从有赞双机房开始到金融云架构，针对业务方在多机房的应该部署以及消息发送订阅需求，需要 NSQ 针对双机房以及多机房部署提供消息发送与订阅服务。本文主要介绍了 NSQ 双机房以及多机房设计以及经验总结。
陈守志 腾讯公司平台运营开发组 一、关于容灾 关于容灾主题，这里罗列对比了几种常见的容灾案例： 相对接入层、应用层容灾而言，数据层的容灾相对比较复杂，实现起来难度大一些，下面主要针对公司
在使用Elastic Job Lite做定时任务的时候，我发现很多开发的团队都是直接部署单点，这对于一些离线的非核心业务（如对账、监控等）或许无关紧要，但对于一些高可用补偿、核心数据定时修改（如金融场景的利息更新等），单点部署则“非常危险”。
Zookeeper 我想大家都不陌生，在很多场合都听到它的名字。它是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供一致性高性能协调服务。可以用来做：配置维护、域名服务、分布式锁等。有很多开源组件，尤其是中间件领域，使用 Zookeeper 作为配置中心或者注册中心。它是 Hadoop 和 HBase 的重要组件，是 Kafka 的管理和协调服务，是 Dubbo 等服务框架的注册中心等。
Zookeeper 我想大家都不陌生，在很多场合都听到它的名字。它是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供一致性高性能协调服务。可以用来做：配置维护、域名服务、分布式锁等。有很多开源组件，尤其是中间件领域，使用 Zookeeper 作为配置中心或者注册中心。例如，它是 Hadoop 和 HBase 的重要组件，是 Kafka 的管理和协调服务，是 Dubbo 等服务框架的注册中心等。
作者丨DongGuoChao 来源丨https://blog.dogchao.cn/?p=299 导读：异地多活，作为一种高可用部署架构，成为大中型互联网公司的选择。像大家熟知的大型互联网公司，如阿里
采用高可用系统架构支持重要系统，为关键业务提供7x24的不间断服务，已经成为众多企业保障业务稳定、持续运转的主要选择。服务多活是高可用架构重要实施手段，本文介绍了一些业界常用的多活手段例如同城双活、两地三中心、异地多活架构设计方案并详述了各种方案的优缺点。
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过F5或者任何代理的方式就可以很好的解决。后文描述的主要是针对有状态的服务进行分析。服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存，比如MySQL数据库，redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式，还有jvm的内存的状态维持，但jvm的状态生命周期通常很短。 高可用的一些解决方案 高可用，从发展来看，大致经过了这几个
来源：https://blog.dogchao.cn/?p=299 前言 后台服务可以划分为两类，有状态和无状态。高可用对于无状态的应用来说是比较简单的，无状态的应用，只需要通过 F5 或者任何代理
做多活比较难搞的是中间件的多活和有状态服务的数据同步。zk作为一般公司的服务发现的方案，其多机房集群的搞法也是一个问题。
ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性，被广泛地应用于诸如 Hadoop、HBase、Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中。
原理类似分布式选举那一套，当一个master节点宕机时，剩下2个投票选出1个新老大，整个集群可以继续服务。对于核心系统，只部署单机房总归有点不保险，万一单机房故障就废了（比如：断电断网、或光缆被挖断）。那有同学肯定会想，多弄几个机房，把集群中的节点分散到多个机房不就好了么？
在集中式开发时代，配置文件基本足够用了，因为那时配置的管理通常不会成为一个很大的问题，简单一点来说，系统上了生产之后，如果需要修改一个配置，登录到这台生产机器上，修改这个配置文件，然后reload配置文件并不是什么很大的负担。但是在互联网时代，我们的应用都是分布式系统，部署在N台机器上，如果在线上一台一台的重启机器，会造成很大的负担和不稳定。并且对于公司来说，会有多个环境区分（测试环境和线上环境），有时还需要对同一环境中的不同集群做不同的配置。因此需要一个配置中心来集中管理不同环境、不同集群的配置，修改配置后能够实时推送到应用端。
ZooKeeper、Consul、Eureka和新生的Nacos 都实现了注册中心的功能。那么从哪些方面进行对比，进而选型呢？
发号器一般用来产生全局唯一 ID，有赞发号器的设计及背景参见文章《如何做一个靠谱的发号器》，本文在此基础上进行扩展，提供多机房发号与集群拆分能力，下文中使用 March 表示发号器服务。
数据同步强调准确性和实时性。 两个机房的数据根据不同的活性模式，数据域可能略有差异，但是相同的数据域必须要保障一致性。
上云前，主要是依赖第三方机房和自建机房，物理服务器数量超过千台。机房承接部分数据灾备，同时双机房，实现核心业务灾备环境。
上云后，均为广东的某个云厂商的 2 个可用区，不再使用 IDC 数据中心，部署架构一致。
为了保证系统能够对机房级别的故障进行容错,不会使系统不可用,这就需要在机房级别对系统进行冗余处理。而这就需要在架构上进行良好的设计。来面对多机房场景下的技术挑战。事实上，异地多活最大的挑战在于机房之间的物理距离更远,数据传输的延迟已经不能忽略。在网络普遍延迟的情况下,如何根据业务特性设计高可用的性能达标的分布式系统,将是最大的挑战。
2022年4月27日，联通支付有限公司发布《国产数据库选型采购项目》招标公告，最高限价 100 万元。 项目概况：联通支付目前正在使用的数据库包含了国外商业数据库Oracle和开源数据库MySQL，采用了Active Standby方式双机房部署。同机房内Oracle采用RAC高可用架构，MySQL采用MGR高可用架构。基于联通集团及联通支付公司对自主知识产权的要求及规划，需要将国外商业数据库Oracle稳步迁移至国产化数据库平台。 功能与性能要求： （1）投标人需参加含功能和性能场景的选型测试，且选型测
摘要：本文整理自快手实时计算数据团队技术专家李天朔在 Flink Forward Asia 2021 实时数仓专场的演讲。主要内容包括：
“天下武功，无坚不摧，唯快不破” 2019年6月6日 下午6:06分 全民女神林志玲宣布结婚，这是一条爆炸新闻，究竟有多炸??，一会儿我再给你分析，看到这条消息的这一刻，我的心里也一阵悲叹，为什么在全
随着业务的增长和技术的演进，在应用架构上，我们经历了单一用用架构->垂直应用架构->分布式应用架构的发展。对应的，后台数据库也出现了分布式的解决方案。读写分离，负载均衡读写以及两点双写集群甚至于多点多写集群这些，都离不开数据库的同步。一般的，这些同步都是在同一机房内的。 渐渐的，我们的业务扩展到了全国各地甚至与全世界各地。我们不能也不再满足于将应用和数据库部署在一个机房之中。在多个机房中，我们部署相同的服务。那么一个比较严峻的问题就是数据库跨机房的镜像如何做，也就是我们如何保证不同机房间的数据一致性？
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面，从最初的“两地三中心”，具备机房级容灾，不具备全部的城市级容灾，经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
编者按：在本次RTSCon2022中，我们邀请到了烟台小樱桃网络科技有限公司CTO，FreeSWITCH中文社区创始人 杜金房，为大家详细分享双机、三机，到可弹性伸缩的通信集群建设经验。包含一对一通话、呼叫中心及音视频会议、日志监控等场景，包含FreeSWITCH、Kamailio、WebRTC、MCU、SFU、Docker、K8S、ETCD、NATS、Loki等相关技术。
同城异地灾备，主要是用来进行备份容灾的，从而当一个数据中心挂了，另外一个数据中心经过切换之后，能让服务迅速的恢复。
今日头条的服务大量使用微服务，容器数目巨大，业务线繁多， Topic 的数量也非常多。另外，使用的语言比较繁杂，包括 Python，Go, C++, Java, JS 等，对于基础组件的接入，维护 SDK 的成本很高。
八股文整的挺好，算法也刷的够多，但问到项目就很拉胯。 这可能是现在大部分没有实际项目经验的校招生和一直从事边角料开发的社招生所面临的问题。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/1NhflDbO6CKYNSQcdM9ekg
Canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费。
有赞搜索中台的前身是ES中间件，并没有一个中台的概念，相应的就会有一个问题，业务接入搜索场景的时候还需要为此投入开发资源同步搜索设计，一个需求上线往往耗时很久，重复性工作较多，所以就有了后来的搜索中台的成立，将搜索完整链路的复杂性折叠成一个简单完整的搜索产品，让业务方直击搜索需求，无需费心搜索实现；在此前提下，如何针对搜索中台进行一个从0到1的完整的质量保障也是一个挑战，且中台面临的问题可能跟传统业务面临的不大一样，保障手段也需要更多样化。
在线业务侧主要从RocketMQ集群部署架构、平台系统架构、日常运维操作平台、监控告警一体化实践以及vivo如何通过建设AMQP消息网关的方式完成所有在线业务服务从RabbitMQ到RocketMQ的业务无感迁移，实现了在线业务消息中间件组件的统一。
什么样的理念？什么样的规则？什么样的原则？志同道合者同流合污之，分道扬镳者。。。滚滚滚，如大浪涛涛的长江水。。。
本文从设计及服务可用性方面，详细解析了微博短视频高可用、高并发架构设计中的问题与解决方案。
伴随着互联网行业的发展，金蝶和用友分别都有可部署在云端的产品，如K3cloud与U8等。企业本身也变得越来越轻，原先动辄几万甚至几十万的机房部署与人工管理，是现代化企业所不能接受的，在残酷的生存环境下，他们需要更轻的模式和更经济的方案。随着公有云市场的逐渐繁荣，越来越多的企业开始进行云上的实践，ERP系统在云端的部署，也逐渐形成一种新的业务模式，节省了企业建设机房与昂贵的固定人工成本。将机器托管在云端，由专业的云厂商来管理、运维基础设施，无需太多的考虑扩展和冗余的问题，大幅度降低系统部署的支出，而转为按需付费，是企业所乐意接受的。
最近在某项目中向某客户交付了一批云资源，其中包括两台裸金属物理机，用于oracle的双机HA使用。客户担心我方提供的物理机仍然是基于虚拟机的架构，会影响性能，因此要求进行我方机房查验该计算机是否真是物理机。为了检验我们的人品，真的需要这么麻烦吗？其实有更简便的办法。
Tech 导读 在企业的业务经营中，实时数据是营销、运维、决策的重要支撑，实时数据链路基本是所有大公司所拥有的，无论是否采用了中台模式，本文从如何建设实时数据双流、数据双流的建设标准，以及数据双流的压测备战三方面进行了详细的论述。
一开始各个模块都把需要调用的服务地址放到配置文件里，每次修改或者添加了服务需要修改各自的配置文件。而且NLU和BOT的服务是动态变化的。所以修改配置文件特别不灵活。为了解决这个问题，我们基于ETCD做了服务发现。在ETCD中约定一个目录，当服务有新增或者删除的时候，webServer会调用ETCD的接口，修改目录中的配置 ；“中控”watch某个目录，当内容有变的时候，读取服务配置存储到redis中。当请求到达“中控”的时候，“中控”根据请求中的场景ID，获取服务地址、并调用相关的NLU、FAQ服务。
高级软件工程师（面试题） 出题者:netkiller 出处：http://www.netkiller.cn/ 高级软件工程师 下面的面试题不分语言，适用于所有编程语言，更多偏向设计。 设计一个分类功能 该功用于行政区域划分，商品分类，等等 例如中国->广东-深圳 ..... 要求： 无限极分类，层次深度不限 快速检索，不能使用递归 只能使用一个数据库表实现 可以生成树形目录 商品以及属性功能的设计 一个商品有很多属性，例如尺寸，颜色这些属性有固定的值，而另一些属性如重量，体积是需要填写具体数值的，并且还有
Redis很好用，相比memcached多了很多数据结构，支持持久化。但是在很长一段时间里，原生是不支持分布式的。后来就出现了很多redis集群类产品，Tair是其中胜出的优秀作品之一。
关于数据同步的方式有很多种，现在有一个场景需要将mysql数据库的数据主动同步到我们的工程中，并且能再mysql数据库客户端更改某一行的数据也能将数据同步到另一个数据库或者工程中，对于这种场景的使用我们应该怎么去实现呢？
摘要：本文由快手实时计算负责人董亭亭分享，主要介绍快手基于 Flink 的持续优化与实践的介绍。内容包括：
服务器对于网站的稳定性是它的根基，不仅影响网站的运行，对网站搜索引擎优化、用户体验等也是有很大关系。因此，在如今网络时代，服务器的重要性也愈发明显。那么，市场上推出那么多服务器，它们是怎么分类的？我们又该如何判断服务器性能好坏呢？下面小编就给大家讲讲服务器都有哪些种类？如何判断服务器性能好坏？
题记：对于企业关键业务而言，信息系统可靠性是关键。各行业关键 IT系统因为系统故障导致服务中断的事件仍然时有发生，近年来有一些银行 IT 系统，虽然建有两地三中心布局，但仍然有业务中断服务的现象。传统的存储复制容灾架构和DG容灾架构理论上是可以避免业务中断的，但很多企业在实际操作过程中，往往灾备切换的过程很漫长。 近年来，互联网企业云计算、大数据风起云涌，传统企业在市场压力下，也面临着利用新技术，更好的服务用户与市场的迫切要求。 Extended RAC方案 Oracle ADG上的列式存储支持 Oracl
本文整理自李样兵在北京站 RocketMQ meetup分享美菜网使用 RocketMQ 过程中的一些心得和经验，偏重于实践。
互联网常见的高可用手段。比如服务冗余部署、异步化设计、负载均衡、服务限流降级熔断、架构拆分、服务治理、分布式存储等等，今天主要是一起聊下，多机房部署的灾备架构模式，来确保服务的高可用。
在一些跨境业务中,特别是电商或者SAAS场景,用户群体是分离的,经营者在国内,而产品使用者在海外,或者外海用户分布在多个大区,而数据中心在其中一个大区,那么就会存在一些跨大区或者跨机房的服务调用场景,比如海外用户分布在亚洲大区和美洲大区,亚洲大区与美洲大区之间数据节点部署是MS架构,那么如果美洲大区的用户有写操作,就需要调用亚洲大区的服务。
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