化，基本都是在读放大、写放大和空间放大这三者间做 trade-off。理论上没法同时让这三者达到最优（有点像分布式系统的 CAP 定理）。 30 | 31 | 32 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-95-20190403.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.95】Introduction of TiDB SQL Layer 3 | date: 2019-04-03 4 | tags: ["TiDB","SQL"] 5 | author: ['姚珂男'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-95-20190403/1.jpg 9 | --- 10 | 11 | 在上周举办的成都 · Infra Meetup No.95 上，我司 TiDB SQL Engine 开发工程师姚珂男为大家介绍 TiDB SQL 层的技术原理，以下是视频&文字回顾，enjoy～ 12 | 13 | ![姚珂男 | TiDB SQL Engine 开发工程师](media/meetup-95-20190403/1.jpg) 14 | 15 | >讲师介绍：姚珂男，TiDB SQL Engine 开发工程师，主要工作为优化器及相关模块的维护和新功能开发，致力于提升查询计划的正确性和稳定性。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.95：Introduction of TiDB SQL Layer](https://www.bilibili.com/video/av48246570) 18 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3i5ZbdWh) 19 | 20 | 本次分享主要介绍 TiDB SQL 层的三个组件：优化器，统计信息和执行引擎。 21 | 22 | + 优化器部分主要举例介绍了逻辑优化规则和物理优化框架； 23 | + 统计信息部分主要介绍直方图，CMSketch 以及使用方法； 24 | + 执行引擎部分以两种 join 方式为例介绍了我们在执行引擎实现中用到的一些优化方法。 25 | 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-96-20190413.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.96】Introduction to Titan 3 | date: 2019-04-13 4 | tags: ["Titan","RocksDB"] 5 | author: ['张博康'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-96-20190413/1.jpg 9 | --- 10 | 11 | 在上周六举办的 Infra Meetup No.96 上，我司 TiKV 研发工程师张博康为大家介绍了我们自研的高性能单机 key-value 存储引擎 Titan，以下是视频 & 文字回顾，enjoy～ 12 | 13 | ![张博康 | TiKV 研发工程师](media/meetup-96-20190413/1.jpg) 14 | 15 | > 讲师介绍：张博康，TiKV 研发工程师，目前负责 TiKV raftstore 以及存储引擎相关工作。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.96：Introduction to Titan](https://www.bilibili.com/video/av49579570/) 18 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3gfSuGz5) 19 | 20 | 本次分享的主要内容包括： 21 | 22 | + 分析 LSM-Tree 的写放大问题，以阐述 Titan 核心的思路——key-value 分离。 23 | 24 | + 从设计目标出发，介绍并对比了 Wisckey 和 Titan 的结构差异。 25 | 26 | + 介绍了 Titan 的具体设计与实现，包括如何通过 RocksDB 的 TableBuilder，TableProperties，EventListener，WriteCallback 等现有机制实现 key-value 的分离以及 Titan 的 GC 流程。 27 | 28 | + 展示了 Titan 与 RocksDB 在大 value 情况下的性能对比。 29 | 30 | *延展阅读* ： 31 | 32 | - [Titan 的设计与实现](https://pingcap.com/blog-cn/titan-design-and-implementation/) 33 | 34 | - [The Way to TiDB 3.0 and Beyond](https://mp.weixin.qq.com/s/dJTVjeAdTaJGh2Uzouzh0g) 35 | 36 | - [WiscKey 论文](https://www.usenix.org/system/files/conference/fast16/fast16-papers-lu.pdf) 37 | 38 | 39 | 40 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-97-20190420.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.97】What's New in TiDB 3.0 & An Introduction to Failpoint Design 3 | date: 2019-04-20 4 | tags: ["TiDB","Failpoint Design"] 5 | author: ['申砾','龙恒'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-97-20190420/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ## Topic 1：What's New in TiDB 3.0 12 | 13 | ![申砾 | PingCAP 技术 VP](media/meetup-97-20190420/1.jpeg) 14 | 15 | > 讲师介绍：申砾，PingCAP 技术 VP。 16 | 17 | + [视频 | Infra Meetup No.97：What's New in TiDB 3.0](https://www.bilibili.com/video/av50331748/?p=1) 18 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3c3LWmPU) 19 | 20 | 1 月 19 日，TiDB 发布 3.0 Beta 版，相比 2.1 版本，该版本对系统稳定性、优化器、统计信息以及执行引擎做了很多改进。申砾老师为大家分享了 TiDB 3.0 的新特性及未来的规划。 21 | 22 | ## Topic 2：An Introduction to Failpoint Design 23 | 24 | ![龙恒 | TiDB SQL Infra Team 开发工程师](media/meetup-97-20190420/2.jpeg) 25 | 26 | > 讲师介绍：龙恒，TiDB SQL Infra Team 开发工程师，主要工作是 TiDB-Lightning / TiKV-Importer 的维护和新功能开发，致力于性能和稳定性提升。 27 | 28 | + [视频 | Infra Meetup No.97：An Introduction to Failpoint Design](https://www.bilibili.com/video/av50331748/?p=2) 29 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3c3LWmPU) 30 | 31 | 本次分享龙恒老师首先介绍了 Failpoint 的使用场景，以及 github.com/etcdi-io/gofail 的优缺点，然后对 Failpoint 设计原则、实现细节及实现过程中的取舍作了介绍，最后演示了各种 Marker 函数的用法，以及在并行测试中如何使用 context 控制 failpoints Enable/Disable，从而达到隔离不同并行任务的目的。 32 | 33 | 34 | 35 | -------------------------------------------------------------------------------- /meetup-98-20190420.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | title: 【Infra Meetup No.98】Everything You Always Wanted to Know About Compiled and Vectorized Queries But Were Afraid to Ask 3 | date: 2019-04-20 4 | tags: ["Compiled","Vectorized Queries"] 5 | author: ['徐怀宇'] 6 | type: meetup 7 | meetup_type: review 8 | image: /images/meetup/meetup-98-20190420/1.jpeg 9 | --- 10 | 11 | ![徐怀宇 | TiDB 研发工程师](media/meetup-98-20190420/1.jpeg) 12 | 13 | > 讲师介绍：徐怀宇，TiDB 研发工程师，目前主要负责查询执行引擎相关工作。 14 | 15 | + [视频 | Infra Meetup No.98：Compiled and Vectorized Queries](https://www.bilibili.com/video/av50329586) 16 | + [PPT 链接](https://eyun.baidu.com/s/3nxc8ESh) 17 | 18 | 本次分享徐怀宇老师为大家介绍了论文《Everything You Always Wanted to Know About Compiled and Vectorized Queries But Were Afraid to Ask》，主要包括： 19 | 20 | - 介绍经典 Volcano 模型的执行流程，并分析其运行时性能。 21 | 22 | - 介绍行存、列存的基本概念，并进而引出向量化执行，分析其如何克服经典 Volcano 模型的缺点。 23 | 24 | - 介绍代码生成的基本概念，结合案例分析其如何克服经典 Volcano 模型的缺点。 25 | 26 | 最后，结合论文内容，重点从 micro-architecture, data-parallel execution 两个方面，分析对比向量化执行和代码生成的特性，进而引出论文结论：向量化执行在 memory-bound 类的查询中更有优势，代码生成在 calculation-heavy 类的查询中更有优势。但是总体来看，在 OLAP 场景中，向量化执行和代码生成的执行性能相近。 27 | 28 | *延伸阅读* ： 29 | 30 | - [论文链接](http://www.vldb.org/pvldb/vol11/p2209-kersten.pdf) 31 | 32 | 33 | -------------------------------------------------------------------------------- /recording.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | --- 2 | type: meetup 3 | layout: recording 4 | --- 5 | -------------------------------------------------------------------------------- /slides/Infra-Meetup-91-wuxuelian-Transaction in TiDB.pdf: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/pingcap/meetup/ecc661034560c90b64e568c6da23344a46b64eae/slides/Infra-Meetup-91-wuxuelian-Transaction in TiDB.pdf --------------------------------------------------------------------------------