AlwaysOn 可用性组功能是一个提供替代数据库镜像的企业级方案的高可用性和灾难恢复解决方案。SQL Server 2012 中引入了 AlwaysOn 可用性组功能,此功能可最大程度地提高一组用户数据库对企业的可用性。 “可用性组”针对一组离散的用户数据库(称为“可用性数据库”,它们共同实现故障转移)支持故障转移环境。
“Windows Server 故障转移群集”(WSFC) 群集是一组独立的服务器,它们共同协作以提高应用程序和服务的可用性。SQL Server 2012 利用 WSFC 服务和功能支持 AlwaysOn 可用性组和 SQL Server 故障转移群集实例。
这种情况用的不多,只有当使用多个DHCP服务器才需要用到,但随着DHCP故障转移的使用越来越多、越来越简便,使用的也会越来越多;
本节将探讨ElasticJob故障失效转移机制。我们知道ElasticJob是一款基于Qu-artz的分布式任务调度框架,主要是指数据的分布式。ElasticJob的核心设计理念是一个任务在多个节点上执行,每个节点处理一部分数据。那如果一个任务节点宕机后,则一次任务调度期间,一部分数据将不会被处理,为了解决由于任务节点宕机引起任务一个调度周期的一次任务执行部分数据未处理,可以设置开启故障失效转移,将本次任务转移到其他正常的节点上执行,实现与该任务在单节点上进行调度相同的效果(本次调度处理的数据量),ElasticJob故障失效转移类图如图所示:
Redis 高并发架构中的哨兵(Sentinel)角色及其功能在确保分布式系统的稳定性和可用性方面扮演着至关重要的角色。在本文中,我们将进一步深入探讨哨兵的关键功能以及与故障转移相关的核心概念。
By Perry Whittle,2016/02/24(首次发布:2014/09/24) 关于系列 本文属于进阶系列:Stairway to AlwaysOn AlwaysOn是一套复杂的技术,往往被误解。在这个阶梯中,您将学习AlwaysOn技术,它们如何适应高可用性堆栈,以及如何充分利用它们。 欢迎来到“SQL Server AlwaysOn的阶梯”系列的第一个级别。在这篇1级文章中,我们将发现“AlwaysOn”,“故障转移群集实例”(FCI)和“Windows Server故障转移群集”技术。我们将
集群模式下从节点不接受任何读写请求,发送过来的键命令会重定向到负责槽的主节点上(其中包括它的主节点)。当需要使用从节点分担主节点读压力时,可以使用readonly 命令打开客户端连接只读状态。之前的复制配置 slave-read-only 在集群模式
在 HDFS 2.x 集群的 HA 模式下通常会有两个 NameNode 用来进行记录元数据,其中一个是主节点(Active),另外一个是备节点(Standby)。主备之间的数据同步通过 JournalNode 节点来充当中介,从而完成了主备节点之间数据的最终一致性。
master宕机,s1和s2中只要有1个哨兵认为master宕机就可以进行切换,同时会在s1和s2中选举出一个执行故障转移.
点击赠书:聊聊「分布式架构」那些事儿 1. 哨兵的介绍 sentinel , 中文是哨兵。 哨兵是redis 集群架构中非常重要的一个组件,主要功能如下: (1)集群监控:负责监控reidis master 和slave 进程是否正常工作; (2)消息通知:如果某个redis实例有故障,那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员; (3)故障转移:如果master node挂掉了,会自动转移到slave node上; (4)配置中心:如果故障转移发生了,通知client 客户端新的master 地址; 哨兵本
redis sentinel解决主从复制高可用问题 非高可用状态下故障处理 一个主节点、两个从节点 1)主节点发生故障,客户端连接主节点失败,两个从节点和主节点连接终端复制失败 2)选择一个从节点更新为主节点 3)更新应用方的配置信息,更新主节点信息,重新启动 4)待原来的主节点恢复后,将其加入从节点同步新的主节点
哨兵(Sentinel)是 Redis 分布式系统中用于监控和管理多个 Redis 服务器的组件。它的主要目标是确保 Redis 系统的高可用性,通过实时监测主节点和从节点的状态,及时发现并自动处理故障,保证系统的稳定运行。
Redis实现故障转移时,会选举一个新的主节点来取代原来的主节点,故障转移过程分为以下几个步骤:
作者 | Yelp 工程团队 译者 | 王强 策划 | Tina 讲述 Yelp 工程师如何协调其流量故障转移流程,并在可靠性、性能和成本效率之间实现微妙平衡的故事。 表面上看,这是很简单明了的流程:Yelp 的站点可靠性工程师有时会转移流量,以防止出现面向用户的错误。但是在幕后,这一流程涉及生产系统、基础架构团队以及成百上千开发人员和他们负责服务之间的复杂编排。这篇文章讲述的就是 Yelp 的生产工程和计算基础架构团队如何实现故障转移策略,在可靠性、性能和成本效率之间找到平衡的故事。 什么是流量故障转移?
MongoDB 主节点重启(MongDB Primary Node Restart)是指在 MongoDB 集群中,担任主节点的服务器发生故障或需要进行维护时,需要进行重启操作。在 MongoDB 集群中,主节点是负责管理整个集群状态和执行写操作的节点。如果主节点发生故障,整个集群将无法正常工作,因此需要进行主节点重启来恢复集群的正常运行。本文将会介绍如何通过腾讯云混沌演练平台进行 MongoDB 主节点重启,通过混沌实验帮助构建高韧性的系统
一、什么是高可用 高可用HA(High Availability)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务,我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位,会有1个时间单位无法提供服务,我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9,也就是99.99%,这就意味着,系统的年停机时间为8.76个小时。 百度的搜索首页,是业内公认高可用保障非常出色的系统,甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问
Sentinel是Redis官方提出的一个高可用解决方案。它由一个或多个 sentinel 实例构成 sentinel 系统。
在前面的文章中介绍了Redis的主从复制,但主从复制存在一定的缺陷。如果Master节点宕机,因为不具备自动恢复功能,需要人工干预,那么在这个干预过程中Redis将不可用。
哨兵(Sentinel)是 redis 的高可用性解决方案,前面我们讲的主从复制它是高可用的基础,需要人工介入才能完成故障转移,哨兵可以解决这个问题,在主从复制情况下,当主节点发生故障时,哨兵可以自动的发现故障并且完成故障转移,实现真正的 redis 高可用。在哨兵集群中,哨兵会监视所有的 redis 服务器和其他 sentinel 节点状态,来保证 redis 的高可用。
把时间线拨到 2021 年 11 月 18 日星期四,Dropbox 服务一切如常。用户没有感觉到任何异样,就如同无数个岁月静好的日子。但真是这样吗?当然不是,那天下午五点,一群 Dropbox 员工在 Zoom 频道里吵作一团,因为大家突然接到命令,要求把圣何塞数据中心跟 Dropbox 网络直接断开。
Redis Sentinel,即Redis哨兵,在Redis 2.8版本开始引入,实现了自动化的故障恢复,缺陷是:写操作无法负载均衡,存储能力受到单机的限制。
如果主服务器失效,则后备服务器应该开始故障转移过程。如果后备服务器失效,则不会有故障转移发生。如果后备服务器可以被重启(即使晚一点),由于可重启恢复的优势,那么恢复处理也能被立即重启。如果后备服务器不能被重启,则一个全新的后备服务器实例应该被创建。
在 深入学习Redis:主从复制 中曾提到,Redis主从复制的作用有数据热备、负载均衡、故障恢复等;但主从复制存在的一个问题是故障恢复无法自动化。本文将要介绍的哨兵,它基于Redis主从复制,主要作用便是解决主节点故障恢复的自动化问题,进一步提高系统的高可用性。
redis 的主从复制模式下,一旦主节点由于故障不能提供服务,需要人工将从节点晋升为主节点,再通知所有的程序把 master 地址统统改一遍,然后重新上线。毫无疑问,这种故障处理的方法是效率低下的,无法接受。
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。
在Redis中,与Sentinel(哨兵)实现的高可用相比,集群(cluster)更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性,如果在集群的主节点上加入对应的从节点,集群还可以自动故障转移,因此相比Sentinel(哨兵)还是有不少优势的。 以下简单测试Redis的集群(单机多实例的模式),来体验一下集群的自动故障转移功能,同时结合Python,来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现。
Windows故障转移群集是由多个服务器组成的共同提供某高可用服务,该服务用于防止单台服务器故障导致服务失效。故障转移群集是一种高可用性的基础结构层,由多台计算机组成,每台计算机相当于一个冗余节点,整个群集系统允许某部分节点掉线、故障或损坏而不影响整个系统的正常运作。一台服务器接管发生故障的服务器的过程通常称为"故障转移"。
Redis 哨兵模式是 Redis 提供的一种高可用解决方案。它通过使用哨兵节点来监控 Redis 主服务器和从服务器的运行状态,当主服务器出现故障时,哨兵可以自动将一个从服务器提升为新的主服务器,实现故障转移。
本篇文章我们来通过源码分析一下Nacos的本地缓存及故障转移功能,涉及到核心类为ServiceInfoHolder和FailoverReactor。
哨兵 + Redis主从的部署架构不保证数据零丢失,只保证redis集群的高可用性。
关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。 keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。 本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。 阅读目录: Redis Sentinel 故障转移消息接收的3种方式 整体流程图 总结 Redis Sentinel Sentinel介绍 Sentinel是Redis官方为集群提供的高可用解决方案。 在实际项目中可以使用sentinel去做redis自动故障转移,
2)执行 clusterDelSlot 操作撤销故障主节点负责的槽,并执行 clusterAddSlot 把这些槽委派给自己。
redis sentinel(redis哨兵) 一、redis哨兵简介 特殊的redis节点,不是数据节点。用来监控数据节点,如果数据节点故障,能够对该节点进行下线标识,如果故障的节点是主节点,sentinel可以实现自动的故障切换。
系统,即若干部分相互联系、相互作用,形成的具有某些功能的整体。分布式系统是其中一个部分。 系统并不是计算机科学独有的名词,它是非常宽泛的概念,生态,机械等,都是系统。
虽然现在使用哨兵+主从的方式比较少了,但通过理解 Redis 哨兵,我们能获得更深入的分布式的知识。
当主服务器宕机后,需要手动把一台从服务器切换为主服务器,这就需要人工干预,费事费力,还会造成一段时间内服务不可用。 所以更多时候,我们优先考虑哨兵(sentinel) 模式。
Redis Sentinel 为 Redis 提供了一个简单的自动化的高可用机制。
灾备,又称灾难恢复(disaster recovery)。指的是, 发生灾难时恢复业务的能力。这就意味着已经发生了灾难,进行补救。它的流程是,前期准备,发现灾难,应对灾难。 大多数系统的自动灾备依赖外部系统实现,一些关键模块则使用分布式共识算法实现内部灾备。
关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。
在今天的文章中,我们将深入探讨Redis故障转移后,新的主节点如何恢复最新的数据。这是一个关键的话题,特别是在构建高可用性的Redis环境中,以确保数据的不丢失和持久性。
数据库镜像维护一个数据库的两个副本,这两个副本必须驻留在不同的 SQL Server 数据库引擎服务器实例上。 通常,这些服务器实例驻留在不同位置的计算机上。 启动数据库上的数据库镜像操作时,在这些服务器实例之间形成一种关系,称为“数据库镜像会话”。
Redis是一个非常流行的开源内存数据存储解决方案,包含了许多有用的功能,例如支持各种数据结构、复制、持久化等等。Redis还提供了外部Redis哨兵用于监控和管理Redis集群的高可用性。
关于Redis高可用方案,看到较多的是keepalived、zookeeper方案。 keepalived是主备模式,意味着总有一台浪费着。zookeeper工作量成本偏高。 本文主要介绍下使用官方sentinel做redis高可用方案的设计。
提到哨兵我们第一个印象就是和安全保卫方面相关的。那么在Redis中也是一样的,它也是保卫Redis的运行安全的。Redis在主从复制的模式下,如果主节点发生故障不能提供服务时,那我们可以人工的介入,将其中任何一个从节点晋升为主节点,然后我们还要通知其它子节点更新主节点信息。这样Redis就可以继续提供服务了。但在实际的场景中,如果我们采用人工介入的方式来解决主节点故障等问题是不恰当的,因为只要和人有关的操作就可能会有问题,其二人工进入的方式修复的比较慢。为了解决以上各种问题,于是Redis在2.8版本之后提供了Redis Sentinel(哨兵)功能来解决这种问题。所以这一篇中我们主要介绍Redis Sentinel的详细使用。
故障检测:每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话,如果机器崩溃,ZooKeeper中的会话将终止,ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
这可能是我看过的写的最详细的关于redis 选举的文章了, 原文链接 Raft协议是用来解决分布式系统一致性问题的协议,在很长一段时间,Paxos被认为是解决分布式系统一致性的代名词。但是Paxos难于理解,更难以实现,诸如Google大牛们开发的分布式锁系统Chubby都遭遇了很多坑。Raft协议设计的初衷就是容易实现,保证对于普遍的人群都可以十分舒适容易的去理解。另外,它必须能够让人形成直观的认识,这样系统的构建者才能够在现实中进行必然的扩展。 本文从Redis Sentinel集群选择Leader的具
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