常用的开源数据库：H2，Derby，HSQLDB，MySQL，PostgreSQL。其中H2，HSQLDB类似，十分适合作为嵌入式数据库使用，其它的数据库大部分都需要安装独立的客户端和服务器端。 H2的优势： 1、h2采用纯Java编写，因此不受平台的限制。 2、h2只有一个jar文件，十分适合作为嵌入式数据库试用。 3、性能和功能的优势 H2比HSQLDB的最大的优势就是h2提供了一个十分方便的web控制台用于操作和管理数据库内容，这点比起HSQLDB的swing和awt控制台实在好用多了。 H2和各数据库特征比较
C 代表 Consistency，一致性，是指所有节点在同一时刻的数据 是相同的，即更新操作执行结束并响应用户完成后，所有节点存储的数据会保持相同。
select 语句用于在多个发送/接收信道操作中进行选择。select 语句会一直阻塞，直到发送/接收操作准备就绪。如果有多个信道操作准备完毕，select 会随机地选取其中之一执行。该语法与 switch 类似，所不同的是，这里的每个 case 语句都是信道操作
对于顺序发送，我们需要知道，当数据写入一个partition时，可以保证顺序性，所以如果有一批数据需要保证顺序，那么给这批数据指定一个key即可。
阅读导航 从文件系统中迁移文件到FileTable 批量加载文件到FileTable 如何批量加载文件到FileTable 通过博文[SQLServer大对象]——FileTable初体验，已经可以将文件加载到数据库中，并查看和访问这些文件。 将文件加载到 FileTable，可以使用工具xcopy或robocopy，也可以自己编写脚本（如PowerShell）或者应用程序，复制文件到FileTable中。 现在说一说文件的迁移。 从文件系统中迁移文件到FileTable 迁移文件条件 文件存储在文
我们知道可以通过ZooKeeper对分布式系统进行Master选举，来解决分布式系统的单点故障，如图所示。
菜鸟程序员不断采坑，一步步总结自己的教训，不断升级，学会最优的解决方案，这是成长。
今天我们就来聊聊 基于Prometheus和Grafana的监控平台的异常告警功能，这也是Prometheus系列的最后一篇。
分布式系统处理的关键对象是数据，而数据其实是与用户息息相关的。CAP 理论指导分布式系统的设计，以保证系统的可用性、数据一致性等特征。比如电商系统中， 保证用户可查询商品数据、保证不同地区访问不同服务器查询的数据是一致的等。
BULK INSERT以用户指定的格式复制一个数据文件至数据库表或视图中。 语法：
来源: https://martinfowler.com/articles/patterns-of-distributed-systems/
使用maxscale搭建的读写分离架构，后期还可以再结合MHA做master的故障转移，这样业务层面上不需要做任何的改动即可。
Google Chubby的作者Mike Burrows曾说：“这个世界上只有一种一致性算法，那就是Paxos，其它算法都是残次品。”由此可见，raft、zab等一致性算法都是在paxos的基础上通过增加或者调整一些限制条件演进而来的。目前Paxos算法在Google的Chubby、MegaStore、Spanner等系统中得到了应用，而raft在redis集群的leader选举中有很好地应用，zab则是雅虎工程师针对zookeeper设计的分布式一致性算法。paxos实际上又分为Basic Paxos、Fast Paxos和Multi-Paxos，而前两者只能对一个值形成决议，因此它们几乎只是用来做理论研究，并不直接应用在实际工程中。因而本文后面提到的Paxos，实际上指的都是Multi-Paxos。
特别注意 sqlbulkcopy.ColumnMappings.Add(dt.Columns[i].ColumnName, dt.Columns[i].ColumnName);
什么是持久连接？ Lvs是负载均衡，后端会有多个真实提供服务的机器，当一个用户访问时，需要将这个用户的请求持续的分配到一台机器上，而不是在多台机器上轮询。
对于client连接ldap server的策略，ldap3提供了4种选择,可以通过client_strategy设置Connection object应用哪种策略：
从集群角度考虑，MySQL做主备集群复制如果只用作备份，有些浪费，和负载均衡结合使用一种相辅相成的作用。
在项目初期，我们部署了三个数据库A、B、C，此时数据库的规模可以满足我们的业务需求。为了将数据做到平均分配，我们在Service服务层使用uid%3进行取模分片，从而将数据平均分配到三个数据库中。
1.为了我们今后进行免密登录时不必要输入难记的IP,我们可以先将三台服务器的ip做一个映射:
DRBD是一种块设备,可以被用于高可用(HA)之中.它类似于一个网络RAID-1功能.当你将数据写入本地文件系统时,数据还将会被发送到网络中另一台主机上.以相同的形式记录在一个文件系统中.本地(主节点)与远程主机(备节点)的数据可以保证实时同步.当本地系统出现故障时,远程主机上还会保留有一份相同的数据,可以继续使用
前面我们已经学习了分布式计算技术（分布式计算模式之Actor，助你彻底搞定分布式计算技术等等）以及分布式调度（【分布式技术】分布式系统调度架构之两层调度，解决单体调度问题）忘记的可以自行查看以往文章，今天开始，我们来一起学习分布式存储技术，再正式学习分布式存储技术之前，我们先来看一个很重要的东西，CAP 理论，下面我们来一起对其研究下。
Kafka is a distributed,partitioned,replicated commit logservice。它提供了类似于JMS的特性，但是在设计实现上完全不同，此外它并不是JMS规范的实现。kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者成为Producer,消息接受者成为Consumer,此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper来保证系统可用性集群保存一些meta信息。
读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。一般来说都是通过 主从复制（Master-Slave）的方式来同步数据，再通过读写分离（MySQL-Proxy）来提升数据库的并发负载能力这样的方案来进行部署与实施的。
前面介绍了 HeartBeat 及其集群高可用部署、DRBD原理与实践、DRBD配置与管理、高可用集群架构 corosync+pacemaker、LVS+KeepAlived、haproxy+keepalived+nginx 实现 k8s 集群负载均衡等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Pacemaker+Corosync 高可用架构实战相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
Nginx 是一个采用主从架构的 Web 服务器，可用于反向代理、负载均衡器、邮件代理和 HTTP 缓存。
数据的导入导出是数据库管理员常见的工作任务之一，尤其是平面文件的导入导出。BCP 工具则为这些任务提供了强有力的支持，它是基于DB-Library，尤其是在生产环境中，从本地传送数据到服务器或从服务器传送数据到本地，因它无需提供图形界面，减少网络带宽，提高了传输速率。BCP的全称是BULK COPY PROGRAM,它是一个命令行程序，可以完全脱离SQL server进程来实现。
SSH支持公钥授权方式，用户可以在homepc上创建一对公钥和私钥，然后将公钥追加到目标server的$HOME/.ssh/authorized_keys里！公钥可以公开，保存好本地的私钥就行！
Redis在携程内部得到了广泛的使用，根据客户端数据统计，整个携程全部Redis的读写请求在每秒200W，其中写请求约每秒10W，很多业务甚至会将Redis当成内存数据库使用。 这样，就对Redis多数据中心提出了很大的需求，一是为了提升可用性，解决数据中心DR（Disaster Recovery）问题；二是提升访问性能，每个数据中心可以读取当前数据中心的数据，无需跨机房读数据。在这样的需求下，XPipe应运而生 。 从实现的角度来说，XPipe主要需要解决三个方面的问题，一是数据复制，同时在复制的过程中保
4.1概述 使presence-aware实体间能够相互迅速的、异步交换相关的小负载的结构化信息有两种基本元素：XML流与XML节。术语定义如下： XML流定义：XML流是一个容器，用于网络上任意两实体间交换XML元素。XML流的开始是以一个起始的XML<stream>标记（有合适的属性与命名空间声明）表示，XML流的结尾以一个结束的XML</stream>标记表示。在流的生命周期中，初始化它的实体能够通过流发送极多的XML元素，元素与XML节（定义在此，<message/>,
MaxScale 是干什么的？ 配置好了 Mysql 的主从复制结构后，我们希望实现读写分离，把读操作分散到从服务器中，并且对多个从服务器能实现负载均衡 读写分离和负载均衡是 Mysql 集群的基础需
一：部署mysql-proxy代理服务器 1）安装mariadb官方提供的maxscale软件包 # rpm -ivh maxscale-2.1.2-1.rhel.7.x86_64.rpm # vi
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之前的一篇已经介绍了如何配置复制，介绍了发布者、分发者和订阅者以及事务日志运行的简单关系。其中提到了复制代理，我们这篇将详细介绍复制代理，它是什么？在事务复制的步骤中起到了什么作用？ 代理和工作 首先我们要知道事务复制不是被SQLServer数据库引擎执行的，而是被其他外部的服务。这些服务中就包括了SQLServer 复制代理。 复制代理主要包括了快照代理、日志读代理和分发代理。双向复制也使用了队列-读代理。 这些代理可以理解为在复制场景链接服务器并且促使数据移动的Windows 程序。在标准的复制安装过程
春节在家闲着没事看了几篇论文，把一致性协议的几篇论文都过了一遍。在看这些论文之前，我一直有一些疑惑，比如同样是有Leader和两阶段提交，Zookeeper的ZAB协议和Raft有什么不同，Paxos协议到底要怎样才能用在实际工程中，这些问题我都在这些论文中找到了答案。接下来，我将尝试以自己的语言给大家讲讲这些协议，使大家能够理解这些算法。同时，我自己也有些疑问，我会在我的阐述中提出，也欢迎大家一起讨论。水平有限，文中难免会有一些纰漏门也欢迎大家指出。
客户端首先将Watcher注册到服务器，同时将Watch对象保存到客户端的Watch管理器中。当Zookeeper服务器监听到的数据发生变化时，服务器会通知客户端，接着客户端的Watch管理器会触发相关的Watcher来回调响应处理逻辑，从而完成整体的数据发布/订阅流程。
maxscale是mariadb公司开发的一套数据库中间件，可以很方便的实现读写分离方案；并且提供了读写分离的负载均衡和高可用性保障。另外maxscale对于前端应用而言是透明的，我们可以很方便的将应用迁移到maxscale中实现读写分离方案，来分担主库的压力。maxscale也提供了sql语句的解析过滤功能。
redis 的复制分为两部分操作 同步（SYNC）和 命令传播（command propagate）
分布式服务顾名思义服务是分散部署在不同的机器上的，一个服务可能负责几个功能，是一种面向SOA架构的，服务之间也是通过rpc来交互或者是http service来交互的。逻辑架构设计完后就该做物理架构设计，系统应用部署在超过一台服务器或虚拟机上，且各分开部署的部分彼此通过各种通讯协议交互信息，就可算作分布式部署。
接上节继续，注册中心单点肯定是不牢靠的，可以参考下面的方案做成注册中心集群: 弄成3个节点，每个节点向其它节点注册，这样只要集群中有一个节点正常工作即可。为了方便在本机弄出这种效果，我们先修改下hos
背景 饿了么对时序数据库的需求主要来自各监控系统，主要用于存储监控指标。原来使用graphite，后来慢慢有对指标有多维的需求(主要体现在对一个指标加多个Tag， 来组成Series，然后对Tag进行Filter和Group进行计算)，这时graphite基本很难满足需求。 业界现在用的比较多的主要有如下几类TSDB： InfluxDB：很多公司都在用，包括饿了么有部分监控系统也是用InfluxDB。优点，支持多维和多字段，存储也根据TSDB的特点做了优化。但开源的部分不支持，很多公司自己做集群化， 但大
假设有 A、 B 两台 Linux 服务器，我们希望能够从其中一台服务器通过 SSH 免密码登录到另一台服务器。 两台服务器的信息如下：
如果你运行 start locator 从 gfsh 没有指定 member 名字, gfsh 会自动生成一个随机的 member 名字. 这对自动化操作非常有用.
作者简介 孟文超，携程技术中心框架研发部高级经理。2016年加入携程，目前主要负责Redis多数据中心项目XPipe。此前曾在大众点评工作，任基础架构部门通信团队负责人。 Redis在携程内部得到了广泛的使用，根据客户端数据统计，整个携程全部Redis的读写请求在200W QPS/s，其中写请求约10W QPS/S，很多业务甚至会将Redis当成内存数据库使用。 这样，就对Redis多数据中心提出了很大的需求，一是为了提升可用性，解决数据中心DR(DisasterRecovery)问题；二是提升访问性能，每
上图我们看到watcher机制有三部分组成，客户端，zookeeper，watchmanager,客户端把向zookeeper注册的同时,灰板watcher存储到客户端的watcherManager中,当zookeeper服务器端触发watcher事件后,向客户端发送通知，客户端从watchManager中取出对应Wacher对象来执行回调逻辑
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