为了应对地震、火灾等不可抗力导致本地备份数据丢失的情况，业界提出了异地灾备的技术理念。CPDR （Control Plane Disaster Recovery，控制平面灾备）是一种应用在vBRAS转发与控制分离组网中的异地 灾备技术。它通过在两个分属于不同DC（Data Center，数据中心）的CP之间进行双机备份来实现异地灾备， 从而达到当一个DC发生灾难时，由另一个DC快速接管用户业务的目的。
rsync 归档模式最大的好处是可以拷贝原信息，如 ctime/mtime/mode 等等，这对于静态资源服务器相当有用！！！
网格计算强调资源共享，使用者同时也是资源共享者，用于计算集中性服务（不便扩展 ）。云计算的服务提供者少数而集中，资源专有，便于自动化扩展（其中对等计算更便于扩展，即每个节点拥有对等的服务，可以互相使用数据），使用者无需贡献资源。
【导读】MODBUS TCP 指令 V6.0 增加了 Modbus 客户端功能码 23，可以在一次请求作业下实现从服务器读取和写入一个或多个保持性寄存器，这样省去了轮询的编程工作
Redis集群并不支持处理多个keys的命令,因为这需要在不同的节点间移动数据,从而达不到像Redis那样的性能,在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误.
一、HDFS分布式文件系统的shell操作 HDFS的shell操作基本和Linux的shell命令差不多，我这边重点介绍几个常用的文件操作的命令，其它更多的操作命令很少用到，当然你也可以通过“fs -help”查看所有命令。 重点在第二部分，介绍HDFS的基本工作机制。 1）–ls显示当前目录结构 -ls:该命令选项表示查看指定路径的当前目录结构，参数：-R递归显示目录结构，后面跟hdfs路径。 hadoop fs -ls / hadoop fs -ls hdfs://Hadoop1:9000/ha
我们通过微服务形式进行实现整个系统,每个服务都可以有副本,相互之间可以通信,并发能力强
Node 基于 V8 引擎构建，采用单线程模型，所有的 JavaScript 将会运行在单个进程的单个线程上，它带来的好处是：没有多线程中常见的锁以及线程同步的问题，操作系统在调度时也能减少上下文切换，提高 CPU 使用率。但是如今 CPU 基本均是多核的，真正的服务器往往还有多个 CPU，一个 Node 进程只能利用一个核，这带来硬件资源的浪费。另外，Node 运行在单线程之上，一个单线程抛出异常而没有被捕获，将会导致进程的崩溃。
Docker容器可以类比成一个目录，它可以将一个应用程序运行时所依赖的所有环境（注：此应用依赖的其他的服务或程序等）打包在一起运行；同时可 以随意的对它进行“启动”、“停止”、“移动”或者“删除”等操作。Docker容器在Linux的命名空间（Namespace）机制下被激活，这样就 可以使得运行在同一服务器上的不同Docker容器能在网络（Networking）与存储（storage）层面上被“隔离”（isolation）的 运行。每个Docker容器都是在一个Docker镜像（image）的基础上创建而来；而一个Docker镜像可以支持创建、运行多个Docker容 器，这主要取决于服务器的硬件性能。所以，Docker容器是Docker运行时的表现形式。
2000 年的时候，Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想，2年后，被 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了猜想的可能性，从此，CAP 理论正式在学术上成为了分布式计算领域的公认定理。并深深的影响了分布式计算的发展。提出分布式系统有三个指标：
1.背景介绍 实际环境中为了避免单点故障，DNS服务器是由一组服务器组成，每一个服务器上都有若干个区域，不同服务器上的相同区域分为主和从两种角色。由于正向和反向是不同的区域，所以多台服务器间的相同区域可以互为主从或者一主多从，下图为例进行演示。
「CAP定理，简单来说就是分布式系统不可能同时满足Consistency 一致性、Availability 可用性、Partition Tolerance 分区容错性三个要素」
5G和网络切片 当5G被广泛提及的时候，网络切片是其中讨论最多的技术。像KT、SK Telecom、China Mobile、DT、KDDI、NTT等网络运营商，以及Ericsson、Nokia 、Huawei 等设备商都认为网络切片是5G时代的理想网络架构。 这个新技术可以让运营商在一个硬件基础设施切分出多个虚拟的端到端网络，每个网络切片从设备到接入网到传输网再到核心网在逻辑上隔离，适配各种类型服务的不同特征需求。 对于每一个网络切片，像虚拟服务器、网络带宽、服务质量等专属资源都得到充分保证。由于切片之间
第 11章 规模化微服务 11. 1 故障无处不在 我们知道事情可能会出错，硬盘可能会损坏，软件可能会崩溃。任何读过“分布式计算的故障”（ https:// en. wikipedia. org/ wiki/ Fallacies_ of_ Distributed_ Computing）的人都会告诉你，网络也是不可靠的 许多组织使用流程和控制来试图阻止故障的发生，但实际上很少花费心思想想如何更加容易地在第一时间从故障中恢复过来 许多年前，我在谷歌园区待过一段时间，当时看到过一个拥抱故障想法的例子。在山景城
随着移动互联网的快速发展，互联网的用户数量越来越多，产生的数据规模也越来越大，对应用系统提出了更高的要求，我们的系统必须支持高并发访问和海量数据处理。
上篇说到构建良好的架构，依托于基础设施建设(自动化测试、自动化部署、服务监控，服务发现、配置中心等等)，决定成败的往往是基础设施建设，所以从搭建一个注册中心和配置中心开始我们新一阶段的启程。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
1、在Eureka平台中，如果某台服务器宕机，Eureka不会有类似于ZooKeeper的选举leader的过程；客户端请求会自动切换到新的Eureka节点；当宕机的服务器重新恢复后，Eureka会再次将其纳入到服务器集群管理之中；而对于它来说，所有要做的无非是同步一些新的服务注册信息而已。所以，再也不用担心有“掉队”的服务器恢复以后，会从Eureka服务器集群中剔除出去的风险了。Eureka甚至被设计用来应付范围更广的网络分割故障，并实现“0”宕机维护需求。（多个zookeeper之间网络出现问题,造成出现多个leader，发生脑裂）当网络分割故障发生时，每个Eureka节点，会持续的对外提供服务（注：ZooKeeper不会）：接收新的服务注册同时将它们提供给下游的服务发现请求。这样一来，就可以实现在同一个子网中（same side of partition），新发布的服务仍然可以被发现与访问。
springcloud是一个非常优秀的微服务框架，要管理众多的服务，就需要对这些服务进行治理，也就是我们说的服务治理,服务治理的作用就是在传统的rpc远程调用框架中，管理每个服务与每个服务之间的依赖关系，可以实现服务调用、负载均衡、服务容错、以及服务的注册与发现。 如果微服务之间存在调用依赖，就需要得到目标服务的服务地址，也就是微服务治理的服务发现。要完成服务发现，就需要将服务信息存储到某个载体，载体本身即是微服务治理的服务注册中心，而存储到载体的动作即是服务注册。 springcloud支持的注册中心有Eureka、Zookeeper、Consul、Nacos
如果一台Nginx服务器宕机了，那么整个网站就会挂掉，所以要实现Nginx的高可用，一台挂掉还会有另一台顶上去，从而保证网站可持续的提供服务。
CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。
GitLab：是一个基于Git实现的在线代码仓库托管软件，你可以用gitlab自己搭建一个类似于Github一样的系统，一般用于在企业、学校等内部网络搭建git私服。 功能：Gitlab 是一个提供代码托管、提交审核和问题跟踪的代码管理平台。对于软件工程质量管理非常重要。
问题由来，由于互联网的发展，用户数据的增多，在同一时间登录系统的用户数以亿计，单体的应用不能负载此用户容量，由此产生了分拆功能的需求，比如：一个淘宝首页的查询，在同一时间有一亿人访问，单体的应用肯定得崩溃呀。这样，就把后台的查询功能分散到1千台机器提供的服务，这样就分摊了压力。现实的情况，可以理解为有一座桥在10分钟通过十万人，肯定通不过呀，就再造1000坐桥，这样就分摊了压力。 在分摊的过程中，出现问题就需要相互沟通交流，CAP的问题就来了。
谈到服务治理，就不得不小了解一下CAP理论 ，因为一般都是分布式框架，才会有服务治理的概念，而CAP理论是分布式架构中重要理论
第二步：pg_basebackup -Fp -P -x -D ~/app/data/pg_root21 -l basebackup21
账户01通过一系列服务和支付的流程，把钱转入账户02，在这一过程中，如果账户01出现出账成功，但是账户02没有入账，这就导致数据不一致，违反了基本的事务原则。基于数据归属在不同服务和不同的数据库中，这种情况下的事务出错被称为分布式事务问题。
Eureka本身是Netflix开源的一款提供服务注册和发现的产品，并且提供了相应的Java封装。在它的实现中，节点之间相互平等，部分注册中心的节点挂掉也不会对集群造成影响，即使集群只剩一个节点存活，也可以正常提供发现服务。哪怕是所有的服务注册节点都挂了，Eureka Clients（客户端）上也会缓存服务调用的信息。这就保证了我们微服务之间的互相调用足够健壮。
在选择使用哪种方法时，还需要考虑数据的大小、是否需要跨平台迁移、是否有权限访问服务器文件系统、是否需要保留表结构等因素。通常，如果需要快速迁移大量数据并且对数据的完整性有高要求，物理拷贝表空间是一个好选择。如果数据量较小或者需要跨平台迁移，使用mysqldump或导出CSV文件可能更合适。
Minio是建立在云原生的基础上；有分布式和共享存储等功能；旨在多租户环境中以可持续的方式进行扩展的对象存储服务。它最适合存储非结构化数据，如：照片、视频、日志文件、容器/虚拟机/映像等，单次存储对象的大小最大可达5TB。
CAP理论，被戏称为“帽子理论”，CAP是Eric Brewer在2000年ACM研讨会上出了一个想法：“一致性、可用性和分区容错性三者无法在分布式系统中被同时满足，并且最多只能满足其中两个！”
这篇短文主要介绍Tomcat的集群和用Nginx反向代理实现Tomcat负载均衡。
在生物信息分析中，通常要借助于大型服务器来处理各种数据，而Linux系统是比较通用的服务器操作系统。在Linux系统中，我们一般通过命令行指令来执行各种任务。无论是个人PC版Linux系统，还是远程服务器，我们一般通过图形界面X Window软件与计算机进行交互。个人PC版Linux系统自带图形界面，可以打开终端（terminal）输入指令；对于远程服务器，我们则需要模拟终端软件的帮助，最常用的为Xshell，其界面如下所示：
前言 上一篇博客已经实现了nginx+keepalived主从配置，这篇博客来实现双主配置，如果Nginx只有单台的话就会出现单点问题，那么整个网站就会挂掉，所以要实现Nginx的高可用，一台挂掉还会有另一台顶上去，从而保证网站可以持续的提供服务。
A、80 端口值是要与/etc/fdfs/storage.conf 中的 http.server_port=80 相对应, 因为 http.server_port 默认为 8888,如果想改成 80,则要对应修改过来。 B、Storage 对应有多个 group 的情况下,访问路径带 group 名,如/group1/M00/00/00/xxx, 对应的 Nginx 配置为:
通常，网络或系统管理员有责任来管理其所管理的网络下的一个或多个子网。例如，当一个网段分配了/24子网，那么该子网就有254个IP地址可以用于不同用途。要跟踪某个IP被分配到了哪个主机，就需要通过某种方式记录下来。最简单的方法，就是使用一个电子表格，如Excel来记录IP地址的分配信息。此方法对于只有一个管理员，并且网络很小的情况下比较奏效。然而，对于多个大型网络而言，依赖于电子表格并不方便，而且十分容易出错。更糟糕的是，如果有多个管理员参与管理，更新电子表格就十分麻烦了，因为每个管理员可能生成各种不同版本的文档记录。
Centos搭建FASTDFS+NGINX
由于服务器配置和成本的降低，老蒋最近几年已经很少去关注和使用虚拟主机商家和产品，目前手上有在用的只有SugarHosts、HawkHost这两个主机产品，后者每年的黑色星期五期间老蒋都会重新购买一台然后将几个朋友的企业网站搬进去，一来可以节省成本，二来稳定性还是比较好，不用担心数据丢失等问题。这不，老蒋在今年黑色星期五期间又购买了两年HawkHost老鹰主机（购买过程记录）。
📷 ZooKeeper 到底是个什么东西？ ZooKeeper 作为 Dubbo 的注册中心 Zookeeper 是 Hadoop 生态系统的一员。 zookeeper是一个开源的服务软件，需要安装到linux中。 构建 Zookeeper 集群的时候，使用的服务器最好是奇数台。 ZooKeeper的基本运转流程： 1、选举Leader。 2、同步数据。 3、选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的。 4、Leader要具有最高的执行ID，类似root权限。 5、集群中大多数的机器得到
什么是adwp？ AWDP是一种综合考核参赛团队攻击、防御技术能力、即时策略的攻防兼备比赛模式。每个参赛队互为攻击方和防守方，充分体现比赛的实战性、实时性和对抗性，对参赛队的渗透能力和防护能力进行综合全面的考量。
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡，TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速， 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
之前分享过一次《ZeroTier实现内网穿透、异地组网》，其基本工作原理是组建一个虚拟局域网，各个设备（NAS、Linux、Windows、Mac、iOS、Android）安装了客户端、加入到这个虚拟局域网后，就会自动分配一个IP，从而实现局域网内各个设备及服务的相互访问。
OpenSSH 是SSH（Secure Shell）协议免费开源的实现。SSH协议族可用来远程控制主机或在计算机间传送文件。而实现此功能的传统方式，如telnet(终端仿真协议)、ftp、Rlogin都是极为不安全的，它们使用明文传输数据，甚至是使用明文传送密码，攻击者可通过嗅探等中间人攻击的方式获取传输的数据。为了保证通信安全，在1999年10月OpenSSH第一次在OpenBSD2.6里出现，它提供了服务端后台程序和客户端工具，结合OpenSSL协议实现端到端的加密传输，保证通信信道的安全，并由此来代替原来的服务。
MooseFS是一个分布式文件系统,其本身具有高可用性,高拓展性,开放源代码,高容错,等在数据的读写性能方面,通过dd测试,MooseFS也就是写入的速度稍微好于NFS,读上没有差别.
服务注册中心本质上是为了解耦服务提供者和服务消费者。对于任何一个微服务，原则上都应存在或者支持多个提供者，这是由微服务的分布式属性决定的。更进一步，为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。因此，原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了，需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现，而这个组件就是服务注册中心。
CAP 理论，也被称为 CAP 协议，指的是在一个分布式系统中，最多只能同时满足「一致性（Consistency）」、「可用性（Availability）」和「分区容错性（Partition tolerance）」这三项中的两项，不可能三者兼顾。
概述 Minio是建立在云原生的基础上；有分布式和共享存储等功能；旨在多租户环境中以可持续的方式进行扩展的对象存储服务。它最适合存储非结构化数据，如：照片、视频、日志文件、容器/虚拟机/映像等，单次存
服务注册中心本质上是为了解耦服务提供者和服务消费者。对于任何一个微服务，原则上都应存在或者支持多个提供者，这是由微服务的分布式属性决定的。更进一步，为了支持弹性扩缩容特性，一个微服务的提供者的数量和分布往往是动态变化的，也是无法预先确定的。因此，原本在单体应用阶段常用的静态LB机制就不再适用了，需要引入额外的组件来管理微服务提供者的注册与发现，而这个组件就是服务注册中心;
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