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...
而从另一个角度来看，目前很多线上业务其实对数据的强一致性要求并不严苛，数据写入成功后不要求立刻可见，只要能够在一定的时间buffer之后访问到数据即可，但是对服务的可用性要求非常高，对服务的响应时延要求非常敏感...另一方面，通过对hbase业务接入场景的了解，发现很多业务在接入hbase的时候都是先将数据写入到kafka，在通过实时流计算消费把kafka中的数据转存到hbase，以起到流量消峰的作用，而如果我们能够把业务原始数据与...基于此我们考虑将hbase的整体写链路做一下相应的调整，客户端不在直连hbase进行写入，而是先记录WAL到kafka，再通过实时流计算消费，把kafka中的WAL数据同步到hbase集群。 ?...另外客户端视角的写容错时间也只跟kafka的故障恢复时间有关，而不受到hbase长时间MTTR过程的影响。...这样不同的集群可开启不同的流计算作业去消费kafka中的WAL以便将数据同步到自己的hbase集群，而hbase的机房容灾功能也可转嫁到kafka的数据容灾处理上。
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。
问题导读： 1.HBase高可用原理是什么？ 2.HBase的实践？...用惯了MySQL，于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样，也有其高可用方案？...HBase在写数据前会先写HLog，HLog中记录的是所有数据的变动， HBase的高可用也正是通过HLog来实现的。...3.不可预计的另外一些情况 比如核心交换机故障，机房停电等等情况都会造成HBase服务中断 对于上述的那些问题，可以通过配置HBase的高可用来解决： 1.不可逆DDL问题 HBase的高可用不支持...原理 HBase高可用保证在出现异常时，快速进行故障转移。下面让我们先来看看HBase高可用的实现，首先看下官方的一张图： ?
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？ ?...缓存提供的核心的能力是查询高性能与承受高qps，一般是纯内存(jvm缓存)或类内存(redis)操作，缓存 使用流程大概如图： ?...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？...在此处输入标题 在互联网大环境中，很多复杂的场景并不能单纯的依靠一种手段来做到尽善尽美，有时候几种技术实现融合到一起能够更好地解决问题，对于本篇所讲述的高并发场景下，单纯的依靠缓存来解决高QPS...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。...=0 ##每一个kafka 设置单独id advertised.listeners=PLAINTEXT://hbase:9092 ##hbase填写域名或ip地址，kafka监听该端口。...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。
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。...针对该场景，通过PAS的长线程检测功能，及时发现耗时异常的业务，即时查找问题保证应用高可靠性。
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。...Sink支持的不同目的地种类包括：HDFS，HBASE，Solr，ElasticSearch，File，Logger或者其它的Flume Agent。 ?
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。
随着越来越多的业务选择HBase作为存储引擎，对HBase的可用性要求也越来越高，对于HBase的运维也提出了新的挑战。...由于存在这个原因和业务的压力，往往只能采用拆分集群的方式，在一个HDFS 上往往运行几个HBase集群，但是带来的是运维成本的增加。 ?...今年618之前，在我们决定采用新版本之后，我们将HBase 2.0 尚未发布的rsgroup功能迁移到我们的自己维护的1.1.X版本中，从而实现在HBase集群上隔离和控制。整个架构如下： ?...目前集群的数据，除了用户普通的写入之外，还有采用bulkload的方式入库，不同用户在不同的集市生成HFile导入到HBase中。...唯一的遗憾是当前HBase的quotas 只能限制单台的ReginServe。目前配额管理功能在开发集成自动化配置流程当中，预计年后上线。
HBase的高可用 考虑关于HBase集群的一个问题，在当前的HBase集群中，只有一个Master，一旦Master出现故障，将会导致HBase不再可用。...所以，在实际的生产环境中，是非常有必要搭建一个高可用的HBase集群的。 一、HBASE高可用的简介 HBase的高可用配置其实就是HMaster的高可用。...要搭建HBase的高可用，只需要再选择一个节点作为 HMaster，在HBase的conf目录下创建文件backup-masters，然后再backup-masters添加备份Master的记录。...一条记录代表一个backup master，可以在文件配置多个记录 二、搭建HBase高可用 1、 在hbase的conf文件夹中创建 backup-masters 文件 cd /export/server...backup节点出现即可 stop-hbase.sh start-hbase.sh 注意: 启动hbase的时候, 一定要确认 zookeeper 和 hadoop是启动良好的 额外: 单独启动节点
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。...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。...KeepAlived服务的三个重要功能： 管理LVS负载均衡软件 实现LVS集群节点的健康检查 作为系统网络服务的高可用性（failover） Keepalived高可用服务对节点之间的故障切换转移，是通过
《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。
Kafka源 第四章 Flume Channel 第五章 Flume Sinks HDFS Sink flume在项目中的应用 资料分享 第一章 是什么 介绍 Flume是Cloudera提供的一个高可用的...，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。...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。
utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。...hbase的row key是分布式的索引，也是分片的依据。...据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下： 查询性能：高表更好，因为查询条件都在row key中, 是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。...分片能力：高表分片粒度更细，各个分片的大小更均衡。因为高表一行的数据较少，宽表一行的数据较多。HBase按行来分片。 元数据开销：高表元数据开销更大。...而且解压缩可以通过协处理器（coproesssor）在HBase服务器上做，而不是在业务应用的服务器上做，以充分应用HBase集群的CPU能力。
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