MySQL 高可用方案之 MMM（Multi-Master Replication Manager）是一种常用的解决方案，用于实现 MySQL 数据库的高可用性和负载均衡。
前两天学习了集群的应用，简单总结下：集群并不是很高深难懂的知识，只要掌握其原理，那么实现起来并不是很困难。下面我们一起来简单学习下集群。 什么是集群？ 集群或者说是群集：其目的是为了实现将多台计算机组合以来完成特定的任务，比如天气预报，大型网络游戏，这些都需要很大的运算量，单台计算机实现成本太高，而且不现实。那么就需要通过集群的方式，将废弃的或者正在使用的计算机联合起来，结合整体的力量来解决这些问题。 集群的类型大致分为三类： 1.LB Load Balancing（负载均衡集群） 2.HA High Availability（高可用性集群） 3.HP High Performance（高性能集群）
控制节点是OpenStack平台的核心，它负责管理所有的计算、存储和网络资源。因此，控制节点的高可用性是OpenStack平台的关键。常见的控制节点高可用方案包括使用负载均衡器、使用集群、使用虚拟IP等。
实现多活架构（Active-Active Architecture）意味着在多个地理位置或多个数据中心同时运行应用系统，使其具备高可用性、灾难恢复和负载均衡能力。以下从理论到实践详细介绍如何使用 Spring Boot 构建多活系统。
前言 随着访问量的逐渐增大，一台web服务器可能已经无法满足需求，这就需要增加web服务器的数量了，于是问题就来了：如何保证两台服务器数据同步呢？本文将讲解如何基于NFS实现web服务器的负载均衡及数据同步。 NFS服务介绍 NFS（Network File System）网络文件系统，允许一个系统通过网络共享目录和文件，通过使用NFS，用户和程序可以像访问本地文件一样访问远端系统上的文件。NFS本身没有提供数据传输的功能，必须借助于远程过程调用（RPC）协议来实现数据的传输。 配置文件 NFS在
当你的业务到达一定的当量，肯定需要一定数量的数据库来负载均衡你的数据库请求，我在之前的博客中已经说明了，如何实现负载均衡，但是还有一个问题就是数据同步，因为负载均衡的前提就是，各个服务器的数据库是数据同步的。在业务量不大的时候，我们会使用主从复制的方法实现服务器数据同步，一主多从或者是双主等，但是虽然进行了读写分离，但是对于读的方法限制还是比较大，所以解决数据同步的问题就是数据库集群的意义。我这里使用mysql官网提供的mysql-cluster实现集群。（到文章发布前的最新版本的安装教程，把网上踩的坑都踩过了一遍；）
当你的业务到达一定的当量，肯定需要一定数量的数据库来负载均衡你的数据库请求，我在之前的博客中已经说明了，如何实现负载均衡，但是还有一个问题就是数据同步，因为负载均衡的前提就是，各个服务器的数据库是数据同步的。在业务量不大的时候，我们会使用主从复制的方法实现服务器数据同步，一主多从或者是双主等，但是虽然进行了读写分离，但是对于读的方法限制还是比较大，所以解决数据同步的问题就是数据库集群的意义。我这里使用mysql官网提供的mysql-cluster实现集群。（到文章发布前的最新版本的安装教程，把网上踩的坑都
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
本人转载：http://www.cnblogs.com/ejiyuan/archive/2010/10/29/1796292.html
为了实现高可用性，微服务一般部署在多机房，只要部署到多机房就万无一失了？考虑如下问题：
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层
大规模流量的网站架构，从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中，会遇到很多问题，在不断解决问题的过程中，Web系统变得越来越大。并且，新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。
分布式存储的思想是将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的可靠性、可扩展性和性能。它基于以下几个核心思想：
随着云化时代的到来，软件服务架构也从传统的单体架构向微服务架构转变，微服务架构发展的如火如荼，那么单体架构和微服务架构区别在哪里呢？
基于常见的中间件(Mysql、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis)等分布式集群设计的机制，自己总结了在在集群设计过程中需要考虑的通用问题。
本篇博客将探讨如何在Spring Cloud Alibaba项目中配置Nacos配置中心的集群和负载均衡。我们将介绍配置Nacos集群以及实现负载均衡的方法，帮助您构建高可用的配置中心。
请注意，以上回答是基于一般情况下的假设，具体的实现方式可能因环境和配置的不同而有所差异。
1、负载均衡：把客户端的请求通过负载均衡算法分发到不同的正常运行的服务器来处理，从而减少单个服务器的压力。
不同的方式有不同的场景，例如ChatGPT就是采用SSE来进行消息流推送的，又比如各种游戏都是使用UDP建立数据连接，而很多RPC框架底层是TCP连接，现代浏览器提供了WebSocket支持。
简介 当今世界是一个信息化的世界，我们的生活中无论是生活、工作、学习都离不开信息系统的支撑。而信息系统的背后用于保存和处理最终结果的地方就是数据库。因此数据库系统就变得尤为重要，这意味着如果数据库如果面临问题，则意味着整个应用系统也会面临挑战，从而带来严重的损失和后果。 如今“大数据”这个词已经变得非常流行，虽然这个概念如何落地不得而知。但可以确定的是，随着物联网、移动应用的兴起，数据量相比过去会有几何级的提升，因此数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果，还需要解决如下挑战：
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。
如上图所示，一台物理服务器放三个游戏服务和一个数据库，并且有专门的memcached服务器 1、当memcached服务器重启时，需要从基础数据库中读取基础数据，而用户信息是等玩家登陆之后才写入 2、当游戏服务器重启时，首先需要从memcached服务器读取基础数据，如果memcached服务器不能访问，则从基础数据库中读取基础数据；接着要清空memcached服务器中对应的游戏服务器的用户信息，目的是为了让memcached服务器的数据和游戏服务器的数据同步 延伸：以上的游戏服务器和MEM服务器都可以
以上是评估和优化Ceph集群性能的一些方法和策略，根据具体的需求和场景，可以选择适合的工具和参数来实现性能的最大化。
本文介绍了单点架构和多点架构的概念、优势和劣势，并通过两个例子来帮助读者理解这两种架构。单点架构成本较低，但故障率较高，不容易扩展；多点架构成本较高，但稳定性较高，易于扩展。
1.在 SpringBoot 项目的启动引导类上都有一个注解@SpringBootApplication
最近一场调查还是挺意外的，PostgreSQL超越MySQL成为最受欢迎的数据库。身边的客户也有不少开始采用PostgreSQL作为生产的数据库，同时大模型火热、常时记忆的需求，也催生了对向量数据库的需求，而PostgreSQL，众多原因让我不得不把目光投向了这款产品，准备写一篇系列文章介绍PostgreSQL的备份体系、高可用建设、混沌工程、监控体系等内容。
Moebius集群采用无共享磁盘架构设计，各个机器可以不连接一个共享的设备，数据可以存储在每个机器自己的存储介质中。这样每个机器就不需要硬件上的偶合，只需要能够互相连通。
最开始我们介绍了如何安装及运行 RabbitMQ 服务，不过这些是单机版的，无法满足目前真实应用的要求。如果 RabbitMQ 服务器遇到内存崩溃、机器掉电或者主板故障等情况，该怎么办？
Redis是一种开源的高性能键值对存储数据库，被广泛应用于缓存、消息队列、会话存储等场景。为了提高可用性和数据的冗余备份，Redis提供了主从复制（Master-Slave Replication）功能。本文将深入探讨Redis主从复制的原理、配置和使用方法。
首先当大量用户访问时候，先请求到nignx服务器，因为nignx对于高并发支持较好，所以由nignx服务器将访问需求分配给不同的apache服务器，apache服务器上每一台放的都是一模一样的应用，当发生写入数据需求时候他们将数据统一的写入到同一台mysql数据库中，这是因为web应用的写入需求往往较读取需求较低，然后这台mysql将数据同步隔一段时间就同步到其他mysql数据库中，当然根据不同的应用同步时间并不一致，有的可能就需要实时同步，而有的是不需要的。
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
本文探讨了应用状态在容器化环境中的处理方式。文章首先介绍了应用状态的概念，然后讨论了在容器化过程中处理应用状态的各种方法，包括持久化状态、配置状态、会话状态和连接状态。文章还介绍了一些可选的策略，包括共享内存、文件系统、环境变量和卷。最后，文章总结说，虽然容器的生命周期是短暂的，但应用状态未必如此，通过使用容器化的方式进行处理，可以更好地解决应用状态的问题。"， "kind": "summary
为什么要提这个呢，因为Redis主从库目的呢其实就是为了实现高可靠。上篇文章中我们说过Redis的AOF、RDB日志其实就是为了减少数据丢失，这是高可靠的一部分。
消费者可以直接感知提供者的状态，保障消费者和注册中心网络不稳定的情况下，也能及时将异常服务提供者从本地负载均衡池中移除。同理，提供者正常运行后，也能被消费者感知，重新加入负载均衡池。
http协议本身是无状态的，客户端只需要向服务器请求下载内容，客户端和服务器都不记录彼此的历史信息，每一次请求都是独立的。
02 微服务架构设计 微服务架构设计 以业务为中心 高内聚低耦合 高度自治 弹性设计 日志与监控 自动化 03 实时消息推送技术演进 实时消息推送技术演进 接入层负载均衡基于http七层负载均衡，从HA演进到Nginx HA支持TCP与Http协议，支持8种负载均衡策略，支持通过URL健康检测，支持心跳检测，工作在网络4层和7层,但对ws协议支持不好，造成ws消息堆积 Nginx支持Http协议，工作在网络7层，支持WebSocket协议，支持通过端口健康检测，支持强大的正则匹配规则 Nginx分流： se
主从复制，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)，后者称为从节点(Slave)；数据的复制是单向的，只能由主节点到从节点。默认情况下，每台 Redis 服务器都是主节点；且一个主节点可以有多个从节点(或没有从节点)，但一个从节点只能有一个主节点。
架构 随着用户业务发展，数据库的读扩展往往成为必然需求。CDB for MySQL支持只读实例，并且添加了RO组的概念，以实现读写分离和读能力的扩展。整体架构如下所示： RO组是只读实例的集合，一个R
Nacos 1.x 版本 Config/Naming 模块各自的推送通道都是按照自己的设计模型来实现的。
Harbor 是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器。
集群 场景一 LAMP http,web object简单无状态连接 200,50dynamic prefork,2M 10M 50*10+150*2 M apache：进程切换，查询mysql， 网络IO，磁盘IO 200--->1000 800,200 1600+2000 解决方式 Scale ON :向上扩展 换更好的硬件，如换主机 注意：Scale On向上扩展，硬件增长比例与性能增长比例是不
文章目录 1. ZooKeeper 是什么？ 2. ZooKeeper 提供了什么？ 3. Zookeeper 文件系统 4. Zookeeper 怎么保证主从节点的状态同步？ 5. 四种类型的数据节点 Znode 6. Zookeeper Watcher 机制 -- 数据变更通知 7. 客户端注册 Watcher 实现 8. 服务端处理 Watcher 实现 9. 客户端回调 Watcher 10. ACL 权限控制机
最近在读一本来自淘宝技术团队大牛的书，名字叫《大型网站系统与Java中间件实践》。开篇的章节详细地介绍了一个网站架构由小变大不断演进的过程，其中从单机架构升级到集群架构的过程中着重介绍了关于session同步问题， 这也是很多人在聊到分布式时绕不过去的话题。下面就整理下书中的内容，也算是做个读书笔记，方便以后参考。
以上是Redis集群中常见的节点角色及其功能和责任。通过不同的节点角色，Redis集群能够实现数据的高可用性、拓展性和负载均衡。
腾讯云原生数据库 TDSQL-C（Cloud Native Database TDSQL-C，TDSQL-C）是腾讯云自研的新一代高性能高可用的企业级分布式云数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，100%兼容 MySQL 和 PostgreSQL，实现超百万级 QPS 的高吞吐，128TB 海量分布式智能存储，保障数据安全可靠。 本文由腾讯云数据库高级工程师唐颋为大家详细解读TDSQL-C PostreSQL的高可用特性。 TDSQL-C PG版产品简介 TDSQL-C PG版是一款基于计算、
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
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