2.随着公司发展，用户数量增多，并发越来越多，业务需要更高的QPS，而主从复制中单机的QPS可能无法满足业务需求
如果你处理网络系统，你可能会很关心延迟（latency）。在面对一组服务器时，你还可能需要决定使用哪种负载平衡算法。在做这些决策时，对不同负载平衡器配置中预期的行为建立直觉非常有帮助，这样你就可以在没有任何意外行为的情况下最小化环境中的延迟。
假设我们在一台主从机器上配置了200G内存，但是业务需求是需要500G的时候，主从结构+哨兵可以实现高可用故障切换+冗余备份，但是并不能解决数据容量的问题，用哨兵，redis每个实例也是全量存储，每个redis存储的内容都是完整的数据，浪费内存且有木桶效应。
65 哥已经工作5年了，一直做着简单重复的编程工作，活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
65 哥已经工作两年了，一直做着简单重复的编程工作，活活熬成了一个只会 CRUD 的打工 boy。
在RocketMQ架构中，我们都知道一个topic下可以创建多个queue，生产者通过负载均衡策略可以将消息均匀的分发在各个queue中，而这些queue 可以通过负载均衡给多个消费者订阅从而提升消费效率，本文将从以下两个方面从源码角度分析producer和consumer的负载均衡原理：
持久化是最简单的高可用方法（有时甚至不被归为高可用的手段），主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。
在刚刚结束的“2020虚拟开发人员和测试论坛”上，来自瞻博网络的工程师Kiran KN和同事，介绍了在Tungsten Fabric数据平面上完成的一组性能改进（由Intel DDP技术提供支持），以下为论坛技术分享的精华：
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中作业分片算法和分片之后使用Zookeeper事务来提交分片节点
在分布式集群中，对机器的添加、删除或者是机器故障后自动脱离集群等操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用的是常见的取模哈希算法，当有机器添加、删除之后，需要对数据做迁移，非常麻烦。
假设一台 32G 内存的服务器部署了一个 Redis，内存占用了 25G，会发生什么？
MQ Push一条消息给消费者后，等待消费者的ACK响应，需要将消息标记为已消费。如果没有标记为消费，MQ会不断的尝试往消费者推送这条消息。
Redis 集群模式有三种：主从模式（Redis 2.8 版本之前）、哨兵模式（Redis 3.0 之前）、集群模式（Redis 3.0 之后）。
Kafka在可配置数量的服务器上复制每个主题分区的日志（您可以逐个主题地设置此复制因子）。这允许在群集中的服务器发生故障时自动故障转移到这些副本，以便在出现故障时消息仍然可用。
说起存储性能，我们就不得不说存储访问协议，Windows场景下的存储访问协议主要有：标准的SMB协议和私有客户端协议。SMB是Windows系统上主要的共享文件访问协议，与操作系统的兼容性好。但众所周知的，SMB也存在性能问题，在文件传输期间，会有较高的协议开销。对于大文件传输，这些开销仅发生一次，但传输大量小文件时，这种开销则是重复的，这导致SMB协议难以满足渲染以及一些EDA、CAD等高性能计算场景的需求。为了解决这些场景下共享文件系统的性能访问瓶颈，焱融科技发布了YRCloudFile的Windows客户端，实现了在Windows服务器上对YRCloudFile集群的并行访问，从而提升Windows应用对大小文件的访问性能。
Kafka 通过 消费组协调器 (GroupCoordinator) 与消费者协调器 (ConsumerCoordinator)，实现消费者再均衡操作。
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发，要实现高可用，既需要分布式，也离不开集群。
在上一篇文章中，我谈到了 Kubernetes 资源管理的基础。 在这篇文章中，我们将深入探讨当我们将 CPU 请求配置到 pod 的容器时幕后发生的事情。
在这篇文章中，我们讨论了三个开源的负载平衡器控制器，它们可以与任何Kubernetes的发行版一起使用。
设计一个支持数百万用户的系统是非常有挑战性的, 这是一个需要不断调整和优化的过程, 接下来的内容中, 我将构建一个系统, 从单个用户开始，到最后支持数百万的用户。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/151474.html原文链接：https://javaforall.cn
Consul是一个用于服务发现、配置管理和分布式系统治理的开源工具。它提供了一组功能丰富的API和Web UI，可用于管理服务、配置和安全。本文将介绍Consul的治理和安全功能，并提供示例来帮助您更好地了解这些功能。
为了平衡负载，当服务器的性能不足以应对当前的请求量时，可以使用负载均衡来将请求分配给多台服务器处理。这种机制可以提高系统的可用性、可扩展性和性能。
Spring Cloud Gateway是一种基于Spring Boot的API网关，它可以将请求路由到不同的微服务中，并支持负载均衡的功能。在微服务架构中，负载均衡是一个非常重要的组件，它可以提高系统的性能和可用性，避免单点故障。
在2021年2月7日，中国人民银行发布了《金融信息系统多活技术规范》，将其作为指导金融行业标准。可以说金融业关系国计民生，维护金融信息系统安全是国家信息安全的重点，因发生灾难导致金融服务中断，可能对企业内部管理、公民、法人和其他组织的金融权益甚至国家金融稳定和秩序产生影响。为规范和引导在金融信息系统合理运用多活技术实现业务承载和灾难恢复，有效防范金融信息系统风险，保护金融机构客户的合法权益，特编制这一标准。本文针对这一标准并结合外部实践经验进行探讨。
RocketMQ分布式集群是通过Master和Slave的配合达到高可用性的；Master 角色的Broker支持读和写，Slave角色的 Broker仅支持读，也就是Producer只能和Master角色的Broker 连接写入消息;Consumer可以连接Master角色的Broker，也可以连接Slave角色的Broker来读取消息；
分区器是生产者层面的负载均衡。Kafka 生产者生产消息时，根据分区器将消息投递到指定的分区中，所以 Kafka 的负载均衡很大程度上依赖于分区器。 Kafka 默认的分区器是 Kafka 提供的 DefaultPartitioner。它的分区策略是根据 Key 值进行分区分配的：
近年来，Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中，你被要求设计 Google Drive。
我们都知道,当数据量大了的时候,我们都会选择使用多台服务器共存数据,通过 取模方式进行随机分配服务器存储.
按照当前的topic分区数量平均分配, 负载均衡, 所以每个Broker都可以分配到 10个分区。
1,什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 （一）HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被
Tungsten Fabric大量使用了overlay，它的整个体系结构基于利用overlay来提供L2/L3虚拟化，并使底层IP fabric对虚拟工作负载透明。
随着对旨在为关键系统提供服务的可靠和高性能基础架构的需求不断增加，术语可扩展性和高可用性不再受欢迎。虽然处理增加的系统负载是一个常见问题，但减少停机时间和消除单点故障同样重要。高可用性是一种大规模的基础设施设计，可以满足后面的考虑因素。
说起 Redis 应该没有人会陌生了吧，作为开发中最最最最最最最常用的 nosql，它的重要性不言而喻。
Redis专题（八） ——Redis高可用（集群篇） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、分片方式 当主从结构的每个库都存储全量数据，则导致该主从系统的最大存储量被最小存储的redis服务器限定，形成木桶效应。 因此可以对redis进行水平扩容。由于redis轻量级，因此可以预先分足够多数量的片，并在存储的时候客户端采用某一算法将数据平均分配到不同的redis中。当数据量小的时候，每个片占用的内存都不多；当数据量很大时，也只需要将部分redis迁移到其他服务器即可。 2、集群概述 分片方式维护成本
vivo 互联网领域的部分业务在微服务的实践过程当中基于很多综合因素的考虑选择了TARS微服务框架。
解压到安装目录就可以直接使用了，需要注意的是，路径不能有中文名，linux环境下需要还需要安装gcc等环境
最近有粉丝反馈说面试阿里和京东都遇到了同一个题，问题都是都是在第二面，考察候选人架构设计能力：设计一个高可用系统。
前两天学习了集群的应用，简单总结下：集群并不是很高深难懂的知识，只要掌握其原理，那么实现起来并不是很困难。下面我们一起来简单学习下集群。 什么是集群？ 集群或者说是群集：其目的是为了实现将多台计算机组合以来完成特定的任务，比如天气预报，大型网络游戏，这些都需要很大的运算量，单台计算机实现成本太高，而且不现实。那么就需要通过集群的方式，将废弃的或者正在使用的计算机联合起来，结合整体的力量来解决这些问题。 集群的类型大致分为三类： 1.LB Load Balancing（负载均衡集群） 2.HA High Availability（高可用性集群） 3.HP High Performance（高性能集群）
YugabyteDB 2.0版本的核心功能之一是与PostgreSQL兼容的YugabyteDB SQL（YSQL）API。在这篇文章中，我们将从性能和可扩展性两个方面，比较YSQL与其他两个兼容PostgreSQL的分布式SQL数据库——Amazon Aurora PostgreSQL和CockroachDB。 SQL基准测试表明，YSQL的可扩展性是Amazon Aurora能达到的最大吞吐量的10倍。此外，对于类似的硬件配置，YSQL和Amazon Aurora相比，吞吐量提高了近2倍，延迟却只有
消息中间件是基于队列与消息传递技术，在网络环境中为应用系统提供同步或异步、可靠的消息传输的支撑性软件系统。
大家好，我是 moon，作为在消息中间件中拥有神一样地位的 kafka，你真的了解它吗？
要了解一致性哈希，首先我们必须了解传统的哈希及其在大规模分布式系统中的局限性。简单地说，哈希就是一个键值对存储，在给定键的情况下，可以非常高效地找到所关联的值。假设我们要根据其邮政编码查找城市中的街道名称。一种最简单的实现方式是将此信息以哈希字典的形式进行存储 <Zip Code，Street Name>。
今天分享一下kafka的主题(topic)，分区(partition)和副本(replication)，主题是Kafka中很重要的部分，消息的生产和消费都要以主题为基础，一个主题可以对应多个分区，一个分区属于某个主题，一个分区又可以对应多个副本，副本分为leader和follower。
缺点：没有考虑机器的性能问题，根据木桶最短木板理论，集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
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