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
可用性指标时网站架构设计的重要指标,对外是服务承诺,对内是考核指标,具体到每个工程师,更多的是使用故障分。
不过考虑到如何安全使用 Redis 也是这个比较基础的东西,新手如果配置不当,很容易造成线上的 Redis 服务处于「裸跑」状态,被黑客恶意攻击,导致 Redis 服务不可用,进而导致依赖 Redis 服务的 Session、缓存、队列、分布式锁等业务功能瘫痪,造成严重的生产事故,所以在深入探索 Redis 底层原理和集群构建之前,学院君准备给大家插播下 Redis 的安全使用。
互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑,转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。
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。
主从复制,是指将一台Redis服务器的数据,复制到其他的Redis服务器。前者称为主节点(master/leader),后者称为从节点(slave/follower);数据的复制是单向的,只能由主节点到从节点。Master以写为主,Slave以读为主
● Nginx:192.168.56.105 ● Tomcat1:192.168.56.106 ● Tomcat2:192.168.56.107 ● Tomcat3:192.168.56.108 这里,我们在原来的 my.conf 中来编写配置文件:
高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的,可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候,服务仍然是可用的。
用Go语言写游戏服务器也有一个多月了,也能够明显的感受到两者的区别。这篇文章就是想具体的聊聊其中的区别。当然,在了解区别之间,我们先简单的了解一下Go语言本身。
之前一直运行正常的数据分析平台,最近一段时间没有注意发现日志索引数据一直未生成,大概持续了n多天,当前状态: 单台机器, Elasticsearch(下面称ES)单节点(空集群),1000+shrads, 约200G大小。
现在随处可见分布式集群这个词,由于分布式和集群这两个词经常被放在一起使用,所以两个词似乎就是连在一起使用的,其实并非如此.
Redis 是一个开源(BSD许可)的,内存中的数据结构存储系统,通俗的来讲就是基于内存的高性能K/V数据库。 Redis 作为一个key—value储存系统。支持储存的value类型相对更多,包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希散列)。
服务器搬迁后不是简单能连接上服务器就可以了,还有许多的事情需要考虑,否则服务器不可用还是白搭。 我大体碰到了如下的一些问题,也能够反应出来对于系统的各种潜在隐患。 1 批量检测服务器的可用状态 如果有大批量的服务器搬迁,有些能够连通,有些不可以,使用telnet本身就有硬伤,我们直接设置个超时时间,对于服务是否可用一目了然。这个时候还是推荐使用nc命令。比如测试服务器10.129.128.37的22端口是否可通,超时时间为2秒,则可以使用如下的命令。 nc -z -v -n -w 2 10
ngx_http_upstream_module 模块是用来定义被proxy_pass,fastcgi_pass,uwsgi_pass,scgi_pass, and memcached_pass 指令引用的服务器组。
nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数.
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
raft作为一个强一致性的集群共识算法,可以保证当集群多数节点存活时服务可用,但只能有一个领导者,有比较大的局限性。 若是使用同集群多实例方案,所有实例同生共死,当集群非多数节点存活时,所有实例均无法对外提供服务。
上篇文章我们了解到,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。那么,分区数越多就越好吗?显然不是。今天我们来聊下kafka在分区数过多的情况下,会带来哪些弊端。
项目中的一个case,有一块东西,是要用多线程做一些事情,小伙伴做项目的时候,没有太留神,资源隔离,那块代码,在遇到一些故障的情况下,每个线程在跑的时候,因为那个bug,直接就死循环了,导致那块东西启动了大量的线程,每个线程都死循环
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
2.服务器上的Tomcat接收到该url,根据该url判断为Servlet请求,此时Tomcat将产生两个对象:请求对象(HttpServletRequest)和响应对象(HttpServletResponce)
三层架构逻辑上可以部署在同一台物理机上,但随着网站业务的发展,必须要对已分层的模块进行分开部署,也就是三层结构分别部署在不同的服务器上。使网站拥有越来越多的计算资源以应对越来越多的用户访问。
windows XP cmd命令大全 一,ping 它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说,ping命令是第一个必须掌握的DOS命令,它所利用的原理是
从图中可以看出Eureka服务器提供服务注册与服务查找功能。多台服务器可以形成Eureka服务器集群,以提供高可用的服务。 Eureka 服务器并没有提供后台的存储, 这些注册的服务实例被保存在内存的注册中心, 它们通过心跳来保持其最新状态, 这些操作都可以在内存中完成。 客户端存在着相同的机制, 同样在内存中保存了注册表信息, 这样的机制提升了Eureka 组件的性能, 每次服务的请求都不必经过服务器端的注册中心。
HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多应用程序需要直接通过 HTTP 协议来访问网络资源。一般的情况下我们都是使用浏览器来访问一个 WEB 服务器,用来浏览页面查看信息或者提交一些数据、文件上传下载等等。不通过浏览器来访问服务器的资源呢?一种常见的场景是,通过向另一个 http 服务器发送请求,获得数据。最常规的做法是使用同步 http 请求的方式,即下文展示的同步模式。
假想我们有 4 个 Redis 实例 R0,R1,R2,R3; 很多表示用户的键,像 user:1,user:2等。 有如下方案可映射键到指定 Redis 节点。
高可用是指系统在面对各种故障和异常情况时,仍能够提供稳定、可靠的服务。对于企业和用户而言,高可用性是确保业务连续运行和用户体验的关键因素。 高可用系统能够降低因故障而导致的损失,提高用户满意度。
回顾公司过去一年,发生了好几次P级事务,最严重的一次对外停止服务整整一下午,超过六小时。
分布式系统环境下,服务间类似依赖非常常见,一个业务调用通常依赖多个基础服务。如下图, 对于同步调用,当会员服务不可用时,订单服务请求线程被阻塞,当有大批量请求调用会员服务时, 最终可能导致整个会员服务资源耗尽,无法继续对外提供服务。并且这种不可用可能沿请求调用链向上传递,这种现象被称为雪崩效应。
平时生活当中缓存一集电视剧,下载一首歌;这些资源是可以直接离线观看的,没有去请求网络,资源在本地。
通过之前的文章《Kafka分区分配策略》和《Kafka高性能揭秘》,我们了解到:Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中。无论是Kafka的producer,还是consumer都可以并发操作topic中的partition,因此partition是Kafka并行度调优的最小单元。
接下来介绍Nginx的重要功能:反向代理+负载均衡。单体Nginx的性能虽然不错,但也是有瓶颈的。打个比方:用户请求发起一个请求,网站显示的图片量比较大,如果这个时候有大量用户同时访问,全部的工作量都集中到了一台服务器上,服务器不负重压,可能就崩溃了。高并发场景下,自然需要多台服务器进行集群,既能防止单个节点崩溃导致平台无法使用,又能提高一些效率。一般来说,Nginx完成10万多用户同时访问,程序就相对容易崩溃。
如果我们所在公司的业务量比较大,在生产环境经常会出现JVM内存溢出的现象,那我们该如何快速响应,快速定位,快速恢复问题呢?
主从切换技术的方法是: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。这不是一种推荐的方式,更多时候,我们优先考虑哨兵模式。
1、集群整体性能降低。对TBDS产品在同等配置物理机与虚拟机实际的性能测试对比表明,虚拟机整体性能较物理机下降约40%左右;
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换,造成混乱,导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
HAProxy反代了K8S Master服务器,提供了K8S Master API的高可用和负载均衡能力。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换,造成混乱,导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具,以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
最近网站经常出现假死的状态,重启nginx可恢复,但是短时间后又出现,经过排查日志发现,有一个 IP 存在过度频繁请求的情况,十分钟左右的时间请求了12000次左右,导致了服务器资源无法释放,所以产生了假死现象。
LVS 、HAProxy 被规划为基础层,主要提供了一个高可用的7层负载均衡器。 由LVS keepalived 提供一个高可用的VIP(虚拟IP)。 这个VIP DR模式转发到后端的HAProxy服务器。 HAProxy反代了K8S Master服务器,提供了K8S Master API的高可用和负载均衡能力。
上篇文章我们说了分布系统存在的意义,基础的线程进程运行模式,进程之间内存是相互独立的,多线程是在进程内部,共享同一个进程里的内存,进程之间也可以共享对象,但是就有了序列化和反序列化的开销。网络通信知识有BIO/NIO/AIO、java通常用的NIO非阻塞,把出现的事件交给event handler处理,不需要一个socket分配一个线程,一个线程可以处理多个socket套接字工作。
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。
(1)门户系统中的首页内容信息的展示。(商品类目、广告、热门商品等信息)门户系统的首页是用户访问量最大的,而且这些数据一般不会经常修改,因此为了提高用户的体验,我们选择将这些内容放在缓存中; (2)单点登录系统中也用到了redis。因为我们是分布式系统,存在session之间的共享问题,因此在做单点登录的时候,我们利用redis来模拟了session的共享,来存储用户的信息,实现不同系统的session共享; (3)我们项目中同时也将购物车的信息设计存储在redis中,购物车在数据库中没有对应的表,用户登录之后将商品添加到购物车后存储到redis中,key是用户id,value是购物车对象; (4)因为针对评论这块,我们需要一个商品对应多个用户评论,并且按照时间顺序显示评论,为了提高查询效率,因此我们选择了redis的list类型将商品评论放在缓存中; (5)在统计模块中,我们有个功能是做商品销售的排行榜,因此选择redis的zset结构来实现; 还有一些其他的应用场景,主要就是用来作为缓存使用。
上一文章中,我们了解了HDFS的架构和读写流程。 HDFS通过将文件分块来存储大文件,HDFS的组件有NameNode和DataNode,分别负责提供元数据和数据服务 在读/写数据时,HDFS客户端需要先从NameNode上获取数据读取/写入的DataNode地址,然后和DataNode交互来完成数据读/写。
大量数据是以文件形式保存的,典型代表是行为日志数据(用户搜索日志、购买日志、点击日志以及机器操作日志等)。
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。
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。
通过持久化功能,Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失(或少量丢失)数据,因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上,重启会从硬盘上加载数据。 但是由于数据是存储在一台服务器上的,如果这台服务器出现硬盘故障等问题,也会导致数据丢失。
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