例子 一个产品“demo”需要处理三种流量：静态内容流量，“后”流量，其他流量，据此我们可以定义三个集群： 静态演示：提供静态内容 demo-post：发表留言 demo-main：服务其他流量 在BFE 实例具有以下两种状态： 正常状态：实例正常处理消息。 正在检查状态：实例异常，无法处理消息。BFE在这种状态下会定期进行健康检查。 状态转换： 在以下情况下正常进行检查： 在连接或向实例发送消息时连续失败超过阈值。 在以下情况下检查为正常： BFE从后端实例收到正确的健康检查请求响应。 连接池 BFE与后端实例之间的TCP连接支持： 短期连接：BFE使用新建立的TCP连接将每个请求消息路由到后端服务器。 连接池： BFE维护到实例的连接池。 配置 在BFE的配置文件中，设置监视端口： [服务器] monitorPort = <端口> 小编给大家推荐一个学习氛围超好的地方，鼠标放到头像上就能看到 地址 访问以下URL，从运行的BFE实例中获取指标的完整列表
运维数据分为元数据、状态数据和事件数据三大类： CMDB（ MetaDB ）：存储运维元数据和配置数据，包括不限于产品、人员、应用、服务、机器、实例、数据中心、网络等信息和关系； TSDB（ 基于 HBase 执行器将运维长流程抽象成状态机和工作流两种模式。这样框架就可以记住当前的执行状态，如果运维机器人发生了故障迁移，还可以按照已经执行的状态让长流程断点续起。 运维大脑 有了数据和工程就有运维大脑。 Ultron 中每一台机器都有一个状态机，依赖百度的标准化服务，当机器发生硬件故障时进行服务迁移，维修成功后又加入到资源池，保证容量的稳定性。 640-12.jpeg 数据分析 章淼介绍了数据分析在 BFE 的价值，首先可以产生业务相关的报表，还可以用它了解下游集群的健康状况，另外还可以感知外部网络的状况。 首先收集节点信息以及状态，查看连接数，判断是否是由于 MySQL 实例自身的压力问题或其他问题导致感知到 DB 有异常的状态，进而上升到联合从库的信息检测当前的主库是不是正常。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
Caelus支持容器化和非容器化等多种在线场景，同时兼容YARN生态和云原生大数据。 与传统的机器学习相比，联邦学习通常部署在不同的站点/边缘，这意味着联邦学习推理服务需要一个高效且灵活的平台，以适应不同的框架和硬件。 BFE可用于在多个Kubernetes集群间调度流量。BFE内置很多内部的指标用于反映实时的状态。 ++服务器引擎，计算调度与异步通信无缝结合结合，支撑搜狗几乎所有后端C++在线服务，包括所有搜索服务，云输入法，在线广告等，每日处理超百亿请求。 不仅包括通信、计算、文件IO、定时器、计数器等异步资源，而且创新性引入的任务流概念，使得开发者得以把异步任务组装起来实现复杂的业务逻辑。
(5) 不支持在多组实例间按照比例调度 在多数据中心或多容器云的场景下，可能有这样的需求： 多组实例都提供相同的服务 在多组实例间，使用权重比例来调度流量 这个需求转换为Nginx的概念，就是需要支持对满足某种转发规则的请求 (4) 提供了多组实例间按照比例调度的功能 这个功能对于多数据中心或多容器云场景的调度非常有用。 3. BFE转发中的基本概念 在BFE中，有以下基本概念： (1) 租户（Tenant）。 其中匹配条件使用BFE自研的“条件表达式“来表述。 下面展示了一个转发表的例子。在这个例子中，包含以下3种服务集群。 (1) 静态集群(demo-static)：服务静态流量。 (2) post集群(demo-post)：服务post流量。 (3) main集群(demo-main)：服务其他流量。 BFE 定位于“为企业级场景设计的现代七层负载均衡开源软件”，在设计中考虑了复杂业务场景的需求，可以支持复杂的转发规则，支持多数据中心和多容器云调度场景。
注意： WEB->BFE：通过Nginx反向代理转发流量，HTTP请求； BFE->APP和各APP间调用：通过在服务注册中心内注册，进行RPC调用，由BFE统一返回。 这里的线上发布指上文中的BFE和Service服务，都是基于Java开发，部署方式是war包，容器是Tomcat。 原始发布方式如下： ? 图2 BFE发布流程 ? APP发布时如果节点正在消费RocketMQ中的消息，会导致消息消费异常，甚至进入retry或dlq队列。 APP发布完成后没有即时验证机制，直接暴露给用户，如有异常影响面很广。 检查确认机制不可或缺，即确保Dubbo/Rocketmq/Lts中的下线都已生效，并且无流量发生，我们从以下两个维度去检查： 接口检查，调用Dubbo、RocketMQ、LTS的API接口，检查APP机器状态 监控检查，调用CAT、ELK的API接口，检查APP机器的请求访问数和日志流量是否都已经为0，已经处于下线状态。
BFE BFE原名为Baidu Front End（百度统一前端），是百度的统一七层流量转发平台。BFE平台目前已接入百度大部分流量，每日转发请求接近1万亿，峰值QPS超过1000万。 系统的安全和稳定性高：Go语言没有C语言固有的缓冲区溢出隐患，规避了大量的稳定性和安全风险；另外对于异常可以捕捉，保证程序在快速迭代上线的情况下也不崩溃。 结构化的配置：BFE的配置设计，大量使用JSON这样的结构化方式，便于和相关配置管理系统对接 丰富的监控探针：作为一个工业级软件，在BFE的设计中充分考虑了线上监控的需求，BFE程序通过HTTP方式向外暴露数千个内部状态变量 ，快速定制开发扩展模块，满足业务定制化需求 内置重写、重定向、流量修改、封禁等丰富插件 基于请求内容的分流 基于领域专有语言的分流规则，满足复杂业务场景定制化流量转发 支持完备的分流条件原语集，包括基于请求内容 BFE商用产品已经被度小满、央视网等客户选用，并已经在多个客户进行了测试验证。BFE将进一步扩大开源范围，加强开源生态的建设，并基于开源建立百度负载均衡的商业生态。
作为BFE平台的核心组件，BFE转发引擎从2012年开始研发，并于2014年使用Go语言完成重构。 系统的安全和稳定性高：Go语言没有C语言固有的缓冲区溢出隐患，规避了大量的稳定性和安全风险；另外对于异常可以捕捉，保证程序在快速迭代上线的情况下也不崩溃。 ，BFE程序通过HTTP方式向外暴露数千个内部状态变量 ? /HTTP/ WebSocket反向代理模式 2、可扩展插件框架 通过可扩展插件框架，快速定制开发扩展模块，满足业务定制化需求 内置重写、重定向、流量修改、封禁等丰富插件 3、基于请求内容的分流 基于领域专有语言的分流规则 ，满足复杂业务场景定制化流量转发 支持完备的分流条件原语集，包括基于请求内容（URI/Header/Cookie等）以及请求上下文（IP、协议、标签、时间等）的条件原语。
服务是运行状态，这样运行wf.msc后才能操作防火墙规则。 ，看下是否是运行中，如果不是开启下；如果不是运行中、且是禁止状态，先调整成自动状态，然后开启下。 如果不是运行中、是自动状态，防火墙启动报"错误 1068: 依赖服务或组无法启动"，请检查Base Filtering Engine（即BFE）是不是运行中，不是的话启动BFE，然后查看系统日志，如果是相关驱动问题 图片.png 图片.png 发现mpsdrv.sys的路径好像不对，跟正常系统对比，发现正常系统就是这样的，但是与其他服务对比发现，还是有差异的，环境变量核实了没有变化，先尝试改成%systemroot :{GUID}，解决方案是核实C:\windows\assembly 这个目录是否存在，不存在的话，用相同公共镜像买一台新机器，把这个目录打包解压到问题机器的同位置，损坏的.msc命令就恢复了，但是防火墙服务一直报错
我用 BFE 做网关，主要实现路由转发和过滤器，路由转发指的是，接收一切外部请求转发到后端微服务上，过滤器指的是，限流、鉴权、协议转化等等。 BFE 还支持 日志、链路、监控等等。 第一反应使用 跨域资源共享 CORS 去解决，当然需要浏览器和服务器同时支持。 2、前端请求了两次（浏览器自动请求两次） 第一个请求是 OPTIONS 请求，也可以称为 “预检请求”，根据服务器返回的内容，判断服务器是否允许该请求访问。 这个弊端是需要后端开发人员调整代码，同时浏览器请求两次，增加请求时间及服务器资源，还有没有更好的解决方案？ 另外这个比例是需要动态配置的，怎么去解决这个问题？ 可以使用 BFE 集群配置，设置子集群的分流权重。 上面的主要使用了 路由转发 和 集群配置。
简介 对服务器程序来说，究竟是有状态服务，还是无状态服务，其判断依旧——两个来自相同发起者的请求在服务器端是否具备上下文关系。 状态化请求，服务器端一般都要保存请求的相关信息，每个请求可以默认地使用以前的请求信息。 无状态请求，服务器端所能够处理的过程必须全部来自于请求所携带的信息，以及其他服务器端自身所保存的、并且可以被所有请求所使用的公共信息。 比较 有状态服务常常用于实现事务（并不是唯一办法，下文有另外的方案）。举一个常见的例子，在商城里购买一件商品。需要经过放入购物车、确认订单、付款等多个步骤。 比如最常见的session，将用户挑选的商品（购物车），保存到session中，当付款的时候，再从购物车里取出商品信息 服务要设计为无状态的，这主要是从可伸缩性来考虑的。
以http请求为例，当请求到达BFE时，BFE首先根据请求域名确定租户（哪个业务线），再根据请求的路径确定集群（服务/微服务），然后确定子集群（机房），最后负载均衡选择实例（服务进程）。 为了解决繁琐的配置问题，以及兼容历史遗留问题，我们重写了BFE的路由转发机制，让服务主动的，按“/租户/服务/机房/实例/接口”的格式注册到注册中心，BFE从注册中心读取和监听服务注册。 要实现这一点，需要业务方使用我们提供的框架开发。 当然，这很大程度是由于历史遗留问题决定的。在使用BFE之前，我们公司使用的是自研的七层流量代理，使用自定义的客户端与服务端的通信协议。 使用BFE后，除兼容旧的逻辑，为实现客户端与后端的rpc调用，提升开发效率，支持多语言（客户端ios与Android、h5使用的开发语言不同）生态，我们提供基于idl通用语言的rpc实现方案。 我们不需要知道哪个业务在哪个大区部署有服务，通过跨区域数据同步即可自动发现就近区域部署的服务，将请求通过专线转发到其它区域的BFE。也称南北路由。
1.问题描述 ---- 在RedHat7.x上启动了Cloudera Manager Server服务，Web界面访问正常，集群各个服务均正常，集群状态正常如下图所示： [ktlspb4p0x.jpeg ] 在RedHat服务器上使用“systemctl status cloudera-scm-server”命令查看cloudera-scm-server服务状态为exited（正常的服务应该是active ec2-user@ip-172-31-22-86~$ [ep8f7lt9mj.jpeg] 2.问题分析 ---- 在使用systemctl status cloudera-scm-server输出CM服务器的状态时 3.查看CM服务器状态方式 ---- 以下介绍了在服务器上查看Cloudera Manager服务状态是否正常的几种方式。 4.说明 ---- CM的agent服务也会有这个问题，通过systemctl status cloudera-scm-agent也无法查看agent的正确状态。
如果只是公司内部产品，通常多租户指的就是多个不同业务线的产品。一个电商平台可能有商城业务、物流业务，如果两个业务线的项目都接入七层流量转发平台，那么每个业务线就是一个租户。 与RPC一样，七层流量转发平台需要将流量转发给后端服务，就需要实现服务注册与发现功能，这也是BFE没有提供的。后端服务需要主动注册到区域内的注册中心，七层流量转发平台从注册中心发现服务。 这种七层流量转发平台跨区域流量调度也叫东西向路由，指服务到服务间的路由，与之对应的还有南北向路由，指客户端流量到服务端的路由。 流量接入与转发流程分析： 客户端App启动时根据内置的BFE域名通过CDN接入就近区域的BFE； BFE根据租户信息按： 租户(对应bfe中的概念：产品) -> 服务(对应bfe中的概念：集群) -> 机房(对应bfe中的概念：子集群) 进行路由， 如果当前区域未发现服务，则通过跨区域流量转发到其它注册有该服务的区域的BFE； 最后负载均衡从机房下的集群选项一个服务实例转发流量。
为什么加上“原生”，因为我们基于BFE开发已经魔改了。 路由转发是BFE作为一个七层流量代理服务的核心功能，BFE设计了一套支持多租户、多机房的路由转发模型。 （图片来源:《深入理解BFE》) 基本概念 在原生路由转发功能中，bfe对租户、集群、子集群、实例的概念解释如下： 租户：product，不同业务线/不同产品线； 集群：一个产品会有多个微服务，例如一个商城产品可能会有用户微服务 、订单微服务、库存微服务，每个微服务就是一个集群； 子集群：通常一个集群只有一个子集群，除非存在多数据中心坡的数据中心； 实例：每个子集群可以有多个后端服务实例，“ip+端口”为一个实例，一个微服务部署多少个节点就有多少个实例 案例分析 商城产品线(ShoppMall)，域名为shoppmall.com，订单服务(OrderService)部署在中国机房(CN-idc0)，部署三个实例。 可能是开源的缘故，bfe不想依赖其它第三方如配置中心、数据库之类的服务，所以才改为使用配置文件配置，又或者原本设计就是使用文件配置。而这其实与使用nginx一样，需要经常修改配置文件。
2 有状态服务和无状态服务 2.1 什么是服务中的状态 有状态和无状态服务是两种不同的服务架构，两者的不同之处在于对于服务状态的处理。服务状态是服务请求所需的数据，它可以是一个变量或者一个数据结构。 无状态服务不会记录服务状态，不同请求之间也是没有任何关系；而有状态服务则反之。对服务器程序来说，究竟是有状态服务，还是无状态服务，其判断依据——两个来自相同发起者的请求在服务器端是否具备上下文关系。 2.2 无状态服务 无状态请求，服务器端所能够处理的数据全部来自于请求所携带的信息，无状态服务对于客户端的单次请求的处理，不依赖于其他请求，处理一次请求的信息都包含在该请求里。 也可以理解为Cookie是通过客户端保持状态的解决方案。 ? 2.3 有状态服务 有状态服务则相反，服务会存储请求上下文相关的数据信息，先后的请求是可以有关联的。 例如，在Web 应用中，经常会使用Session 来维系登录用户的上下文信息。虽然http 协议是无状态的，但是借助Session，可以使http 服务转换为有状态服务 ?
访问地址：C:\Windows\System32\drivers\etc 四、服务器与浏览器的交互 浏览器负责发起请求 服务器在80端口接受请求 服务器负责返回内容（相应） 浏览器负责下载响应内容 HTTP的作用就是指导浏览器和服务器如何进行沟通。 七、响应 请求了之后，应该都能得到一个响应，除非断网了，或者服务器宕机了。 状态解释 2 Key1: value1 2 Key2: value2 2 Content-Length: 17931 2 Content-Type: text/html 3 4 要下载的内容 状态码要背 ，是服务器对浏览器说的话 整理HTTP 状态码 - 知乎 (zhihu.com) 1xx 不常用 2xx 表示成功 3xx 表示滚吧 4xx 表示你丫错了 5xx 表示好吧，我错了 状态解释没什么用
怎么说呢，服务器多了，管理起来也不是很方便，虽然有很多大神做的牛逼软件， 这个就是10个牛X的免费服务器&互联网监控工具http://www.chinaz.com/free/2011/0303/162584 .shtml 又何必造轮呢， 不是很适合我们这个20多台服务器的，说白就是想写一个完整点的软件。 开发环境：vs2013 作者：landv 开发时间：2015年9月2日 功能：监控服务器系统基本运行状态，和监控指定软件运行状态。对服务器软件远程配置，和备份。 对服务器，软件行为和人为行为进行监控并记录。 说明：类似于灰鸽子，后续开发将不仅仅检测服务器状态，还可进行局域网行为监管。 运行结果： ?
主要监控域名能否访问，还有redis服务是否正常 # coding: utf-8 __author__ = 'www.py3study.com' import os import time import socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) sk.settimeout(1) ip = '192.168.40.250' #ip对应redis服务器的 ，这里测试，开启本地的redis服务(windows下面的安装很简单，就不写了) 开启redis，使用命令redis-server.exe redis.windows.conf 如图 ? 红色框是我添加的一个不存在的域名，这里很明显ping失败了，证明程序是没有问题，redis的状态也正常 再把redis关了，在运行一次脚本，看看redis的状态是否正常 ? 关闭后，redis状态获取失败，脚本正常！ 这个程序还比较简单，如有兴趣，也可以自己添加一些更多的服务进来监控
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