构筑具备高可靠的web平台，是企业避免用户流失的重要手段，是增强自身竞争力的必要环节，具有十分重要的意义。...其中在应用服务器层面的高可靠性，又是重中之重。普元作为国产中间件服务提供商，产品的高可靠性是非常重要的一个特性。...本文将介绍普元应用服务器（PAS）的高可靠方案，会以应用高可靠的三层架构方案为切入点，结合实际场景，分别来讲解PAS的高可靠能力。...目 录 01 高可靠架构图 02 服务代理层 03 应用服务器层 04 总结 01 高可靠架构图 首先介绍一下普元应用服务器PAS高可靠方案的架构图。...为了解决这一问题，普元应用服务器PAS的多数据源管理可以提供如下两种高可靠的保障： 1.故障转移：可以在基于数据库主从的模式下，应用主数据源发生故障，自动将数据源连接到备库上。
master和slave都可以提供读服务，但是只有master允许做写入操作，slave仅从master同步数据并不断上报自己的同步进度（slave自己的物理m...
LNMP配置中添加了Enable_Nginx_Lua='y'选项，也就是支持一键安装Nginx_Lua了，这对于像树懒先生这样水平的站长简直就是福利啊，在默认状态中这个选项应该是“n”的，所以我们需要在服务器的.../root/lnmp1.5目录下更改lnmp.conf文件中的Enable_Nginx_Lua='n'为Enable_Nginx_Lua='y'，然后我们重新编译一下NGINX具体代码如下 //进入服务器...接下来输入括号中的版本号，进行重新编译树懒先生用的是1.14版本，片刻后已经编译完成，接下来我们wget一下lua的文件到服务器，在控制台执行一下代码： wget https://github.com/.../master.zip 解压缩，并移动到我们需要的目录去 unzip master.zip mv ngx_lua_waf-master/* /usr/local/nginx/conf/waf/ 我们将服务器
前言 据可靠的新闻网数据显示，阿里巴巴每天被黑客攻击的次数高达三亿多次。...话不多说，今天树懒先生告诉大家如何利用NGINX-LUA给服务器添加高可靠的WAF防护。...LNMP配置中添加了Enable_Nginx_Lua='y'选项，也就是支持一键安装Nginx_Lua了，这对于像树懒先生这样水平的站长简直就是福利啊，在默认状态中这个选项应该是“n”的，所以我们需要在服务器的.../root/lnmp1.5目录下更改lnmp.conf文件中的Enable_Nginx_Lua='n'为Enable_Nginx_Lua='y'，然后我们重新编译一下NGINX具体代码如下 //进入服务器.../upgrade.sh nginx 接下来输入括号中的版本号，进行重新编译树懒先生用的是1.14版本，片刻后已经编译完成，接下来我们wget一下lua的文件到服务器，在控制台执行一下代码： wget
Kafka它本身其实不是一个金融级别数据可靠的分布式消息系统。 虽然说它存储到某个topic里的数据会先拆分多个partition，这体现了分治的一个思想。...虽然说性能会有下降，但是数据可靠性提高了。 因为返回ack的时候，其实数据已经在多个节点里了。任意一个节点挂掉，其实对系统是没有影响的。...当然每个产品有它自己的使用场景，Kafka本身就是用来抗压的，它的性能越高越好，数据可靠性的要求要低一些。...这个时候有的同学就很矛盾了，我既想用Kafka的这种高性能高吞吐，但是我又不希望它丢数，我们换一种思路该怎么办？...依赖kafka的高性能同时，尽量减少对kafka数据可靠性的依赖，并协调生产者与消费者去保障数据问题，这种解决方案能够满足生产上多数需求。 那Kafka的数据可靠性，就聊到这里，谢谢大家。
通过上述例子可以发现交易、支付等场景常需要异步解耦和削峰填谷功能解决问题，而交易、支付等场景对性能、可靠性要求特别高。那么，我们本文的主角 Kafka 能否满足相应要求呢？下面我们来探讨下。...Kafka 高可靠性、高性能探究 在对 Kafka 的整体系统框架及相关概念简单了解后，下面我们来进一步深入探讨下高可靠性、高性能实现原理。...Kafka 高可靠性探究 Kafka 高可靠性的核心是保证消息在传递过程中不丢失，涉及如下核心环节： 消息从生产者可靠地发送至 Broker；-- 网络、本地丢数据； 发送到 Broker 的消息可靠持久化...注意：所有副本都有对应的 HW 和 LEO，只不过 Leader 副本比较特殊，Kafka 使用 Leader 副本的高水位来定义所在分区的高水位。...换句话说，分区的高水位就是其 Leader 副本的高水位。
高并发场景缓存真的可靠吗？ ?...并且查询频率远大于更新频率，对于缓存的使用，大多数中小型应用使用以上图中所描述的链路基本不会存在什么问题，但是我们要思考一个问题，在并发很大的场景下，单纯的使用缓存来抵抗高qps真的可靠吗？...限流是针对当前应用服务器的处理能力，限制并发访问量，其实是对应用和服务器的一种保护机制，可以单独使用也可以结合缓存一起使用，在上面我们面临的问题中，我们引入限流会很完美的解决问题，可以考虑在qps很高的接口上添加限流...，限流指数需要参考缓存的qps限制和带宽限制，超过缓存QPS限制部分流量直接被限流限掉，这样我们就能够在充分利用缓存的前提下有效的保护我们的底层DB和服务器。...问题其实是不可靠的，因为缓存实现层也不是无限的资源，这种情况下就需要根据应用服务器的承受能力，数据库层的处理能力以及缓存层的QPS流量限制，来对应用的处理能力做一个合理的评估，然后对超过处理能力的部分流量丢弃或者说削峰处理
bin/zkServer.sh start zookeeper状态和高可靠 bin/zkServer.sh status 命令输出 ZooKeeper JMX enabled by default...至此，完成zookeeper的安装、集群配置以及集群可靠性验证。 二、Kafka安装 解压kafka-0.10.0.0到/opt/kafka路径中，3个主机组成Kafka集群。...三、Kafka可靠性验证 1.关闭broker0 bin/kafka-server-stop.sh 2.查看topic信息 Topic:exam2 PartitionCount:10 ReplicationFactor...通过手动关闭进程的方式，实现了kafka高可用性、负载均衡。
kafka安装 flume与kafka整合很多人都用到，但是网上却没有一份详细可靠的教程。说的都是些只言片语。这里整理份flume与kafka整合的教程。 flume原先并不兼容kafka。
随着业务应用的持续发展，用户数量的增加，应用服务器无时无刻不在处理用户发起的请求。在高并发场景下（如商品秒杀，抢票等），大量的请求会涌入web服务器中。...如何防止业务无法按用户预期提供正常服务的问题，提高用户的使用体验，是所有服务器中间件都要面临的挑战。提供应用在线率，出现问题快速解决，是提高用户体验的重要手段，应用高可靠性已经具有十分重要的意义。...应用高可靠有三大难点： 难点一：应用出现类冲突如何解决 比如，应用错误的引入了一个三方jar包的多个版本，或应用中不同的三方jar之中存在相同全限定名的类，这种存在的类冲突该如何解决。...本文将以运维的角度介绍如何解决普元应用服务器（PAS）在应用部署，运行时遇到类冲突问题，应用运行时出现问题如何定位，来保证应用运行时的高可靠性。...在应用运行时期，通过多方面的监控，了解服务器与应用的运行状态，即时发现并解决问题，保障应用高可靠性，从而保障应用的在线率，为用户提供优秀的使用体验。
官网：https://flume.apache.org/ Flume 是Apache旗下的一款开源、高可靠、高扩展、容易管理、支持客户扩展的数据采集系统。...使用内存性能高但不持久，有可能丢数据。使用文件更可靠，但性能不如内存。 Sink Sink负责从管道中读出数据并发给下一个Agent或者最终的目的地。
PhxQueue PhxQueue 是微信开源的一款基于 Paxos 协议实现的高可用、高吞吐和高可靠的分布式队列，保证At-Least-Once Delivery，目前在微信内部广泛支持微信支付、...其设计出发点是高数据可靠性，且不失高可用和高吞吐，同时支持多种常见队列特性： * 同步刷盘，入队数据绝对不丢，自带内部实时对账 * 出入队严格有序 * 多订阅 * 出队限速 * 出队重放 * 所有模块均可平行扩展...* 存储层批量刷盘、同步，保证高吞吐 * 存储层支持同城多中心部署 * 存储层自动容灾/接入均衡 * 消费者自动容灾/负载均衡 高可用、高可靠、高性能的分布式队列PhxQueue正式开源 Github
GIAC（GLOBAL INTERNET ARCHITECTURE CONFERENCE）是长期关注互联网技术与架构的高可用架构技术社区和msup推出的，面向架构师、技术负责人及高端技术从业人员的年度技术架构大会...今年的第六届GIAC大会上，在大数据架构专题，腾讯数据平台部实时计算负责人施晓罡发表了《基于Flink的高可靠实时ETL系统》的主题演讲。以下为嘉宾演讲实录： ?...而在2017年，腾讯大数据基于Flink在易用性、可靠性和性能上的优势，通过Flink对TDBank的数据接入进行了重构。相比于Storm，Flink对state提供了更多的支持。...所有节点在执行checkpoint时执行了预提交的操作，将所有数据都先写入到一个可靠的分布式存储中。当checkpoint在JobManager上完成时，即认为这个事务被提交了。...由于一般的指标系统并不能保证指标的时效性和正确性，因此我们也基于Flink实现了高可靠和强一致性的指标聚合。 ? 类似于数据链路，我们也采用Flink的checkpoint机制来保证指标数据的一致性。
100%数据可靠性解决方案一般是3节点以上） 在本文中将要搭建的RabbitMQ集群架构如下： ?...---- RabbitMQ集群整合负载均衡基础组件HAProxy 在上一小节中，我们搭建了RabbitMQ的镜像队列集群，虽然集群节点之间能够同步数据保证高可靠的存储了，但有个问题就是客户端通常只能连接集群中的其中一个节点...HAProxy是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP（第四层）和HTTP（第七层）应用的代理软件，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。...并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进你当前的架构中，同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。...因此，我们需要结合KeepAlived组件实现两个HAProxy节点的主备切换，达到高可用的目的。 KeepAlived软件主要是通过VRRP协议实现高可用功能的。
《百万年薪架构师必备能力—亿级企业高可用高并发高可靠微服务架构设计与实践》。
了解并应用CAP定理，对于系统运维人员和架构师来说，是提高系统可靠性和性能的关键。 CAP定理的由来 CAP定理由加州大学伯克利分校的计算机科学家Eric Brewer在2000年提出。...这种权衡选择对于系统的性能和可靠性具有直接的影响。 提高系统可靠性：通过理解CAP定理，我们能够更好地设计和选择合适的技术和策略来提高系统的可靠性。...提高沟通效率：掌握CAP定理能够帮助系统运维人员和架构师更有效地沟通和协作，共同为提高系统的可靠性和性能做出贡献。...总结 CAP定理是每一个希望建设高可靠、高性能分布式系统的系统运维人员和架构师必须掌握的基础理论。
，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统， Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。...例如，从数百个Web服务器收集的日志发送到十几个写入HDFS集群的代理。 ?...这样配置可能会导致单点故障 , 因此可以配置高可用 流复用模式 Flume支持将事件流复用到一个或多个目的地。...与Exec源不同，此源是可靠的，即使Flume重新启动或终止，它也不会丢失数据。为了获得这种可靠性，必须仅将不可变的唯一命名的文件放入Spooling目录中。...尽管有此源的可靠性保证，但是在某些情况下，如果发生某些下游故障，则事件可能会重复。这与Flume其他组件提供的保证是一致的。
随着终端算力的提升，端侧AI本地处理数据的高隐私性以及对用户使用习惯的智能感知，将为用户带来更可靠的个性化优质服务。...LiveVideoStack：5G 高带宽、低时延，更多连接的特性为各行业的发展带来了新的变革。5G时代的来临将推动哪些AI应用场景的快速落地？...庄光庭：目前我们观察到5G的三大特性、高带宽、低时延、更多连接，最直观的收益应用还是在视频、VR、远程会议、AIOT等场景下。设备间的互联会从有线连接，全方面的迁移到无线连接。...AI芯片除了要满足DSP对视频编解码的需求外，必定还需要支撑视频后处理的功能，因此对端侧的视频AI高算力需求是存在的。...所以可以同时克服高算力及低功耗两个截然不同方向的芯片能力，应该才能真正适应这变化万千的智能终端需求。
新需求 随着业务发展，接入业务种类日益增多，旧队列逐渐显得力不从心，主要不足如下： 异步刷盘，数据可靠性堪忧 对于支付相关业务，保证数据可靠是首要需求。...目前大多数分布式队列方案是以同步复制 + 异步刷盘来保证数据可靠性的，但我们认为需要同步刷盘来进一步提高数据可靠性。...其高吞吐、自动容灾、出入队有序等特性，吸引了众多公司使用，在数据采集、传输场景中发挥着重要作用，详见 Powerd By Kafka。...其设计出发点是高数据可靠性，且不失高可用和高吞吐，同时支持多种常见队列特性。...为了提高数据可靠性，同步刷盘作为默认开启特性，且性能不亚于异步刷盘。
MQ是以消息为载体的可靠异步调用的框架，能很好的应对上面三个问题。流量削峰，MQ是天然支持的，因为MQ有可靠存储，可以落地。解耦合，交给MQ也很合适。...MQ很好很强大，是RPC的有效补充，那问题来了怎么实现一个可靠MQ？本文结合二手交易平台的特点，详细介绍转转ZZMQ架构设计实践。...而我们的场景的是：业务大部分topic的qps并不像kafka处理的日志文件那么高，希望能单机支撑更多的topic数量。...高可用 Broker组由主从两台机器构成，可以配置的策略有同步双写和异步复制。默认情况，采用的异步复制，由slave去拉取master上面的消息Log和offset。...总结 本文主要介绍了转转ZZMQ在架构、存储系统、保证消息可靠存储，可靠消费，以及netty的使用等经验，分享出来，与大家一起探讨，欢迎拍砖指正。
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