关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
有时候要下个定义挺难的，那么就从具体来说吧。博主曾经在京东工作过，大家都知道京东是个大型网站，这点应该没有异议。那它有哪些特点呢？
相对于samba来说，如果仅仅只是希望搭建一个linux之间进行文件共享的服务器，而不是所有异构的系统之间共享的话，nfs是一个不错的选择。但是客户端如果想要共享nfs服务器上的文件，则必须安装nfs-utils客户端才能共享成功。各有优劣，下面来讲nfs的搭建。
停机迁移包括停服迁移与非停服迁移，停服迁移是选择某一时间点流量最少时停止所有服务，并在最短时间内完成数据迁移，此时需要注意停服时间；非停服迁移，即停止所有写数据服务，查询服务并不停止，同样要注意停服时间，防止对生产环境有较大影响。停机迁移完成后，还需要进行数据核对，通常首先要校验迁移前后数据量是否一致，其次还可对迁移前后数据逐条进行校验，还可进行流量回放，保证迁移前后业务表现完全一致。
Web 1.0 时代，几乎所有网站都是静态网站，没有和用户有什么交互，主要用于给用户展示内容。
很多以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等，都需要对文件进行管理，包括文件的存储、同步、访问（文件上传、文件下载）等，同时肯定会伴随着大容量存储和负载均衡的问题。
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程，知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中，会存储在不同的数据库中，数据库是分布在不同系统中，所以需要不断地进行数据流转，不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份，也是十分重要并且我们必须了解的环节。
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器（更快更大的CPU），文件服务器（更大的硬盘）和数据库服务器（更快的硬盘和更大的内存）。
0x00 缘由 有人说：编程是一种美，是一门艺术，享受其中思维的妙曼身姿，一个有灵魂的程序猿叫做万物的“造物主”； 而我说：漏洞是一种美，是一个世界，畅游于黑暗的世界里
业务场景： 1. 后端服务为java web应用，使用tomcat容器，多实例集群化部署。 2. 前端使用nginx作为后端应用的反向代理。 业务需求： 现在需要在java web应用端上传文件，同时还要能支持文件下载。 设计方案： 1. 文件应该专门使用文件服务器进行存储，在数据库中存储文件下载链接即可。 2. tomcat容器本身不擅长做文件上传下载的事情，所以最好将文件上传下载的功能与web服务分离，比如使用nginx作为文件服务器。 具体实现： 通常，针对简单的应用，可以使用NFS，在web端上传文件后直接写到文件服务器；或者将文件上传到web应用之后，再将文件同步到文件服务器。 不论是通过NFS或者任何其他同步工具的方式，都存在文件中转的过程，必须先将文件通过web应用进行上传保存，再同步到文件服务器。中间可能存在同步出错或延时，也存在扩展性不好的问题。 所以，设计实现方案如下： 1. 使用http协议通过web表单方式上传文件。 2. 在文件服务器上部署web服务器，专门用于文件上传。 3. 通常在web应用中上传文件时，除了上传文件数据，还需要传递一些文字。文字保存在数据库中，文件保存在服务器上，同时将生成文件下载链接保存在数据库。 4. 通过MD5校验文件内容，避免相同文件因为文件名不同而被恶意上传导致大量垃圾文件占满磁盘空间。
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的，而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会
针对第一个问题,图片通过Web应用上传之后不能保存在本地,应该使用专门的图片服务器或者分布式文件系统进行存储. 具体实现方案如下:
在系统设计时，如果能预先看到一些问题，并在设计层面提前解决，就会给后期的开发带来很大的便捷。相反，有缺陷的架构设计可能会导致后期的开发工作十分艰难，甚至会造成“推倒重来”的情形。因此，在系统设计阶段，应该尽可能的规避项目开发中可能会遇到的各种问题。本文就选取了几个经典的问题进行介绍。
1.1 高并发，大流量 1.2 海量数据 存储及管理海量数据，需要大量服务器 1.3 高可用: 7 * 24 小时服务 1.4 用户分布广泛，网络环境复杂 1.5 安全环境恶劣 大型网站几乎每天都被黑客攻击 1.6 需求快速变更，发布频繁 1.7 渐进式发展
随着linux系统的成熟和广泛普及，linux运维技术越来越受到企业的关注和追捧。在一些中小企业，尤其是牵涉到电子商务和电子广告类的网站，通常会要求作负载均衡和高可用的Linux集群方案。 那么如何实施linux集群架构，才能既有效保证网站健康运行，又能节省运维成本呢？ 下面依据近几年的运维经历，简单梳理下自己的一点感悟。 （1） 机房的选择 如果有自己公司的机房那是再好不过的了；如果没有，建议放在BGP机房内托管，如果有选择的话，最好是选择带有硬件防火墙的机房，这样在安全方面也有保障； 网站如若是放在ID
首先怀疑是客户端DNS设置问题，检查后发现，IP地址和DNS服务器都是自动获取的，并且全部正确。
用思维导图学习java真的是一个不错的方式！今天，我们用导图的方式来梳理一下一个网站从0到1流量逐渐增加的过程中会涉及到的技术与知识体系。
文件服务器(file servers)是一种器件，它的功能就是向服务器提供文件。 它加强了存储器的功能，简化了网络数据的管理。 它一则改善了系统的性能，提高了数据的可用性，二则减少了管理的复杂程度，降低了运营费用。
随着近年来SOA（面向服务技术架构）的兴起，越来越多的应用系统开始进行分布式的设计和部署。系统由原来单一的技术架构变成面向服务的多系统架构。原来在一个系统之间可以完成的业务流程，通过多系统的之间多次交互来实现。这里不打算介绍如何进行SOA架构的设计，而是介绍一下应用系统之间如何进行数据的传输。
分布式文件服务器-FastDFS 什么是FastDFS FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。 FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tr
比如，式系统部署之后，就需要各个系统模块之间进行数据的配合，比如订单系统的库存扣减数据要同步给备货系统进行采购。
还是很多很多年前，做过一个小系统，是一个和支付相关的小系统。因为是一个小系统，所以一切都那么简单。一台应用服务器，一台数据库服务器；文件、图片都放在应用服务器上，一切都是那么的平淡，一切都是那么的理所当然。
文件是现代组织的主要资产。混合云文件服务通过结合云计算和内部部署的文件系统的优势，将在全球范围内越来越多地用于管理和共享文件。
一个对Java程序员进阶成长颇有研究的人，今天继续给大家带来新的一篇Java进阶指南。
基于应用程序的、基于文件的和基于块的迁移都有各自的优点和适用场景。选择正确的解决方案首先要了解它们之间的差异。
在做负载均衡时有多台Web服务器提供访问服务，通过负载均衡器调度分发。但如果将网站文件都分别部署在所有Web服务器上，则需要对所有Web服务器都进行文件维护，同时需要考虑文件同步问题，这将带来极大的工作量。
当用户A通过互联网上传文件时，经过负载均衡，随机或者定向分配到某个节点。但是当用户B去下载这个文件的时候，并不确定会向哪个节点发送请求，这样会导致用户存在一定几率下载不到的情况。
如果像面试官说的这种场景，再使用上面我提到的AOF缓冲区就有点浪费内存空间了。所以Redis会将主服务器的这条Del删除命令，发送给从服务器。
如今，越来越多的企业正在将数据迁移到云中，以利用无需采购或维护大量硬件相关的成本、可扩展性和效率的优势。事实上，云计算数据存储当然可以帮助组织实现卓越的投资回报率。
NFS简介 NFS（Network File System）即网络文件系统。 主要功能：通过网络（局域网）让不同的主机系统之间可以共享文件或目录。 主要用途：NFS网络文件系统一般被用来存储共享视频，图片，附件等静态资源文件。 NFS存储服务 无NFS文件共享存储 当用户A通过互联网上传文件时，经过负载均衡，随机或者定向分配到某个节点。但是当用户B去下载这个文件的时候，并不确定会向哪个节点发送请求，这样会导致用户存在一定几率下载不到的情况。 有NFS文件共享存储 当用户A通过互联网上传文件时，经过
为了避免单点redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的，即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份
世界最温暖的举例，是我在internet的另一端，而你挑着一筐刚刨出来的数据来看我。
特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：飘扬的红领巾 摘自：http://www.cnblogs.com/leefreeman/p/3993449.html 前言 一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就;不
移动智能应用可以分为在线模式、纯离线模式与“在线+离线”混合模式。在线模式下系统数据一般存储在服务器端的大中型数据库（如 SQL Server、Oracle、MySQL 等），移动应用依赖于稳定可靠的网络连接；纯离线模式下系统数据一般存储在移动终端的轻量级数据库（如 SQLite等），移动应用不需要网络连接；“在线+离线”混合模式则比较复杂，通常情况下系统数据存储在服务器端，移动终端暂存部分数据，因而形成了分布式异构数据库。在移动应用运行过程中，当移动终端或服务器端执行数据更新操作后，为了保证数据的完整性和一致性，需要进行双向的数据同步。然而，由于移动网络本身具有复杂性、动态性、弱连接性以及通信延迟与带宽相对有限等特性，因而移动应用的数据同步技术备受考验。
ZooKeeper中，数据存储分为两部分，内存数据(ZKDatabase)与磁盘数据(事务日志 + 事务快照)。
来源：http://blog.jobbole.com/96035/ 伯乐在线 - HollisChuang 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》，这本书很值得一看，强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问。Google 日均 PV 35 亿，日 IP 访问数 3 亿；腾讯 QQ 的最大在线用户数
DRBD（Distributed Replicated Block Device）是一种用于实现高可用性和数据冗余的开源技术。它允许在不同的服务器之间实时同步数据，以提供数据的冗余和容错能力。本文将详细介绍如何在 CentOS Linux 上安装和配置 DRBD。
大家好，我是小❤，一个漂泊江湖多年的 985 非科班程序员，曾混迹于国企、互联网大厂和创业公司的后台开发攻城狮。
Redis在日常部署的时候，可以有多种部署模式：单机、主从、哨兵、集群（分区分片），因此本文将对上面这四种模式进行详细的讲解，特别是集群模式将进行最细致的讲解（现行普遍使用的方式）。
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我们之前操作 Redis 都是单机版，但是实际应用中没人使用单机版，都是搭建集群的方式。这篇文章要介绍的主从复制，是指将一台 Redis 服务器的数据，复制到其他 Redis 服务器，我们将前者称为主节点 master，将后者称为从节点 slave（replica）。在这个过程中，数据的复制是单向的，即只能从主节点到从节点。并且从节点只能读数据，不能写数据，实现读写分离。
朋友圈复杂度分析： 业务复杂度：朋友圈的业务复杂度比较低，只有内容发布、查看和评论和点赞等内容。 质量复杂度：朋友圈的用户非常多，微信的用户数量都会有朋友圈功能，根据张小龙在“2021微信公开课PRO”中的演讲，每天有10.9亿用户打开微信，3.3亿用户进行了视频通话；有7.8亿用户进入朋友圈，1.2亿用户发表朋友圈，其中照片6.7亿张，短视频1亿条；有3.6亿用户读公众号文章，4亿用户使用小程序。 可知，微信朋友圈的PV每天约为7.8亿，绝大部分人都会在白天查看朋友圈，在0点-6点相对是朋友圈活跃度最低的时间段，这部分的PV忽略不计，按18小时计算。 可以得到平均的QPS为12000，考虑到在某些时间段如中午吃饭、上下班路上使用朋友圈的情况会相对集中，因此，可以考虑峰值是平均值的5倍，那么高峰期的QPS大约为60000/s。 再查看朋友圈的时候，基本上查看朋友的人都会点赞，那么点赞功能的TPS可能是查看QPS的百分之八十左右，约为50000/s 对评论朋友圈的情况，评论的概率会低于点赞，按缩减五倍计算，评论的TPS大概为10000/s 对于发布朋友圈的情况，会存在很多用户都是查看朋友圈，而不会发布朋友圈，因此与评论持平即可，TPS为10000/s
如今，很多企业专注于混合云存储架构，这是因为人们相信其能够应对当今IT存储的挑战：不断扩展的数据、多个站点、灵活性和规模需求，同时满足特定的性能需求。 如今，很多企业专注于混合云存储架构，这是因为人们
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