Redis 作为优秀的内存数据库，其拥有非常高的性能，单个实例的 OPS 能够达到 10W 左右。但也正因如此，当我们在使用 Redis 时，如果发现操作延迟变大的情况，就会与我们的预期不符。所以，Redis 的性能问题，也是我们在使用 Redis 时需要密切关心的。那究竟哪些因素会导致 Redis 产生性能问题，以及如何分析和排查呢？本次演讲会提供全面的问题排查思路，以及高效、可落地的解决方案。

演讲大纲：

1. 用 Redis 时经常遇到性能问题
   • 执行同样的命令，为什么响应时快时慢？
   • 执行 SET、DEL 命令为什么耗时也很久？
   • Redis 突然慢了一波，之后又恢复正常？
   • Redis 稳定运行了很久，突然开始变慢了？
2. 怎么评估 Redis 性能问题？
   • 基准性能
   • 最大延迟
   • 平均延迟
3. 有哪些场景会导致性能问题？
   • 业务层面
   • 运维层面
4. 如何分析、排查，怎么解决？
   • bigkey
   • 操作命令
   • 持久化
   • key 过期
   • 操作系统
   • 运维
   • 监控
5. 性能问题排查心得
   • CPU
   • 内存
   • 磁盘
   • 网络

你将获得：

• 彻底了解 Redis 产生性能问题的场景、根因
• 提前规避导致 Redis 性能问题的因素
• 长期保证 Redis 高性能、稳定性、可用性

在高并发场景下，Redis 单进程模型将会引发多种问题，因此 Redis 集群结构成为了这一场景的最佳解决方案。而在实际的使用中我们能够发现 Redis 集群架构同样存在着一些问题，例如在部分场高并发景下，热点 Key 的存在会使常见的 Redis 集群架构难以应对。由于热点 Key 通常随着业务的变化而变化，因此热点 Key 发现与解决的精确度与时效性是此类问题的最大难点。基于 Proxy 的 Redis 集群则很好的解决了这一问题，在完全兼容 Redis API 并将数据透明分散的前提下，Proxy 能够主动发现并缓存热 Key，然后通过直接将热 Key 数据返回至 Client减少 Client 与 Redis 的交互而实现 Redis 的压力降低。

演讲提纲：
1. Redis 在高并发场景中的痛点
2. 集群版 Redis 是如何解决高并发场景问题的
3. Redis 集群版的具体实现
4. Redis Proxy 的原理及加速技术
5. 热点 Key 的解决办法

你将获得：
1. 了解 Redis 高并发场景下可能遇到的问题，并在实际应用中提前回避
2. 了解 Redis 的常见集群方案及优缺点
3. 通过 Proxy 架构集群的技术原理讲解，了解 Proxy 的实现方式、作用及优势
4. 学习 Redis 热点 Key 的分析、解决办法
 

随着基础设施的迭代升级，云上数据库以其低廉的价格和优越的性能和可靠性，逐渐成为企业业务发展的的首选。然而 Redis 的数据结构原生支持的 Data Sketch 和 Data Statistic 能力却逐渐难以满足业务场景的苛刻要求。Tair 企业版经过多年的企业实践经验支持了包括 CPC、RoaringBitmap、TairBloom 在内的多种设施，助力用户云上数据产生更大价值，为业务发展提供更多可能。

演讲提纲：
1. Data Sketches & Statistics 场景概述

• what is statistic / sketches？
• why original-redis can't？

2. Tair 企业版数据分析能力概述

• Tair CPC: Ehanced HLL
• RoaringBitmap: 人群圈选场景最佳实践
• Tair BloomFilter：更易用的 BF 选择

你将获得：

• 了解 Data stat 原理
• 了解 Data sketch 基本概念
• 了解 CPC 的最佳使用姿势
• 了解 RoaringBitmap 人群圈选场景最佳实践
• 了解 Tair BloomFilter 提供的企业级能力