简介
Codis作为一个开源的分布式Redis 集群解决方案（5,500+ Stars on GitHub）。与一般封装 Redis Cluster 的解决方案有所不同，能够在几分钟内完成几十 GB 数据的平滑迁移。Codis采用有中心的架构，组建件通过状态机维护路由信息和同步状态，因此稳定性和可维护性更高。于此同时，Codis还实现了诸如服务发现、快速水平扩展，并提供多种主从、跨机房访问策略、多DB支持等特性。特别是新引入的异步迁移以及并行迁移，能够在几分钟内完成几十GB数据的平滑迁移。
目标
Redis Cluster中的问题不同解决方案的比较
Codis解决分布式缓存中的哪些问题
1.从使用角度：功能、特性以及成功案例分享
2.从架构角度：Codis的设计和实践经验
3.从工程角度：Go与GC，Codis的优化经验
Codis + RocksDB 构建大容量、高吞吐分布式KV的设计与实践
受众人群
高级程序员、系统架构师、运维工程师、运维架构师
分享提纲
| 课程项目 | 内容 |
1.分布式缓存的路线斗争 | 1.1 Redis 集群的发展历史 1.2 不同解决方案的比较 1.3 为什么会有 Codis (解决哪些问题) 1.4 Codis 自身发展历程 |
2.Codis整体架构设计 | 2.1 组件角色和功能介绍（整体架构图） 2.2 一致性的得与失 2.3 如何实现高吞吐 2.4 如何保证扩展性（数据迁移） 2.5 如何实现主从访问、跨机房访问策略 2.6 如何实现多 DB 支持 2.7 Codis 架构下的 HA 2.8 现有解决方案的比较 |
3.水平伸缩 | 3.1 现有解决方案的弊端 3.2 失败案例分析 3.3 如何实现异步数据迁移 3.4 如何实现并行数据迁移 3.5 成功案例分析 3.6 Codis 应用案例 3.7 项目总结（优势与劣势） |
4.Codis的实现与优化 | 4.1 性能优化：吞吐＆延迟 4.2 Go与GC（why Go?） |
5.Codis架构演变 | 5.1 分布式 NoSQL 技术选型 5.2 Codis + RocksDB（海量 NoSQL 的技术实践与演变） |
6.QA 环节 |
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