MySQL中间件中关于用户验证的思考与实践
我们对MySQL数据库的使用已经很熟悉了，只需要知道数据库的IP和端口，然后拿到用户名密码之后，就可以很轻松的登录上去，然而有一个显而易见的问题，如果输入错误的密码登录会失败，为什么？如果登录过程的网络信息被截获了，密码有没有被泄漏的可能性？本文将从MySQL实现方式来解释这两个问题，并且在其实现方式的基础之上，加入了我自己的思考，我们有没有可能利用他这个过程，实现一些更的功能？分享提纲：1、MySQL验证时客户端的行为；2、MySQL验证时服务器的行为；3、对验证过程的再利用。分享要点：了解MySQL验证过程及这个过程在实际中的应用场景。
去哪儿网数据库总监，擅长数据库开发、数据库管理及维护，一直致力于MySQL数据库源码的研究与探索，对数据库原理及实现有深刻的理解。曾就职于达梦数据库，从事多年数据库内核开发工作，后转战人人网，任职数据库工程师，目前在去哪儿网负责MySQL源码研究与运维、数据库管理和自动化运维平台设计开发及实践工作，是Inception开源项目及《MySQL运维内参》的作者，MySQL方向的Oracle ACE。
时序数据库InfluxDB在微服务建设中的实践
随着微服务架构的流行，服务数量的不断增长，在微服务体系建设中服务Metric指标的采集、存储和监控成为重要组成部分，传统运维相关的Metric指标更偏重于硬件，业务层面的Metric指标涉及较少。微服务框架SpringBoot通过Actuator天然集成了Metric指标的支持，但Actuator并没有持久化机制，无法对比历史数据并图像化展示。我们通过引入时序数据库，并对SpringBoot Actuator进行部分改造，做到了业务指标的大规模采集、存储、展示和报警。通过技术选型对比、部署架构如何实现高可扩展和高可用的讲解分析，相信会对时序数据库相关的应用实践有更深的理解。分享提纲：1、介绍时序数据库特性，引入时序数据库的背景；2、时序数据库选型过程及服务部署架构；3、时序数据在监控报警中的应用。分享要点：通过介绍在微服务体系建设中对服务Metric指标监控的缺失，引出对指标类数据的持久化问题。针对这一问题展开对时序数据的介绍，分享我们如何进行技术选型，如何保证部署架构的高可用和扩展性，如何更方便的采集数据，如何利用采集的数据帮助我们发现问题，排查问题。
2017年加入汽车之家经销商事业部数据架构团队，主要负责时序数据体系的调研、建立及推广，DevOps工具链相关组件的技术调研及研发；具有丰富的大规模系统构建和基础架构的研发经验，善于复杂业务需求下的大并发、分布式系统设计和持续优化。
官方MySQL在高可用演进之路
在基于MySQL的构建方案中MySQL底层通常使用1.复制+数据补偿（如：MHA非GTID环境）2.增强半同步(Orchestrator,Xenon,Replication-manager) 3.基于官方的MGR高可用在本次分享中，将给大家解析一下面向数据库故障、异常，架构中可能出现的三种丢数据风险点,MHA在GTID环境中丢数问题.半同步中的幻读对业务的影响及处理办法.增强半同步的幽灵事务对数据一致性的影响。MGR会不会也存在这样的问题及MGR是如何改进的。终从云平台高可用实战要求出发，结合MySQL自身特点为业务选择合理的MySQL高可用架构。分享提纲1.MySQL高可用架构分类及特点；2.图解MySQL复制架构异常处理；3.图解MGR复制及对异常的处理；4.理解高可用架构选择的依据。分享要点：首先分享一下MySQL几个高可用架构对于MySQL版本的要求及相应的特点，理解MHA时代的高可用及特点，随着GTID出现MHA不足及新的MySQL高可用解决方案：Orchestrator, Xenon, Replication Manager，在新的MySQL高可用架构中使用MySQL增强半同步架构中的需要注意的地方，终引入MySQL官方推荐的MGR解决方案。后通过云平台的高可用要求来理解三个9，四个9，5个9之类的对高可用选择的要求。
知数堂联合创始人，3306π社区联合创始人，腾讯TVP成员，15年MySQL从业老兵。担任多年DTCC，SACC， Oracle技术嘉年华讲师及顾问；擅长多年MySQL系统架构设计及培训教学经验&MySQL大规模运维管理优化、高可用方案、多IDC架构设计，企业级应用数据库设计等。
Dmall OS数字化零售数据库多活架构演进
主题将简介多点Dmall及其数字化零售解决方案Dmall OS，详述数据库架构随着业务快速发展，遇到的高可用相关问题，从单机房高可用，到混合云同城双活，再到单元化/异地多活的技术演进过程。重点内容包括：1、多点Dmall数据库技术体系简介；2、混合云数据库同城双活及容灾方案；3、单元化/异地多活背景及整体方案；4、单元化/异地多活数据库架构设计及实施；5、MySQL及Redis数据同步组件；6、问题总结及挑战。
曾在阿里巴巴数据库团队，作为MySQL内核研发，负责AliSQL分支维护，特性开发及Bugfix。目前是新零售电商多点Dmall数据库负责人，负责保障大规模MySQL、Redis、MongoDB等数据库集群的安全稳定高效，支撑亿级用户/千万级月活的零售电商业务；负责DB PaaS平台建设，为研发体系输出快速交付能力及标准化流程，提升DBA幸福指数；负责同城双活/异地多活数据库整体架构及数据同步方案的设计、开发及实施。对MySQL及InnoDB/RocksDB等存储引擎原理及实现、MGR高可用架构方案有一定研究，热衷开源数据库技术交流和分享。
