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20,000核算力护航！Tair Serverless KV 助力鹰角新游《明日方舟：终末地》全球公测
鹰角网络新游《明日方舟：终末地》全球公测，采用阿里云Tair Serverless KV数据库，以2万核算力支撑3000万下载。该方案凭借毫秒级低延迟、磁盘持久化、智能弹性扩缩容及全球化运维能力，高效应对高并发与海量玩家数据挑战，保障游戏稳定流畅运行。
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Cache 新春 | Tair KVCache 商业化暨开源发布会邀您线上观看！
随着 DeepSeek R1、Qwen 2.5 等长文本模型与 Agentic AI 的爆发，推理系统的瓶颈正从“算力”向“显存”转移。GPU 显存告急、扩容成本高昂、长序列推理卡顿，是否成为了阻碍业务创新的“显存墙”？立春之日，破冰之时，阿里云诚挚邀请您参加《Tair KVCache 商业化暨开源发布会》，一同推开 AI 推理效率的新大门！💻技术盛宴：六大核心议题，全景揭秘下一代推理底座从理论突
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千锤百炼，稳如磐石：阿里云Tair无感切换技术保障业务持续在线
Tair 作为一款在阿里巴巴和阿里云开发超过15年的数据库系统，凭借高性能、低延迟、分布式和高可靠等核心优势，已广泛应用于AI、电商、游戏、交通、教育、医疗等多个行业。本文将重点解析 Tair 在无感切换技术领域的创新实践，通过无感切换技术，可以将实例在切换过程的不可用时长大幅缩减。
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加快推进AI开发进程，MongoDB发布Voyage模型新系列
四个月前，MongoDB宣布推出了模型上下文协议服务器以及助力客户现代化数据基础设施的人工智能驱动服务。时隔四个月后，MongoDB再创佳绩，于周四重磅发布了五个Voyage AI嵌入和重新排名模型。
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CPU爆满，IO躺平：一次数据库迁移引发的“血案”
许多开发者在数据库选型和使用时，往往并不清楚为何选择某一种数据库，以及它在特定场景下的真正能力。例如，何时使用 ElasticSearch、ClickHouse、Redis、MongoDB 或 MySQL，常常缺乏清晰的判断。这种模糊的认知可能为系统埋下隐患。本次分享的案例正是由于对 MongoDB 使用不当而导致的问题。问题现象用户反馈 MongoDB 负载异常，从系统监控可见 CPU 使用率几
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阿里云 Tair KVCache 仿真分析：高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云 Tair 推出 KVCache-HiSim高保真 LLM 推理仿真工具。在 CPU 上实现＜5%误差的性能预测，成本仅为真实集群的1/39万，支持多级缓存建模与 SLO 约束下的配置优化，助力大模型高效部署。
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阿里云Tair KVCache Manager：企业级全局 KVCache 管理服务的架构设计与实现
导读【重磅】阿里云 Tair KVCache 团队联合阿里巴巴智能引擎、基础设施与稳定性工程团队即将开源企业级全局 KVCache 管理服务 Tair KVCache Manager，本文详细介绍该服务的架构设计与实现细节。随着 Agentic AI兴起，以推理引擎为中心的传统单机分层方案已无法满足新时代的 KVCache 存储需求。随着 KVCache 池化存储在大规模 Agent 推理场景中走
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孩子王闯关港股：背水一战
已经在A股上市的孩子王，为何要在此时选择冲击港股IPO？
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监控指标与容量预警——延迟、命中率、慢查询与内存碎片的解读方法
写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加微信：lpshiyue 感谢在 Redis 运维中，监控是指数级投入回报比的投资：每增加一个关键指标监控，可能预防十倍以上的故障损失在解决热点 Key 与大 Key 的治理挑战后，我们面临一个更为基础且关键的问题：如何提前发现并预防这些问题的发生。完善的监控体系不仅能实时反映 Redis 健康状态，更能通过趋势分析预测潜在风险，实现从被动救火到主
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热点 Key 与大 Key 治理——识别、拆分、预热与降级的多手段组合策略
在 Redis 的运维实践中，热点 Key 与大 Key 如同系统中最隐蔽的性能陷阱，需要系统化的治理策略而非零散的解决方案在高并发系统架构中，缓存承担着流量缓冲与加速的核心职责。然而，热点 Key（Hot Key）与大 Key（Big Key）问题如同缓存系统中的"隐形杀手"，随时可能引发系统性能雪崩。本文将深入探讨热点 Key 与大 Key 的系统化治理方案，从识别、拆分到
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阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
阿里云 Tair KVCache 团队联合硬件团队对 3FS 进行深度优化，通过 RDMA 流量均衡、小 I/O 调优及全用户态落盘引擎，提升 4K 随机读 IOPS 150%；增强 GDR 零拷贝、多租户隔离与云原生运维能力，构建高性能、高可用、易管理的 KVCache 存储底座，助力 AI 大模型推理降本增效。
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延迟队列的实现范式——ZSet与Stream方案对比、时间轮思想与使用边界
写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加微信：lpshiyue 感谢在异步任务调度与时间触发机制中，延迟队列是平衡精度、可靠性与复杂度的艺术在分布式锁与幂等性解决数据安全写入的挑战后，我们面临另一个关键问题：如何可靠地调度未来事件。延迟队列作为异步任务调度的核心组件，在订单超时、定时提醒等场景中扮演着重要角色。本文将深入解析 Redis ZSet 与 Stream 两种主流延迟队列方案
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阿里云 Tair 联手 SGLang 共建 HiCache，构建面向“智能体式推理”的缓存新范式
本文系统剖析面向智能体推理的 KVCache 技术演进，针对传统机制在长上下文、多轮决策与多智能体协同中的状态膨胀、持久化缺失和缓存孤立三大瓶颈，介绍阿里云 Tair KVCache 团队联合 SGLang 社区推出的 HiCache 分层缓存体系。该方案通过显存-内存-3FS 多级卸载与全局共享，实现缓存命中率提升至80%，TTFT 降低56%，推理 QPS 翻倍，支撑智能体时代的大模型高效推理。
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高可用架构速览——主从、哨兵与 Cluster 的角色分工与故障转移路径
从数据备份到故障自动恢复，再到无限水平扩展，Redis 高可用架构的演进之路在单机 Redis 面临性能瓶颈和单点故障的风险下，构建高可用架构成为保障业务连续性的关键。本文将深入解析 Redis 的三种高可用架构方案——主从复制、哨兵模式和 Cluster 集群，揭示它们各自的设计哲学、适用场景及故障转移机制，帮助您在业务发展不同阶段做出正确的技术选型。1 高可用架构演进之路1.1 高可用的核心内
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持久化与内存管理策略——RDB/AOF、淘汰策略与容量规划的决策要点
Redis 的性能与可靠性平衡艺术，在于对持久化机制与内存管理的精准把控在掌握 Redis 数据结构与业务场景映射后，我们面临一个核心问题：如何保证内存数据的可靠性和管理有限内存资源。Redis 作为内存数据库，其持久化策略和内存管理机制直接影响数据安全性和服务稳定性。本文将深入探讨 RDB 与 AOF 持久化机制、内存淘汰策略以及容量规划的关键决策点，帮助构建高可用的 Redis 架构。1 持久
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Redis 数据结构与典型业务映射——五大结构与 Bitmap/HyperLogLog 的适配场景地图
在 Redis 的武器库中，选择合适的数据结构比优化算法更能直接提升系统性能，这是一场数据模型与业务场景的精准匹配游戏在分库分表解决数据规模问题后，我们面临一个新的挑战：如何在高并发场景下实现高性能。Redis 作为高性能内存数据存储，其价值不仅在于速度快，更在于提供了丰富的数据结构，这些数据结构与业务场景的精准映射是构建高效系统的关键。本文将深入探讨 Redis 各种数据结构的特点及其与典型业务
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大数据存储技术：从传统数据库到NoSQL的演进之路
在信息技术飞速发展的今天，我们正处在一个数据爆炸的时代。每天，全球产生着数以亿计的数据，从社交媒体的每一条动态，到电商平台的每一次交易，从物联网设备的实时监测，到企业运营的业务记录。这些海量数据的存储和处理，催生了大数据技术的蓬勃发展。本文将带您了解大数据存储技术的演进历程，特别是传统关系型数据库与新兴NoSQL数据库的技术特点。数据管理的时代变迁回顾计算机技术的发展历程，数据管理方式经历了从文件
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Redis 6.2.19 修改密码不生效
Redis 6.2.19 修改密码不生效
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MongoDB入门
启动数据库[root@nosqltest bin]# mongod --dbpath /mongodata --logpath /mongolog/mongod.log --forkabout to fork child process, waiting until server is ready for connections.forked process: 160663child proces
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yunedit-redis做redis数据迁移步骤教程
由于做新旧系统的上线切换，需要对旧redis的部分数据，迁移到其他项目的redis中。 但现在的场景是，迁移后，其他项目的redis的数据不能丢失，因为其他项目有自己的数据。这样，就不能采用迁移redis数据文件rdb的方案去做了。目前迁移工具主要有redls-cli、redis-dump几种命令行工具，图形化工具有yunedit-redis可以做数据迁移。我们使用了yunedit-redis来做数据迁移。下面我来分享下数据迁移的步骤
