杨亚洲,OPPO文档数据库MongoDB负责人,前滴滴出行专家工程师,负责OPPO千万级峰值TPS/万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发及运维工作,MongoDB中文社区连续两期一等奖获得者,一直专注于分布式缓存、数据库、高性能中间件等相关研发,GitHub账号地址:https://github.com/y123456yz。

杨亚洲,OPPO文档数据库MongoDB负责人,前滴滴出行专家工程师,负责OPPO千万级峰值TPS/万亿级数据量文档数据库MongoDB内核研发及运维工作,MongoDB中文社区连续两期一等奖获得者,一直专注于分布式缓存、数据库、高性能中间件等相关研发,GitHub账号地址:https://github.com/y123456yz。
当前OPPO自研MongoDB内核版本服务于OPPO互联网数百个业务,每秒峰值TPS/QPS近千万级,总数据量万亿级。自研MongoDB致力于解决公司异地多活、高并发大流量、海量数据存储等业务痛点。
OPPO-mongodb基于开源MongoDB做了一些内核定制化开发,使其在高并发读写、超大规模数据量存储、扩容迁移速率等方面相比开源版本具有更好的性能表现,其中一些业务场景性能有数十倍提升。
1. MongoDB在OPPO互联网推广经验分享-如何把一个淘汰边缘的数据库逐步变为公司主流数据库
2. 谈谈当前国内对MongoDB误解(丢数据、不安全、难维护)?
3. MongoDB跨机房多活方案-实现成本、性能、一致性"三丰收"
4. MongoDB线程模型瓶颈及其优化方法
5. 并行迁移:MongoDB内核扩容迁移速率数倍/数十倍提升优化实践
6. 百万级高并发读写/千亿级数据量MongoDB集群性能数倍提升优化实践
7. 万亿级数据量MongoDB集群性能数十倍提升优化实践
8. 磁盘800%节省-记某服务接口千亿级数据迁移MongoDB,近百台SSD服务器节省原理
9. 展望:借助MongoDB完善的分布式、高可用、机房多活等功能,如何实现NoSQL、NewSQL融合
10.其他
1. 了解MongoDB同城、异地机房多活方案如何实现成本、性能、一致性"三丰收"
2. 了解MongoDB内核高并发访问线程模型优化方法
3. 了解分布式数据库MongoDB的优势
4. 了解MongoDB海量数据存储原理
5. 了解MongoDB内核服务层及存储引擎性能优化方法
6. 了解MongoDB成本节省原理



微信咨询

电话咨询
微信联系我们

