我们之前了解了复制、扩展性，接下来就让我们来了解可用性。归根到底，高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。
常见的容错机制一般有四种:fail-fast, fail-safe, fail-over, fail-back.
MySQL复制是一个基于日志的异步复制系统，允许一个MySQL服务器实例（源服务器或主服务器）将数据更改复制到一个或多个其他MySQL服务器实例（复制服务器或从服务器）。
MMM即Multi-Master Replication Manager for MySQL:mysql多主复制管理器,基于perl实现,关于mysql主主复制配置的监控、故障转移和管理的一套可伸缩的脚本套件(在任何时候只有一个节点可以被写入)。
上篇文章我们讲了Redis的主从复制搭建，但是大家这里思考一个问题，如果我的主节点挂了，那是不是就只有从节点了。那就没有机器接受Redis的写请求了，那这样肯定是不行的对吧。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 高可用是数据库永恒的话题，高可用方案也是最受数据库爱好者关注的重点技术之一。 在MySQL二十多年的发展历程中，针对MySQL的高可用方案百花齐放，各具特色，这也是这款开源数据库最能让人着迷的地方。例如，早些年著名的MMM、MHA等等。 随着MySQL官方的不断发力，在基于MySQL复制的基础上，推出了一系列的高可用方案，例如，主从半同步复制、InnoDB ReplicaSet、组复制（MGR）、InnoDB Cluster，及目前最新的InnoDB
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要重新启动集群节点，请关闭MySQL并重新启动它。该节点将离开集群（并且法定人数的总计数应该减少）。发布命令 systemctl restart mysql
在分布式系统中，我们往往会考虑系统的高可用，对于无状态程序来讲，高可用实施相对简单一些，纵向、横向扩展起来相对容易，然而对于数据密集型应用，像数据库的高可用，就不太好扩展。我们在考虑数据库高可用时，主要考虑发生系统宕机意外中断的时候，尽可能的保持数据库的可用性，保证业务不会被影响；其次是备份库，只读副本节点需要与主节点保持数据实时一致，当数据库切换后，应当保持数据的一致性，不会存在数据缺失或者数据不一致影响业务。很多分布式数据库都把这个问题解决了，也能够通过很灵活的方式去满足业务需求，如同步、半同步方式、数据副本数量、主从切换、failover 等等(下面会提到)，然而我们平时使用的社区官方版 mysql5.7及以前的版本 (不包括 Mysql 其他分支像 PhxSQL，Percona XtraDB Cluster，MariaDB Galera Cluster) 都在支持分布式和系统可用性这块处理得不是很完善。针对这个系列问题，下面分析下如何解决这个问题。
二进制日志文件并不是每次写的时候都会同步到磁盘，当发生宕机的时候，可能会有最后一部分数据没有写入到binlog中，这给恢复和复制带来了问题。当sync_binlog=1表示每写缓冲一次就同步到磁盘，表示同步写磁盘的方式来写binlog。也就是说每当向MySQL提交一次事务，MySQL将进行一次fsync之类的磁盘同步命令来将binlog_cache的数据强制刷到磁盘中sync_binlog的值默认为0，sync_binlog=0时表示采用操作系统机制进行缓冲数据同步。采用sync_binlog=1时，会增加磁盘IO的次数，会影响写入性能。sync_binlog=1时，并不是100%安全，会存在相应的问题。比如说使用Innodb引擎时，在一个事务发出commit前，会将binlog立即刷到磁盘中。如果这时候已经写入到binlog中，但是还没有提交就已经挂了，那么MySQL重启时，会将通过Redo log、Undo log将这个事务回滚掉，但是binlog已经记入了该事务信息，不能回滚掉。所以我们需要设置innodb_support_xa=1确保MySQL服务层的binlog和MySQL存储引擎层的Redo log、Undo log之间的数据一致性。
Uber 为其内部分布式数据库 Docstore 开发了一种创新性的缓存解决方案 CacheFront。CacheFront 可以实现每秒超过 40M 的在线存储读取，并实现了可观的性能提升，包括 P75 延迟减少 75%，P99.9 延迟减少 67%。这证明它在提高系统效率和可扩展性方面非常有效。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
即没有特别指明的类型，大多数时候mysql 引擎都支持这种索引（Archive 是例外， 5.1 之前不支持，之后支持单个自增列的索引）
ElasticJob 不会在本次执行过程中进行重新分片，而是等待下次调度之前才开启重新分片流程。 当作业执行过程中服务器宕机，失效转移允许将该次未完成的任务在另一作业节点上补偿执行。
本节将探讨ElasticJob故障失效转移机制。我们知道ElasticJob是一款基于Qu-artz的分布式任务调度框架，主要是指数据的分布式。ElasticJob的核心设计理念是一个任务在多个节点上执行，每个节点处理一部分数据。那如果一个任务节点宕机后，则一次任务调度期间，一部分数据将不会被处理，为了解决由于任务节点宕机引起任务一个调度周期的一次任务执行部分数据未处理，可以设置开启故障失效转移，将本次任务转移到其他正常的节点上执行，实现与该任务在单节点上进行调度相同的效果（本次调度处理的数据量），ElasticJob故障失效转移类图如图所示：
Docker 带着 “Dockerize Everything” 的口号，以“软件标准”的姿态展现于世人面前，不断影响大家对于软件的理解。然而现实是否就如想象中的那么饱满，新的科技诞生之际，是摧枯拉朽之势，还是循序渐进，皆有个过程，面对异军突起的 Docker，软件传统的精髓又是何去何从？这些无一不是值得深思的话题。 在《存储类 Docker 容器的明文密码问题》一文中，我们初步领略了存储类软件与 Docker 结合时，存在的些许安全隐患，比如明文密码问题。 过去数十年间，MySQL 数据库的创建都在人机交
失效转移是作业补偿的另外一个场景，作业如果在执行过程中执行节点崩溃了那本次作业将无法正常执行完成,导致作业执行异常,这个时候就需要我们执行失效转移将崩溃的作业分片转移到其他可以正常执行的机器上面进行作业的补偿执行，失效转移的过程一共分为如下几步：
缓存雪崩是指缓存中key大批量到过期时间，而这时大量请求同时打过来，引起数据库压力过大甚至down机
大家好,本文给大家介绍一下Elastic-Job 中使用的分片的概念和在调度系统中如何来获取分片
考虑一个问题，两台机器，两个公网IP，DNS把域名同时定位到两个IP，这算高可用吗
读取顺序：/etc/mysql/my.cnf>/etc/my.cnf>~/.my.cnf
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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Elastic-Job/job-failover/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！ 本文基于 Elastic-Job V2.1.5 版本分享 1. 概述 2. 作业节点崩溃监听 3. 作业失效转移 4. 获取作业分片上下文集合 5. 监听作业失效转移功能关闭 666. 彩蛋 ---- 1. 概述 本文主要分享 Elastic-Job-Lite 作业失效转移。 当作业节点执行作业异常崩溃时，其所分配的作业分片项在下次重新分片之前不会被重新
自从JDK1.5之后，提供了ScheduledExecutorService代替TimerTask来执行定时任务，提供了不错的可靠性。
文档由一组key value组成。文档是动态模式,这意味着同一集合里的文档不需要有相同的字段和结构。在关系型数据库中table中的每一条记录相当于MongoDB中的一个文档。
如果一个任务节点宕机后，则一次任务调度期间，一部分数据将不会被处理，为了解决由于任务节点宕机引起任务一个调度周期的一次任务执行部分数据未处理，可以设置开启故障失效转移，将本次任务转移到其他正常的节点上执行。
首先，如果副本的数据不随时间变化，那么副本的管理是比较简单的：只需要将数据复制到每个节点一次，就OK了。副本管理真正的困难在于对副本数据的修改，这会涉及到很多琐碎的问题。其次，副本复制时要考虑许多权衡，使用同步还是异步复制，以及如何处理失效的副本？接下来我们来一一探讨这个问题。
本文主要分享 Elastic-Job-Cloud 作业失效转移。对应到 Elastic-Job-Lite 源码解析文章为《Elastic-Job-Lite 作业作业失效转移》。
作者：Nikunj Aggarwal和Joshua Corbin 编译/校对：张天雷/郭蕾 摘自：http://www.infoq.com/cn 【编者的话】 Uber是一家总部位于旧金山的风险投资的创业公司和交通网络公司，以移动应用程序链接乘客和司机，提供租车及实时共乘的服务。在最近短短四年间，Uber的业务量已经惊人地增长了38倍，在这背后起到支撑作用的是公司强大的系统架构。其中一项非常杰出的工作是他们在处理系统故障时，包括当出现数据中心故障的时候，通过将司机的手机作为一个外部分布式存储系统，Uber采
单点定时任务 JDK原生 自从JDK1.5之后，提供了ScheduledExecutorService代替TimerTask来执行定时任务，提供了不错的可靠性。 public class SomeScheduledExecutorService { public static void main(String[] args) { // 创建任务队列，共 10 个线程 ScheduledExecutorService scheduledExecutorService =
关系型数据库在TPS上的瓶颈往往会比其他瓶颈更容易暴露出来，尤其对于大型web系统，由于每天大量的并发访问，对数据库的读写性能要求非常高;而传统的关系型数据库的处理能力确实捉襟见肘;以我们常用的MySQL数据库为例，常规情况下的TPS大概只有1500左右(各种极端场景下另当别论)。
主要介绍：复制功能介绍，mysql二进制日志，mysql复制拓扑，高可用框架，单点故障，读写分离和负载均衡
上篇《架构师之路-https底层原理》里我提到了上面的整体视图，文章也介绍了想要真正能在工作中及时正确解决问题的基本功：原理理解透彻。今天以redis集群解析为例介绍一个及时敏锐的发现问题的基本功：深入分析。
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
相对于其他的数据库厂商大会，MySQL的的确寒酸，连幕头都没有，上来就直接讲，不过也符合MySQL一贯的风格。这次翻译的是 2023年MySQL summit -- MySQL high availability and disaster recovery。开始本次的讲解人是 MySQL的产品经理，明显和我之前听的MongoDB的两期差距较大，一看是不善言辞的人。
半同步复制在提交过程中增加了一个延迟：提交事务时，在客户端接收到查询结束反馈前必须保证二进制日志已经传输到一台备库上。
欢迎留言，说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关：Nginx、Kong、Zuul 缓存：Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索：ElasticSearch、Solr 熔断：Hystrix ---- 负载均衡：DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心：Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权：JWT 消费队列：RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
java有synchronize和Lock，mysql 修改类的sql也带有锁。锁定数据状态，让数据状态在并发场景，按我们预想逻辑进行状态转移，然而在分布式，集群的情况下，怎么去锁定数据状态呢
NoSQL介绍： NoSQL数据管理系统是目前非常流行的一种非关系性、分布式、不支持ACID设计规范式的数据库；NoSQL简单的数据模型、元数据和数据分离、弱一致 性、高吞吐量、高水平扩展能力和低端硬件集群使其流行的主要原因，而mongodb就是NoSQL数据库一种非常流行的实现方式。 常见的NoSQL数据存储模型列式模型文档类型应用场景：在分布式文件系统之上提供支持随机读写分离的分布式数据库 典型产品：HBase、Hypertable、Cassandra 数据模型：以“列”为中心进行存储，将相同的列存储在
哨兵（Sentinel）是 redis 的高可用性解决方案，前面我们讲的主从复制它是高可用的基础，需要人工介入才能完成故障转移，哨兵可以解决这个问题，在主从复制情况下，当主节点发生故障时，哨兵可以自动的发现故障并且完成故障转移，实现真正的 redis 高可用。在哨兵集群中，哨兵会监视所有的 redis 服务器和其他 sentinel 节点状态，来保证 redis 的高可用。
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
第一种：主从复制+读写分离 客户端通过Master对数据库进行写操作，slave端进行读操作，并可进行备份。Master出现问题后，可以手动将应用切换到slave端。 对于数据实时性要求不是特
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