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MySQL从库server-id相同会发生什么情况?

// 今天中午,尝试着将线上rds的一套主从复制架构重新给搭建成一主两从的架构,在搭建的过程中,遇到了一些有意思的问题,记录一下: 搭建主从复制的架构图如下: 步骤1,当前复制关系为线上rds和本地 ECS的主从关系: ? 按道理,由于两台ECS的数据是通过物理拷贝的方式进行的,所以他们的数据是一模一样的,包括复制的偏移量都是一样的,这2台ECS(右边的)和线上rds主从关系搭建应该没有问题才对,但是在实际操作的过程中,右侧的 于是我们又修改了右侧ECS的uuid值,然后重新启动右侧的ECS实例,搭建复制关系,发现问题已经解决了,实现了我们想要一主从的结果。 +------------+--------------------------------------+ rows in set (. sec) 一点总结: 在MySQL中,搭建一主从的时候

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如何利用开源DevOps工具完成云上的自动运维

就需要增加ECS以承载更的并发和访问量,所以需要扩容一台与线上应用一致的ECS挂载到SOB上面,这里的一个关键点是扩容一台与现上应用一致的ECS。 场景五的一个需求就是要扩展,扩容一台与线上应用一致的ECS。 就能够实现扩容一台与线上应用一致的ECS并且自动挂载到SLB下面。 ? Terraform 和 Packer 的介绍 它们来自于HashiCorp家族,有两大特点,第一是支持平台,第二是开源。 个工具组合案例 用Packer制作镜像,制作镜像之后会生成镜像ID,然后用Terraform的模板镜像ID创建ECS,这个ECS就自带了所要提供的服务的应用。 很用户在做弹性伸缩的时候呢会遇到一个麻烦,就是在最初的时候,ECS所用到的镜像是只有一个操作系统的镜像,是没有服务的,创建出来之后不能够直接使用。

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    用“弹性伸缩”需了解客户什么信息?

    人提到云计算,一定会说到云计算具备自动伸缩能力,会按照客户的业务负载自动伸缩,我在刚接触云计算时也这么认真。真是这样吗?没这么简单! 一、什么是弹性伸缩能力 管理员可以自由设置,当cpu、内存等当前监控值高于某阀值时,自动增加ECS云主机。当低于某阀值时,自动减少ECS云主机。 ? 二、为什么不能任意使用弹性伸缩服务 举个例子,如果某客户正在使用IE浏览器访问某ECS云主机上的网站,并用帐号密码登录了该网站,而该ECS主机因负载较低被弹性伸缩服务强制退出,那么该客户的登录状态将断开 如果是游戏业务那么将断线。 三、如何才能正常使用弹性伸缩服务 就上面的例子,如果用户的登录状态Session没有在ECS云主机上存储,而是放在了共享存储中,如RDS数据库中。 即使ECS被强制下线,客户业务被重新分配到另一台ECS中进行业务使用,登录状态仍然能够在RDS中被找回,客户业务不会中断。

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    2018 年,Unity 带来了新的 ECS

    这次的更新不仅完全符合目前主流对 ECS 的设定,同时还带来了诚意满满的 Jobs 系统,Jobs 背后的思想是目前业界对 ECS 模型面向核进行性能优化的主流思路。 Jobs 系统 image.png 这张图展示了近年来 CPU 产品单核性能和核数的增长曲线。可以看到随着时间线核数增长率不断上升,单核性能增长率不断下降,核能力变得愈发重要。 核逻辑时代正在到来,而 ECS 是目前少数有可能从模型上支持核的逻辑结构,因为这种模型提供了数据隔离的依据。 Jobs 系统通过在调用链中传递 JobHandle 来构造流水线。一个 Job 可以依赖之前个 Job 的工作结果。 这也是为了推广 ECS 所做的底层工作,毕竟有了这些令人垂涎的性能蛋糕,才可以吸引更的团队更新 Unity 版本。

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    MQ45# 实战|RocketMQ不同可用区导致消费不均衡

    原来部署到ECS上的服务没有积压情况,准备往容器迁移。下面是业务同学做的排除测试,另外容器当前在J/K可用区部署,而MQ集群部署在B/G/F区。 回退到原ECS部署积压消失 在原可用区申请扩容ECS未出现积压 在新的可用区J/K申请ECS出现积压 备注: 很明显该积压与可用区有关系。 二、积压监控 在迁移容器的过程中,同时有容器消费和ECS消费的节点,通过分区积压进行对比。 ECS消费分区积压监控 备注: 明显ECS的节点没有什么积压。 容器消费分区积压监控 备注: 积压较的分区分布在容器节点。 三、可用区耗时监控 J/F可用区延迟 G/B/K可用区延迟 备注: J/K区的延迟比其他可用区0.5ms左右。 3.提高消费能力 通过提高部署容器节点和增加消费线程池大小来提高消费能力可以起到立竿见影的效果。 ----

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    UE5的ECS:MASS框架(一)

    如果你之前有了解过ECS那你在阅读下面内容时就会很轻松,因为Mass其实就是UE5实现的ECS框架。 Archetype就对应的Unity的ECS的Archetype,这个实现和Unity的ECS非常像。而CommandBuffer,又很像UE渲染线程的CommandBuffer。 之前UE渲染管线效率非常高,很大的原因就是面向数据的设计,并且紧密结合TaskGraph利用起来线程渲染的优势。现在在逻辑层也搭了一套这样的管线,就是为了让逻辑处理也能发挥出来UE5的性能优势。 FMassSharedFragment是个同类型Entity共享的Fragment,所以也保存在Archetype中,不占用Entity内存。 实际的Entity数据保存在FMassArchetypeData的Chunks这个成员变量里 内部会一次创建一个固定64K大小的Chunk,给个Entity使用。

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    在直播app制作过程中,服务器是如何配置的?

    不论是一对直播还是一对一直播app制作,关于服务器的配置和成本是大数运营商比较关心和头疼的问题。一般来说,在直播app运营的每个阶段,所安排的服务器台数和负责的功能都是不一样的。 :一对一直播系统的ECS可以少买1台,因为不需要socket): ECS:2台(以下是配置参数) CPU:4核,内存:8GB,带宽:20M(包含socket和web)。 2、第二阶段 此阶段进入宣传推广阶段,时间大约是3-6个月,若以在线用户3000-5000人左右为参考,那么推荐的配置如下(在此特别说明一下:一对一直播系统的ECS可以少买1台,因为不需要socket) 3、第三阶段 在经过了宣传推广阶段后,进入持续运营期,此时若以在线用户1W左右为准, 此时推荐的服务器配置如下(在此特别说明一下:一对一直播系统的ECS可以少买2台,slb少买2台,因为不需要socket 4、第N阶段: 总的原则就是:随着人数的增,服务器配置升级,服务器数量逐渐增加,带宽调高,如果有做负载分发需求的可以加配下负载。 以上,就是直播app制作过程中,对于服务器的配置参考。

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    什么是 ECS ?

    云服务器(Elastic Compute Service) 云服务器(Elastic Compute Service,简称ECS)是阿里云提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的 IaaS(Infrastructure 云服务器ECS免去了您采购IT硬件的前期准备,让您像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器,实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。 阿里云ECS持续提供创新型服务器,解决种业务需求,助力您的业务发展。 选择云服务器ECS,您可以轻松构建具有以下优势的计算资源: 无需自建机房,无需采购以及配置硬件设施。 分钟级交付,快速部署,缩短应用上线周期。 快速接入部署在全球范围内的数据中心和BGP机房。 成本透明,按需使用,支持根据业务波动随时扩展和释放资源。 提供虚拟防火墙、角色权限控制、内网隔离、防病毒攻击及流量监控等重安全方案。 提供性能监控框架和主动运维体系。 提供行业通用标准API,提高易用性和适用性。 云服务器ECS的产品组件架构图 ?

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    Unity 01 - ECS概念

    , 这是由一系列因素导致的: OOP模型 Mono编译的非最优机器吗 GC 单线ECS模型 ? System是来处理具有一个或个Component组件的Entity集合的工具, 只拥有行为(即在System中没有任何数据). Entity和Component是一对的关系, Entity拥有怎样的能力, 完全取决于有哪些Component, 通过动态添加或者删除Component, 可以在运行时改变Entity的行为. 的工作模式: ECS的行为(System)和数据(Component)分别实现 Entity中存储种数据(Component) 如果存储在Entity中的Component满足本组的数据列表, 则由System 基于Job System, System在调度jobs的时候会把任务放到队列中, 由worker threads线程完成, 并通过细粒度话数据的读写权限, 加速执行, 提高CPU的利用效率.

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    zabbix监控tomcat实例(自动发现,主动模式)

    https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/80266203 zabbix监控tomcat实例(自动发现,主动模式) 实验背景 笔者同一台服务器运行三个 java api接口,需要监控tomcat 服务状态,很监控项的情况下一个个添加很烦,笔者使用自动发现功能,已监控tomcat线程为例。 "{#TOMCAT_NAME}":"tomcat-7083" } ] } 创建监控项脚本 脚本作用打印出tomcat实例需要监控的监控项,本文以tomcat线程数为例 所有脚本记得赋权 [root@ecs-09 scripts]# cat tomcat_status_monitor.sh #! ) echo "Usage: $0 {TOMCAT_NAME status[thread.num]}" exit 1 ;; esac # 监控项可以在case部分添加

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    RocketMQ一次消费性能问题排查【实战笔记】

    目录 一、需求描述 二、问题分析 1.tcpdump网络情况 2.查看消费线程堆栈 3.消费代码定位 三、后记 一、需求描述 在容器推广中,为了测试容器的性能,需要消息SDK与ECS 上在发送和消费的性能对比;在对比消费性能时,发现容器中的消费性能居然是ECS的2倍。 容器并发消费的20个线程TPS在3万左右,ECS中20个消费线程TPS在1.5万左右。 问题:配置均采用8C16G,容器中的性能几乎是ECS的两倍,这不科学,事出反常必有妖。 2.查看消费线程堆栈 ? 3.消费代码定位 在消费时有通过MessageExt.bornHost.getBornHostNameString获取消费这信息;问题由此引起。 this.bornHost; return inetSocketAddress.getAddress().getHostName(); 三、后记 将getBornHostNameString注释或者直接返回IP,ECS

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    阿里面试题及答案详解(一)(逐行代码注释并附解题思路)

    题目:阿里云产品线十分丰富,拥有ECS、RDS等数百款产品,每个产品都具有一些通用属性,例如:ID(id),地域(region),名称(name),同时每个产品又包含自己特有的属性。 2、最后还让你基于ES6语法编写ECS、RDS这两个类,说明要用到的是ES6当中的类。 3、通用属性为父类(Product),特有属性为子类(ECS、RDS)。 根据以上三点,以下代码就出炉了: // 定义父类,名字是自己取的class Product {} // 定义子类ECS继承了父类Productclass ECS extends 添加实例(instance)属性 // 定义子类ECS继承了父类Productclass ECS extends Product { // 接收通用属性_id,_region, (1, "bj", "ecs", instaceEnum.t1l);var _rds = new RDS(2, "tj", "rds", dbTypeEnum.mssql);// 输出:ECS { id

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    高并发口罩抢购项目架构演进记录&优化经验分享

    2月2号晚上22点左右的原始架构 客户端走 HTTPS 协议直接访问 ECSECS 上使用 Nginx 监听 HTTPS 443 端口; Nginx 反代 Tomcat,Nginx 处理静态文件,Tomcat 后端只能挂 200 个机器,再 SLB 也扛不住了,导致老程序刚承接的时候再度挂掉; 5 号使用这个架构上线,7 分钟库存售罄,且体验极度流程,丝般顺滑,健康同学开发的新程序真是太爽的。 这样架构设计: 优点:静态加速降低SLB带宽,动态回源,无跨域问题,切换方便; 缺点:仍需手工设置,镜像部署ecs不方便,如果时间充足,可以直接上容器的架构该有美好呢,一个 scale 可以扩出来几十上百的 ,导致上线失败(主库乱码); 第一次(3号)被打挂的时候只关注了 SLB 的流量,未详细分析失败最的环节; 上线前压测缺失,纯靠人工测试功能; 压测靠人手一台 Jmeter(4号晚上到5号早上引入了 数量,ECS 配置统一; Nginx 反代后端 upstream 无效端口去除; 云助手批量处理服务,参数优化,添加实例标识;(划重点,大家批量使用 ECS,可以考虑利用云助手这个产品) 云监控大盘监控

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    让web开发部署提速 8 倍的一款 IDEA 插件,我参与贡献了

    Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的服务部署在阿里云 ECS 上,可以选择使用这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 使用 Cloud Toolkit 把应用部署到 ECS 从产品设计的角度来分析,Cloud Toolkit 提供如此的部署能力,可以想到是其直接预设了使用人群。 也就是说,其实 Deploy to ECS的完成了权限管理和主机管理,ECS 用户使用这个功能就显得非常高效了。 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况? (更的监控指令可以参考 Arthas 文档链接:https://alibaba.github.io/arthas/)

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    让web开发部署提速 8 倍的一款IDEA插件

    Deploy to ECS:这里的 ECS 指的阿里云的 ECS,如果你的服务部署在阿里云 ECS 上,可以选择使用这个功能,获得比 Deploy to Host 更加丰富的功能。 使用 Cloud Toolkit 把应用部署到 ECS 从产品设计的角度来分析,Cloud Toolkit 提供如此的部署能力,可以想到是其直接预设了使用人群。 也就是说,其实 Deploy to ECS的完成了权限管理和主机管理,ECS 用户使用这个功能就显得非常高效了。 遇到问题无法在线上 debug,难道只能通过加日志再重新发布吗? 线上遇到某个用户的数据处理有问题,但线上同样无法 debug,线下无法重现! 是否有一个全局视角来查看系统的运行状况? (更的监控指令可以参考 Arthas 文档链接:https://alibaba.github.io/arthas/)

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    ECS初探

    这样我们可以用菲涅尔反射, 来计算一束光线少反射出去(BRDF项),有少进入物体内部进行次表面散射(Diffuse项), 然后把两部分加起来就行了。 乍一听,觉得ECS就是完美啊,就跟当年他们教我OO时,给我举例子做UI一样,各种继承,各种态,简直完美啊。 不管怎么样,即然大家都在吹ECS,它肯定是有过人之处的。 抱着试试看的态度,我模拟把我们游戏的客户端逻辑使用ECS进行落地。 第一关就给我难住了,Component到底该如何拆分,拆分粒度是大。 我回忆了一下,在日常逻辑的开发中,尤其是已经上线的项目。在新增一个系统时,我往往会单独设计他的数据结构,并存储在数据库的不同位置。而所有系统最终是通过UID这个entity_id来关联起来的。 但是我想使用ECS来实现业务逻辑时,和以上两种实现模式的思路或或少都会有相似之处,尤其是第二种,感觉更相似。

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    Logtail从入门到精通(二):开启日志采集之旅

    每个日志库隶属于一个项目,且每个项目可以创建个日志库。 Logtail客户端: Logtail是一款执行日志收集工作的Agent,一般安装在需要收集日志的服务器上,作为独立软件运行。 机器组: 一个机器组包含一或台需要收集一类日志的机器。通过绑定一组Logtail配置到一个机器组,可以让日志服务根据同样的Logtail配置采集一个机器组内所有服务器上的日志。 日志服务已经和ECS打通,可自动获取ECS对应的owner信息,因此不需要设置aliuid信息。 安装Logtail ECS安装 购买一台ECS 根据ECS所在区域选择Logtail安装脚本(参见Logtail安装指南) 例如华东1的经典网络,使用wget http://logtail-release.oss-cn /线下机器,配置完成后无需重启Logtail) 配置 创建项目和日志库 在阿里云官网产品中选择日志服务或直接点击进入日志服务控制台,若您当前没有开通,会提示您开通日志服务,点击开通。

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