服务器应用程序不可用的原因是什么引起的 服务器应用程序不可用的原因是什么引起的?其实服务器应用程序不可用可能是由多种原因引起的。主要包括软件故障、网络问题、硬件故障、安全问题、配置错误、容量不足、数据
这个问题见了好几次,在.net下 Microsoft visual 2005->visual studio tools->visual studio 2005命令提示下输入aspnet_regiis -r,就可以只是重新注册一下而已这是因为你先装了.net而后装了iis用户的权限没加进运引起我的就是这种情况，先安装了.net环境，然后才安装 了IIS。
最近的项目，Kubernetes的人员要做系统维护的时候，需要修改我容器化应用的PDB，一直问我是否可以改动。
HPA是Horizontal Pod Autoscaler的缩写，它在Kubernetes中允许根据应用程序的负载动态调整Pod的副本数量，从而使得应用程序能够自动扩展或收缩，以适应变化的工作负载，进而提高资源利用率和应用程序的性能。
导读 ｜ Hystrix 服务容错保护 的概念和说明 大家看到这个图，千万可不要害怕啊！大家都知道这是什么吗？ 这就是大名鼎鼎的：豪猪 豪猪的英文就是：Hystrix，国外一些大牛的程序员在给自己的架
十几年前，我参加阿里巴巴面试的时候，觉得阿里巴巴这样的网站Web应用开发简直小菜，因为我之前是做类似Tomcat这样的Web容器开发的，所以面试的时候信心满满。
顾名(EVENT_RPCSS_SERVER_START_TIMEOUT)思义(RPCSS服务超时)
在微服务架构中，由于服务众多，通常会涉及多个服务层级的调用，而一旦基础服务发生故障，很可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将这种不可用逐渐放大的过程。
说起springcloud熔断让我想起了去年股市中的熔断，多次痛的领悟，随意实施的熔断对整个系统的影响是灾难性的，好了接下来我们还是说正事。 熔断器 雪崩效应 在微服务架构中通常会有多个服务层调用，基础服务的故障可能会导致级联故障，进而造成整个系统不可用的情况，这种现象被称为服务雪崩效应。服务雪崩效应是一种因“服务提供者”的不可用导致“服务消费者”的不可用,并将不可用逐渐放大的过程。 如果下图所示：A作为服务提供者，B为A的服务消费者，C和D是B的服务消费者。A不可用引起了B的不可用，并将不可用像滚雪球一样
连接到远程服务或资源时处理故障，此类故障所需恢复时间不定。 这可以提高应用程序的稳定性和复原能力。
在2017年2月1日，GitLab公司的运维人员就出现过这样的事故。当时运维人员在进行数据库维护时，通过执行rm -rf命令，删除了约300GB生产环境数据。由于数据备份失效，导致整个网站宕机数十个小时。
采用云计算的注意事项是一种很好的建议。云计算服务提供商(CSP)都会承诺在其基础设施中提供“高可用性”，其服务水平协议(SLA)通常提供95%至99.99%的正常运行时间，而每月服务费退款率将达到10%到50%不等。但通常没有达到这样的门槛，正如IT的许多方面一样，重要的在于细节。
但使用 Kubernetes 不仅仅是设置它并向其部署 pod。Kubernetes 中许多使应用程序更具弹性和高可用性的丰富功能不仅仅是一件事，而是不同流程和配置的组合。从如何在不停机的情况下部署应用程序，到调度Pod 以确保它们在节点之间正确分布。这些是我们将在本文中讨论的配置和技术的要点：
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。
本文主要记录win11遭遇关机自动重启的排查过程，为解决问题提供部分思路，仅供参考。
其实我们一直在使用SqlServer的连接池。在连接字符串中，Pooling为是否启用连接池，默认值为true，表示启用。
在Kubernetes中，Deployment对象不仅可以用于创建和管理Pod和ReplicaSet，还可以实现滚动更新应用程序的功能。Deployment的滚动更新功能可以让我们无需中断服务就可以快速升级应用程序，提高了应用程序的可用性和灵活性。
线性一致性是分布式系统中非常方便的一致性模型，因为它保证系统的行为像只有一个数据副本一样，即使系统实际上是多副本的。这使得应用程序可以忽略与分布式系统合作的一些复杂问题。然而，这种强力的保证也是有代价的，因此，线性一致性并不适合所有的应用。
讲述了它是什么，有什么作用，包含的一些功能， 例如服务发现，配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等。
作为软件开发人员，我们的生活是快节奏的，我们采用的是敏捷软件开发方法，迭代式的开发我们软件功能，开发完成提交测试，通过了QA的测试后被部署到生产环境，然后可怕的事情在生产环境里发生了，生产环境的压力超过了我们的设计值，也就是说过载了，这种情况经常发生在调用远程服务，因为没有做过载保护，导致请求的资源阻塞在服务器上等待从而耗尽系统或者服务器资源，很多时候刚开始的时候只是系统出现了局部的，小规模的故障，然而由于种种原因，故障的范围越来越大，最终导致了全局性的后果，墨菲定律在软件里面特别灵验。俗话说就是"任何会出
大约一年前，我在一致性模型上写了这篇文章的第一个版本，但我从来没有对它感到满意，因为它写得很匆忙，而且这个主题足够重要，需要得到更彻底的处理。ACM Queue要求我修改它以便在他们的杂志中使用，我利用这个机会改进了这篇文章。这是那个新版本。
SCTP (Stream Control Transmission Protocol)是一种传输协议，在TCP/IP协议栈中所处的位置和TCP、UDP类似，兼有TCP/UDP两者特征。
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
服务注册就是维护一个登记簿，它管理系统内所有的服务地址。当新的服务启动后，它会向登记 簿交待自己的地址信息。服务的依赖方直接向登记簿要Service Provider地址就行了。当下用于服 务注册的工具非常多ZooKeeper，Consul，Etcd, 还有Netflix 家的eureka 等。服务注册有两种 形式：客户端注册和第三方注册。 【耐心读完，文末有读者福利！！！】
.NET Standard: 定义：一套正式的 .NET API (.NET 的应用程序编程接口)规范，.NET Standard .NET Core 和.NET Framework 是.net standard 在不同平台下的具体实现。 image.png .NET Framework: 类库 + 运行时（CLR） Framework的体系结构 image.png image.png .NET Core: image.png image.png .NET Core三
在我们使用电脑的时候，经常会因为一些操作而弹出一些提示框，比如某某服务器不可用、某某指令无效等等，但是由于所表述得话语都是比较专业化的词汇，因此大家即便是看到了提示框，也不知道如何解决。但是在使用计算机的过程之中，如果某一项操作出现了无法进行的提示，之后的操作也是无法开展的，就比如我们在调整电脑时间的时候，就会出现“rpc服务器不可用”的提示框，那么遇到这种情况要如何解决呢？
基于HTTP的客户端经常被用作微服务的消费者。这类客户端往往有着平台无关性、语言无关性等特征，而被社区广泛支持，各类HTTP客户端框架也是层出不穷。
Deployment是Kubernetes中的一个高级别控制器，它可以使用Deployment对象来创建和管理应用程序的Pod和ReplicaSet。Deployment的对象和配置包括以下内容：
当我们需要访问被限制或被封锁的网站时，代理http是一个常见的解决方案。它通过将我们的请求经过一个中间服务器来实现访问限制网站的目的。
译文篇： Face ID和Touch ID 尽可能支持生物识别。Face ID和Touch ID是人们信任的安全，熟悉的身份验证方法。如果用户启用了生物认证，您可以假定他们了解其工作原理，欣赏其方便性
管理Kubernetes集群在保持一致的可用性和对故障的韧性方面存在困难。虽然使用副本可以确保存在多个应用程序实例，但并不能保证应用程序运行时的不间断。
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。
此方法适用于事件查看器中出现以下错误类型，数字相同或不同没有影响，解决方法大同小异：
高可用性 描述了一个周期内的功能连续可用的绝对程度，可表示为正常运行时间和停机时间之间的关系，如下公式：
构建一个高可用、可伸缩的应用程序不是一件容易的事，也不会是天上掉下来的馅饼。问题总会以你从未预期的方式出现，让你精心设计的功能对所有用户都停止工作。
Kubernetes 是当今容器管理和自动化最流行的选择之一。一个高效的 Kubernetes 设置每天都会生成无数新的指标，这使得监控集群运行状况非常具有挑战性。你可能会发现自己在筛选多个不同的指标时，并没有完全确定哪些是最具洞察力的，并需要给予最大的关注。
MySQL实例主从配置，可以实现数据同步、备份、读写分离、容灾:可以在主库挂掉后从备用从库中选举新Master进行数据恢复动作。
滚动更新（Rolling Update）是Kubernetes中一种用于更新应用程序版本的策略，它可以在不中断服务的情况下逐步替换旧版本的Pod。
为了简单，我一直用webservice提供对外接口,dotNetFramwork版本为2.0,一直运行得好好的,最近,服务器上的360安全卫士提示有新的补丁,习惯性的打上了,重启后,webservice再也无法访问,浏览器提示:
Kubernetes Deployment是Kubernetes中用于管理应用程序副本的对象，它提供了对应用程序的声明式定义，自动化部署、扩展和更新
Redis 集群是 Redis 数据库的分布式解决方案，通过在多个节点上分配数据从而提高数据处理能力和可靠性。Redis 集群允许我们将数据分散存储在多个 Redis 实例中，每个实例都有自己的数据部分，但整个集群被视为一个逻辑数据库，对客户端应用程序隐藏了数据分片和复制的复杂性，并显著增加了 Redis 的吞吐量和容错性。
在 iOS 15 公开推出后， 我们开始从用户端收到反馈报告：在打开我们的应用程序(Cookpad) 时他们被莫名其妙的反复退出到登录页。非常令人惊讶的是，这并不是我们在测试 iOS 15 beta 版的时候发现的问题。
本周 AWS 发生了更大的中断，当然媒体报道再次大肆报道。例如，“亚马逊网络服务中断使企业陷入困境”，华盛顿邮报的标题，仅举一个例子。
在分布式环境中，许多服务依赖关系中的一些必然会失败。Hystrix是一个库，它通过添加延迟容忍和容错逻辑来帮助您控制这些分布式服务之间的交互。Hystrix通过隔离服务之间的访问点、停止跨服务的级联故障并提供回退选项来实现这一点，所有这些选项都提高了系统的总体弹性。
在使用微服务的时候，内聚性是一个很重要的概念。Robert C. Martion对 单一职责原则 有个论述是： 把相同原因而变化的东西聚合到一起，而把不同原因而变化的东西分离开。这个论述很好的强调了内聚性这个概念。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
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