单体服务如果想要突破到高并发服务就需要升级为集群服务。同时集群化也为高可用打下了坚实的基础。纵观现在比较流行的服务或者中间件，不管是RabbitMQ还是redis都提供了集群的功能。
XWiki也有一个Monitor Plugin可以用来监控执行时间。但是这个插件将被弃用，并在未来通过JMX技术所取代。
wildfly是一个非常强大的工具，我们可以轻松的使用wildfly部署应用程序，更为强大的是，wildfly可以很方便的部署cluster应用。
前言 本文仅代表作者个人观点，本文在书写过程中，得到了红帽技术专家蔡书的指导，在此表示感谢！ 一、数字化转型 当下IT界，IT公司都在谈帮助客户实现“数字化转型”、“业务转型”。在此，我不做评判。但从
XWiki是一款基于java所编写的wiki，它可以运行在如Tomcat，Jetty，JBoss，WebLogic，WebSphere等Servlet容器上并利用关系型数据库(HSQL, MySQL等)来存储数据，大部分数据库产品都可以在XWiki上运行但是必须进行正确的设置。
服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度，一旦涉及到了网络访问，那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟，就要比内存访问高得多。所以，对于分布式缓存来说，处理与网络有关的操作是影响吞吐量的主要因素，这也是比淘汰策略、扩展功能更重要的关注点。而这就决定了，尽管也有 Ehcache、Infinispan 这类能同时支持分布式部署和进程内嵌部署的缓存方案，但在通常情况下，进程内缓存和分布式缓存在选型时，会有完全不同的候选对象和考察点。所以说，我们在决定使用哪种分布式缓存之前，必须先确认好自己的需求是什么。
1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR-347中加入了分布式代码执行与Map/reduce 的API 支持,各主流分布式缓存产品,如IBM WebSphere eXtreme Scale,VMware GemFire,GigaSpaces XAP 和Red Hat Infinispan 等也都支持这一新的编程模型.
Apache ZooKeeper（以下简称ZK）是一个分布式的协调服务，为分布式系统提供了一致性、可靠性和高性能。ZK可以用于实现诸如统一命名服务、配置管理、分布式锁等功能。其中，ZK集群在实现这些功能时起着至关重要的作用。
数据网络是用于数据访问的节点之间的私有集群数据互连，比如在集群内的节点之间移动数据，或者将数据导入到CDH集群。CDH集群通常会连接到企业内部的数据网络。
节点顺序 - 每个节点的内部属性（对于TcpDiscoverySpi，它只是一个统一增加的数字）。
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通过使用在Zabbix 6.0 LTS版本中新增的Zabbix Server HA集群功能，在不使用任何外部工具的情况下快速配置和部署多节点Zabbix Server HA集群。让我们看看如何在10分钟内部署Zabbix服务器HA集群。
socket.io是目前较为流行的web实时推送框架，其基于nodejs语言开发，底层用engine.io实现。 借助nodejs语言异步的特性，其获得了不错的性能。但单个实例的socket.io依然承载能力有限，最多只能容纳3000个long-polling方式的客户端进行连接。
Lettuce 是一个可伸缩的线程安全的 Redis 客户端，支持同步、异步和响应式模式。多个线程可以共享一个连接实例，而不必担心多线程并发问题。它基于优秀 netty NIO 框架构建，支持 Redis 的高级功能，如 Sentinel，集群，流水线，自动重新连接和 Redis 数据模型。
一个8年工作经验的小伙伴，被问到这样一个问题，说如何保证RabbitMQ的高可用。关于这个问题呢，这位小伙伴倒是有个实操经验，就是不知道如何组织语言。所以，当时面试结果不太理想。今天，我给大家分享一下我的理解。
实际工作中用到Zookeeper集群的地方很多, 也碰到过各种各样的问题, 在这里作个收集整理, 后续会一直补充; 其中很多问题的原因, 解决方案都是google而来, 这里只是作次搬运工; 其实很多问题都跟配置有关, 只怪自己没好好读文档; 问题列表: 1. 一台 zk 节点重启后始终无法加入到集群中, 无法对外提供服务 2. zk的log和snapshot占用大量空间 3. 某台客户端上有的进程可以连接到zk, 有的无法连接 4. 一台zk服务器无法对外提供服务,报错"Have smaller
本章，我们讨论有关RabbitMQ的容错性，消息一致性及高可用性。RabbitMQ可以作为集群节点来运行，因此RabbitMQ通常被归为分布式消息系统，对于分布式消息系统，我们的关注点通常是一致性与可用性。
大家好，我是技术爱好者 zhaokk，在本篇博客中，我将深入探讨 ZooKeeper 集群中的服务注册以及数据同步过程。我将为大家详细解释这一复杂但重要的主题，并通过代码示例演示实际操作。让我们一起来探索这个引人入胜的话题吧！
我们很高兴地告诉大家，EMQX Enterprise 4.4.12 以及 4.4.13 版本正式发布！
假设有一个Redis集群包含3个节点，节点1负责槽位0-5461，节点2负责槽位5462-10922，节点3负责槽位10923-16383。
一、ZooKeeper简介 ZooKeeper作为分布式系统中重要的组件，目前在业界使用越来越广泛，ZooKeeper的使用场景非常多，以下是几种典型的应用场景： l 数据发布与订阅(配置中心) l 负载均衡 l 命名服务(Naming Service) l 分布式通知/协调 l 集群管理与Master选举 l 分布式锁 zk环境搭建 这里不详细说明，提供详细blog说明。 Zookeeper集群搭建：https://cloud.tencent.com/developer/article/1021111 Z
从Oracle数据库12c开始，可以将Oracle Clusterware和Oracle RAC配置在大型集群中，称为Oracle Flex集群。 这些集群包含两种类型的节点：Hub节点和Leaf节点。 Hub节点紧密连接，可以直接访问共享存储，并作为一个或多个Leaf 节点的锚点。 leaf 节点与Hub节点松动连接，可能无法直接访问共享存储。 Hub Node and Leaf Node Oracle ADG上的列式存储支持 Oracle ADG上的列式存储支持Oracle ADG上的列式存储支持 Or
1. 简介 InnoDB Cluster 的搭建可以分为两种情况： （1）实验环境 使用 sandbox 沙箱模拟数据库实例，这个非常简单，可以参考之前的一篇文章《体验 MySQL InnoDB Cluster》，也可以看 mysql 的官方文档，其中就是使用 sandbox 来介绍搭建过程的 （2）真实多服务器节点环境 真实环境下的搭建要更复杂一些，过程中我也遇到了一些问题，这方面的资料还很少，花费了不少时间才搭建成功 下面总结了多节点 InnoDB Cluster 搭建的详细过程，供有需要的朋友参考 2
在学习 Kubernetes 网络模型的过程中，了解各种网络组件的作用以及如何交互非常重要。本文就介绍了各种网络组件在 Kubernetes 集群中是如何交互的，以及如何帮助每个 Pod 都能获取 IP 地址。
首先，需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包，可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前，需要确保系统满足Redis的运行要求，例如安装了所需的依赖库和工具等。
不久前，大规模分布式物联网 MQTT 消息服务器 EMQX 发布了 5.0 版本。这一最新的里程碑版本采用新的后端存储架构 Mria 数据库，并重构了数据复制逻辑，因此 EMQX 5.0 水平扩展能力得到了指数级提升，能够更可靠地承载更大规模的物联网设备连接量。
Kubernetes 网络模型的核心要求之一是每个 Pod 都拥有自己的 IP 地址并可以使用该 IP 地址进行通信。很多人刚开始使用 Kubernetes 时，还不清楚如何为每个 Pod 分配 IP 地址。他们了解各种组件如何独立工作，但不清楚这些组件如何组合在一起使用。例如，他们了解什么是 CNI 插件，但是不知道它们是如何被调用的。本文就介绍了各种网络组件在 Kubernetes 集群中是如何交互的，以及如何帮助每个 Pod 都获取 IP 地址。
RabbitMQ 基于 erlang 语言，必须保证 各个节点 erlang 版本完全一致。
Kubernetes 是为运行分布式集群而建立的，分布式系统的本质使得网络成为 Kubernetes 的核心和必要组成部分，了解 Kubernetes 网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
Apache有个非常棒的开源项目叫做Zookeeper，用于管理大量主机的分布式协调服务，很多人对Zookeeper的原理不太了解，那么本文瑞哥就带大家学习一下Zookeeper的基本原理。
Redis集群至少需要3个节点，因为投票容错机制要求超过半数节点认为某个节点挂了该节点才是挂了，所以2个节点无法构成集群。 要保证集群的高可用，需要每个节点都有从节点，也就是备份节点，所以Redis集群至少需要6台服务器。因为我没有那么多服务器，也启动不了那么多虚拟机，所在这里搭建的是伪分布式集群，即一台服务器虚拟运行6个redis实例，修改端口号为（7001-7006）1+1+1+1+1+1 = 6
在安装 Redis 哨兵之前，需要先安装 Redis 服务。可以参考 Redis 官方文档或者本站的 Redis 安装教程进行安装。
Spark 特有资源调度系统的 Leader。掌管着整个集群的资源信息，类似于 Yarn 框架中的 ResourceManager，主要功能：
EMQX是基于Erlang语言实现的开源大规模分布式物联网MQTT消息服务中间件，它支持千万级的设备接入和个位数毫秒的消息分发时延，可以帮助企业快速构建高性能、高可靠、实时数据处理的物联网端云连接平台。目前最新版的EMQX已经更新到5.x版本，理论上单集群可以实现亿级物联网设备的接入。但随着集群接入规模的增加，集群节点间数据同步的成本也越来越高，对服务器资源的需求也越来越大。本文主要围绕亿级规模连接集群的可扩展性问题，讨论在数据存储层面不同架构实现所带来的利与弊。
Apache RocketMQ是一个分布式、队列模型的消息中间件，具有低延迟、高性能和高可靠、万亿级容量和灵活的可扩展性。核心组件由四部分组成：Name Servers，Brokers，Producer 和 Consumer；它们中的每一个都可以水平扩展，而没有单一的故障节点。
分布式缓存首先通过上节课的学习，现在我们已经知道了，服务端缓存可以分为“进程内缓存”和“分布式缓存”两大类。相比缓存数据在进程内存中读写的速度，一旦涉及到了网络访问，那么由网络传输、数据复制、序列化和反序列化等操作所导致的延迟，就要比内存访问高得多。
在使用Apache Kafka时，你可能会遇到一个名为 "NoBrokersAvailableError" 的异常。这篇博客文章将深入讲解这个错误的原因、可能的解决方法以及如何避免它。
在文章Zookeeper体系介绍中，我们讨论了ZooKeeper中的术语。在这篇Zookeeper文章中，我们将详细了解Zookeeper Workflow的完整概念。此外，我们将全面了解ZooKeeper集合中具有不同数量节点的效果，以便很好地理解ZooKeeper的工作流。
开源社区有好多优秀的队列中间件，比如RabbitMQ和Kafka，每个队列都貌似有其特性，在进行工程选择时，往往眼花缭乱，不知所措。对于RabbitMQ和Kafka，到底应该选哪个？
大图 了解 Calico 支持的不同网络选项，以便您可以根据需要选择最佳选项。 价值 Calico 灵活的模块化架构支持广泛的部署选项，因此您可以选择适合您特定环境和需求的最佳网络方法。这包括使用各种 CNI 和 IPAM 插件以及底层网络类型以非覆盖或覆盖模式运行的能力，无论是否使用 BGP。 概念 如果您想全面了解可供您选择的网络，我们建议您确保熟悉并理解以下概念。如果您想跳过学习并直接获得选择和建议，您可以跳到网络选项。 Kubernetes 网络基础知识 Kubernetes 网络模型定义
由于公司缓存方案改进，准备采用codis集群作为主要的缓存解决方案（codis：国内豌豆荚开发的redis集群解决方案，已开源，github地址：https://github.com/CodisLabs/codis），codis集群依赖于zookeeper集群，本文介绍zookeeper集群的实现。 image.png 一、Zookeeper原理简介 ZooKeeper是一个开放源码的分布式应用程序协调服务，它包含一个简单的原语集，分布式应用程序可以基于它实现同步服务，配置维护和命名服务等。 Zookeep
缓存抽象不提供实际存储，并依赖于 org.springframework.cache.Cache 和 org.springframework.cache.CacheManager 接口实现的抽
本篇是开源软件最后一篇，接下来的一周将推送语言相关或项目管理相关内容。敬请期待。以下正文： 所谓集群系统，是指由多个进程和服务器合作组成完成一定功能的系统。之所以要由多个节点（进程或服务器）组成，其中一个重要目标是：容灾。但是，一大堆服务器要能协同工作，必须要有一个负责组织整个集群的中心，这个中心由于具有唯一性，所以往往都会是一个单点。这个时候问题来了，这个单点如果故障了，整个集群都可能瘫痪，是命门所在。因此，为了让集群中心不再成为单点，Google开发了ZooKeeper这款著名的开源软件。 ZooKe
Cassandra是设计用于跨多节点方式处理大数据，它没有单点故障；这种架构设计之初就考虑到了系统和硬件故障。Cassandra地址发生失效问题，通过采用跨节点的分布式系统，将数据分布在集群中的所有节点上解决。每个节点使用P2P的gossip协议来改变集群中的自己和其他节点的状态信息。写操作按顺序记录在每个节点的commit log上，以确保数据持久化。数据写入到一个in-memory结构，叫做memtable，类似于一个write-back缓存。每当memtable满了时，数据就写入到硬盘SSTable数据文件中。所有的写都自动分区和复制。Cassandra定期的使用compaction压缩SSTable。丢弃标记为tombstone的过期数据。为了保证集群数据的一致性，可以采用不同的repair机制。
What's your worst habit ? Some times , the worst habit is procrastination, the best habit I always
开发工作中对于分布式缓存高可用方案（搭建 Redis 缓存高可用方案），Redis 主从架构下是如何保证高可用的呢？
前言： 众所周知，ONOS是一款面向运营商的开源SDN网络操作系统，主要面向服务提供商和企业骨干网等重要的生产环境。为了满足对可靠性、灵活度的需求，ONOS采取了分布式而非集中式的控制。本文就对ONO
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
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