实验流程: 先对两主机安装上corosync和pacemaker 两主机安装drbd服务,并且设置好drbd的组设备 选择drbd主节点上,进行数据库的初始化 进
mdadm是multiple devices admin的简称,它是Linux下的一款标准的软件 RAID 管理工具。
rman catalog database是11.2.0.3,rman catalog schema升级12.2版本,主要是兼容11g和12c版本.
1、下载mongoDB的安装包:mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.4; 2、上传安装包到服务器/data目录下; 3、解压安装包 [plain] view plain copy
1、下载mongoDB的安装包:mongodb-linux-x86_64-rhel70-3.4.4; 2、上传安装包到服务器/data目录下; 3、解压安装包
Redis的主从复制是如何工作的?如何在同步数据的同时,还保持着高性能,你了解吗?
接上篇。Guava的令牌桶的实现中,包括一条设计哲学,需要大家注意:它允许瞬间的流量波峰超过QPS,但瞬间过后的请求将会等待较长的时间来缓解上次的波峰,以使得平均的QPS等于预定值。
购买了一台拥有本地磁盘的云服务器。比如 ecs.i2.16xlarge. 为了保证数据安全性,以及读写速度,我们通常会对磁盘做RAID。 但是云主机又不同于本地物理主机,没有办法添加RAID卡,这就需要通过软件来实现RAID。
如下图所示,我创建一个1秒产生0.1的RateLimiter(即10秒产生1个),左边是时间轴,现在有3个线程申请数据,nextFreeTicketMicros初始化为0(其实他的计算单位是微秒)
本周是K8S源码研习社第一期第二周,学习内容是学习Informer机制,本文以这个课题进行展开。
线上有一套6节点 redis cluster ,6分片 * 2副本,每个节点上2个实例,端口号分别为7000和7001。
想通过命令配置ntp server都不生效,因为有组策略已配项的情况下,组策略优先级最高,命令配的不起作用
内容来源:2018 年 7 月 17 日,VMware大中华区原厂高级技术讲师史峻在“VMware直播分享 第二期”进行《vSAN架构解析与6.7功能介绍》演讲分享。IT 大咖说经主办方和演讲者审阅授权转发。
首先通过RateLimiter.create(1);创建一个限流器,参数代表每秒生成的令牌数,通过limiter.acquire(i);来以阻塞的方式获取令牌,当然也可以通过tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)来设置等待超时时间的方式获取令牌,如果超timeout为0,则代表非阻塞,获取不到立即返回。
设置开机计划任务1分钟校时的原因是开机后第1次校时有时候要等若干分钟,校时成功后才会走公共镜像默认的ntp 5分钟校时,设置开机计划任务就是为了让开机后快速校时,不用等若干分钟(等若干分钟的原因见微软官网文档https://docs.microsoft.com/en-us/troubleshoot/windows-client/identity/w32time-not-start-on-workgroup )
代码是在≥2012R2的系统上powershell测试的,代码未在≤2008R2的系统上测试;仅供非域环境参考。
Informer 作为 client-go 的核心,网上有众多的源码分析,原理解析相关文章,可以教给大家如何"正确"的使用 Informer。当然其前提是在 Informer 本身逻辑没问题的前提下,本篇旨在为大家指出几个 Informer 里面长期存在甚至现在仍然存在的问题。
这次讲解我用了很一些图,尽可能的把这个模块给描述清楚,如果感觉对你有所帮助不妨发一封邮件激励一下我~
最近想深入了解一下K8S的内部通信机制,因此读了几遍K8S的源码,感慨很深。至今清楚的记得,当了解到K8S 组件之间仅采用HTTP 协议通信,没有依赖中间件时,我非常好奇它是如何做到的。
上一篇,我们的主从机以及搭上线了,那么从机连上主机,自然要更新一下缺失的数据,以期达到节点之同步状态。
RateLimiter有两个实现类:SmoothBursty和SmoothWarmingUp,其都是令牌桶算法的变种实现,区别在于SmoothBursty加令牌的速度是恒定的,而SmoothWarmingUp会有个预热期,在预热期内加令牌的速度是慢慢增加的,直到达到固定速度为止。其适用场景是,对于有的系统而言刚启动时能承受的QPS较小,需要预热一段时间后才能达到最佳状态。
这种算法很好实现, 但是会出现限流不准确问题。比如每秒通过 5 个请求,时间窗口的大小为 1 秒,当前时间窗口周期内的后半秒正常通过了 5 个请求,下一个时间窗口周期内的前半秒正常通过了 5 个请求,在这两个窗口内都没有超过限制。 但是在这两个窗口的中间那一秒实际上通过了 10 个请求,显然不满足每秒 5 个请求的限制。
在实际开发过程中,若想要获取 kubernetes 中某个资源(比如 pod)的所有对象,可以使用 kubectl、k8s REST API、client-go(ClientSet、Dynamic Client、RESTClient 三种方式) 等多种方式访问 k8s 集群获取资源。在笔者的开发过程中,最初都是直接调用 k8s 的 REST API 来获取的,使用 kubectl get pod -v=9 可以直接看到调用 k8s 的接口,然后在程序中直接访问还是比较方便的。但是随着集群规模的增长或者从国内获取海外 k8s 集群的数据,直接调用 k8s 接口获取所有 pod 还是比较耗时,这个问题有多种解决方法,最初是直接使用 k8s 原生的 watch 接口来获取的,下面是一个伪代码:
之前的某一天早晨,在查看线上报警的时候,发现下面这样一个场景,Redis复制报错,一直提示加载RDB不成功,记录一下这个案例,希望有所帮助吧。
原作者:Bane Radulovic 译者: 邱大龙 审核: 魏兴华 随着Oracle 12c的发布,也就意味着全新版本的ASM面世了。已知的重大新特性有Flex ASM,数据预校验和更加便捷的磁盘管理操作。下面针对这几个方面进行详细介绍。 Flex ASM Flex ASM特性可以允许ASM实例只运行在集群中某些节点上。默认安装将会创建3个ASM实例,而不管集群中节点的数量。一个ASM实例可以为本地和远端数据库提供服务。如果一个ASM实例crash,数据库实例会fail over到另一个ASM
Redis 4.0起引入了PSYNC2同步方式,分析源码时我们注意到,server数据中增加了replid2、second_replid_offset两个成员。进一步分析逻辑可知,这两个成员是在master变更后,在slave中用于保存原master的ID和已同步的数据偏移的。那他们有什么作用呢?
DRBD是一种块设备,可以被用于高可用(HA)之中.它类似于一个网络RAID-1功能.当你将数据写入本地 文件系统时,数据还将会被发送到网络中另一台主机上.以相同的形式记录在一个文件系统中. 本地(主节点)与远程主机(备节点)的数据可以保证实时同步.当本地系统出现故障时,远程主机上还会 保留有一份相同的数据,可以继续使用. 在高可用(HA)中使用DRBD功能,可以代替使用一个共享盘阵.因为数据同时存在于本地主机和远程主机上, 切换时,远程主机只要使用它上面的那份备份数据,就可以继续进行服务了. DRBD的工作原理如下图:
Network Time Protocol(NTP)是用来使计算机时间同步化的一种协议,它可以使计算机对其服务器或时钟源做同步化,它可以提供高精准度的时间校正,且可用加密确认的方式来防止恶毒的协议攻击。 NTP提供准确时间,首先要有准确的时间来源,这一时间就是是国际标准时间UTC。 NTP获得UTC的时间来源可以是原子钟、天文台、卫星,也可以从Internet上获取。这样就有了准确而可靠的时间源。时间按NTP服务器的等级传播。按照离外部UTC源的远近将所有服务器归入不同的Stratum层。Stratum-1在顶层,有外部UTC接入,而Stratum-2则从Stratum-1获取时间,Stratum-3从Stratum-2获取时间,以此类推,但Stratum层的总数限制在15以内。所有这些服务器在逻辑上形成阶梯式的架构相互连接,而Stratum-1的时间服务器是整个系统的基础。
上篇详细介绍了Sentinel FlowSlot 限流实现原理(文末附流程图与总结)的限流实现机制,但主要介绍的策略限流的快速失败机制,在Sentinel 中除了快速失败,还提供了匀速排队,预热等限流策略,但我发现 Sentinel 的匀速排队、预热机制是基于 guava 的 RateLimiter,为了更加彻底的理解 Sentienl 限流相关的内容,从本文开始先来学习一下 RateLimiter 的相关实现原理。
借鉴https://blog.csdn.net/weixin_43673589/article/details/109144725
限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。
关于Oracle GoldenGate (简称OGG)的 Lag at Chkpt和Time Since Chkpt的理解,前提需要理解OGG的每个进程都有它自己的checkpoint file。每当一个进程看到在事务的commit时,检查点文件中就将产生一个检查点。OGG的恢复进程总是以检查点作为起点。而OGG是通过监控的checkpoint和Lag at Chkpt和Time Since Chkpt这2个指标来衡量数据同步延迟时效的。
RAID(Redundant Array of Independent Disk),从字面意思讲的是基于独立磁盘的具有冗余的磁盘阵列,其核心思想是将多块独立磁盘按不同方式组成一个逻辑磁盘,以此来提高其存储容量、提高性能或者提供数据备份的功能。按其组合的方式不同而分成不同级别的RAID。
RAID是英文Redundant Array of Independent Disks的缩写,中文简称为独立冗余磁盘阵列。RAID是把多块独立的物理硬盘按不同的方式组合起来形成一个硬盘组(逻辑硬盘),从而提供比单个硬盘更高的存储性能和提供数据备份技术组成磁盘阵列的不同方式称为RAID级别(RAID Levels),常用的RAID级别有以下几种: RAIDO,RAID1,RAID5,RAID6,RAID10等
内容如下(我配置开机计划任务在开机时校时,校时SpecialPollInterval是5秒,根据各人需求,可以适当调大,不调也可以,如果调的话,注意要满足SpecialPollInterval∈【2^MinPollInterval, 2^MaxPollInterval】,比如5∈【2^2, 2^6】):
guava-26.0-jre-sources.jar!/com/google/common/util/concurrent/RateLimiter.java
上一篇详细介绍了 SmoothBursty 的实现原理,本文将介绍带有预热机制的限速器实现原理。
Raid大家都知道是冗余磁盘的意思(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),可以按业务系统的需要提供高可用性和冗余性,目前市面上比较常见的是通过服务器的raid阵列卡来实现此功能。
Windows配置域控参考我写的 https://cloud.tencent.com/developer/article/1925795 ,实际就4句命令而已,很简单。
....................................................................................... 环境:centos7 Ip: 172.16.200.48 ..............................................................................................
上一篇文章里,我们主要介绍了和资源索引相关的一系列对象,其中包括了 indexer 对象,index 对象,以及 indices 对象等等。在本篇文章里我们主要来介绍和对象存储相关的组件 ThreadSafeStore 接口以及其实现。
Recovery Manager: Release 11.2.0.3.0 - Production on Tue Jan 9 07:33:58 2018
公司的一个系统业务出现故障,提示查询redis失败。查询相关日志,分析过程记录如下:
最近在参与一个业务迁移的项目。走读代码时,接触到一些限流相关的代码。向老司机请教后了解到,有些业务承载了很高量级的扣款请求,尤其对于一些热点商户,其单点的请求量很大,但某些瓶颈系统的处理能力有限,因此需要做好限流,以保障业务流程中各系统的稳定性。
首先你需要明白限流的概念,在高并发、高流量的场景中,我们的系统有时候会通过限流的手段来防止自己的系统被外部的流量打挂,是一种自我保护措施。
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