我们使用其中一台作为演示负载均衡的效果，最终结合阿里云的SLB负载均衡器来演示高可用。 集群就是人多力量大，目的可以分担流量压力，提升整体系统的并发能力。一人搬砖总没有多个人帮你一起搬砖来的舒服嘛。...:8080 weight=2; } 负载均衡 - ip_hash（不演示了） 根据用户请求过来的ip做哈希，ip一定是固定的，所以哈希的值也是固定的，这样用户请求到的tomcat节点也是固定的，这种方式可以保证用户会话不会丢失
--- layout: "post" title: "2020-07-22-腾讯云-slb-kubeadm高可用集群搭建" date: "2020-07-22 16:00:00" category: "...kubernetes" tags: "kubernetes1.18.6 kuberadm 高可用 ha" author: duiniwukenaihe --- content {:toc} 集群配置：...10.0.4.4 sh-node-04 10.0.4.13 sh-node-05 背景 线上稳定跑着1.16.8版本kubeadm高可用...三台master节点，配置为4核心8G，slb+haproxy 代理6443实现高可用。work节点为5台8核心16g,主要跑了60多个应用300个左右容器。...尝试了两种方式： slb+haproxy slb 绑定三台master6443代理后端haproxy 8443端口。
618双11这样的活动肯定会有大促，有大促就会有大流量，那么必然的我们必须要保证两个点，一个是高可用，一个是高并发。...什么是高可用：传统部署的一个系统往往只有一台服务器节点，节点挂了，啥都没了，高可用就是为了保证网络节点宕机后，整个网站系统还能够继续的对外提供服务。最简单的手段就是搭建多机高可用集群。...那么本次课程其实围绕的是高可用来展开的。 那么这次涉及到的一些资料，软件等可以到直播群里去获取，汇总后会统一发出来的。...…… 需要注意：搭建集群可以解决高可用问题，同时也能分担一定的流量压力，当然高并发并不是仅仅只靠集群就能解决的，这里指的仅仅只是一部分压力。...后面要说的负载均衡器组件SLB也是四层负载。 如何理解四层和七层，参考下图： ? ?
REPMGR 是一种方便简单的适合企业使用的高可用方式，为什么选择REPMGR作为单体PG的高可用方式 1 REPMGR 是这三种里面最简单的高可用的方式,这里的意思是结构节点,搭建简单,处理简单...2 在网络有波动的情况下,比较好控制,如果遇到网络上的短暂的问题,REPMGR通过一系列的方式可以避免某些切换....调整的参数明显 3 资料多,并且有2象限(现在是EDB)这样的公司作为后盾, 并且国内的瀚高也是用这个作为他们商业的高可用方式的二次开发对象....目前我们采用的一个主+两个从的方式 一个注册 一个不注册 (一个从可能是延迟库,也可能为BIG DATA 提供抽取数据使用) 我们以POSTGRESQL 12.2 REPMGR 5.2.1 版本为例...如果是全部DOWN 机的情况下,和上面的恢复方式类似 147 库直接开启即可.
网上很多文章都是将Raft和Paxos对比，但个人觉得Raft和MySQL高可用方案更为相近。所以在此做个比较加深理解。 如有错误，还请指正，谢谢。 简介 数据库容灾的基础是副本。...MySQL的高可用方案 如果我们也是用多副本，加上辅助系统，是否也能做到接近Raft的可用性呢？ 1. 三节点，一主二备。 2. 启用半同步。 3....高可用模块，比如MHA，自身用Zookeeper保证可用性。 对比分析 三副本 对于MySQL半同步而言，3个节点中只要有一个节点返回ACK，事务即可提交,基本等同于n/2+1形成多数派。...所以，在MySQL不退化成异步复制的情况下，二者可用性相同。 选主 Raft具备自动选主的能力，MySQL不具备。MySQL需要外部的高可用模块来选择新主。...但看上去MySQL的高可用机制，比Paxos算法更贴近Raft协议。
事情的起因是，一家比较大的公司，要使用kong网关，就职的朋友问我postgresql 最简单的高可用方式有什么， 所以才有了此文PostgreSQL 的复制默认是异步的方式，如果primary server...所以这样的高可用的搭建，基本上在现实中很少见。但今天为什么要提他。 任何架构的使用都与他所处的使用的环境和应用的逻辑有关，在某些情况这样的高可用是可以被接受的。...那摆在现在的问题就是，是要咱们搭建一个高可用的postgresql，在没有专业人士的指导，patroni , repmgr , 想想还是算了。...那怎么高效的完成任务，还能简简单单，让非DB的人士赶紧搞定这个事情，所以这个同步的方式，以及这样方式下的高可用，就是最好的选择。...所以这期是最简单的高可用，（我没说是最好的，也没说哪里都能用，就上面那个例子用，再好不过） 那怎么搭建这个高可用的方式，下面就来盘盘道。
RabbitMQ 高可用集群搭建 1 集群简介 1.1 集群架构 当单台 RabbitMQ 服务器的处理消息的能力达到瓶颈时，此时可以通过 RabbitMQ 集群来进行扩展，从而达到提升吞吐量的目的...一个高可用，负载均衡的 RabbitMQ 集群架构应类似下图： 这里对上面的集群架构做一下解释说明： 首先一个基本的 RabbitMQ 集群不是高可用的，虽然集群共享队列，但在默认情况下，消息只会被路由到某一个节点的符合条件的队列上...HAProxy 同时支持四层和七层负载均衡，并基于单一进程的事件驱动模型，因此它可以支持非常高的井发连接数。...此时对外服务的 VIP 依然可用，代表已经成功地进行了故障转移。...juejin.im/post/6844904071183220749 RabbitMQ 官方文档 —— 集群指南：www.rabbitmq.com/clustering.… RabbitMQ 官方文档 —— 高可用镜像队列
redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。 所以就有了几个问题？ 什么是主从架构，主从如何备份？...什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
kube-proxy转发到Ingress Controller的pod上,多走一趟路 4、不创建svc,效率最高,也能四层负载的时候不修改pod的template,唯一要注意的是`hostNetwork: true 高可用选择第四种
背景 本文记录一些高可用的内容，和数据库在高可用方面的演进过程。 1. 概念 可用性: 即软件系统在一段时间内提供 有用资源 的能力。...如何设计来做到高可用 保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余 和 故障转移。 单点系统的问题是，挂了就完全不可用了，服务会受影响。如果有冗余备份，其他后备的系统能够顶上，保证服务继续可用。...所以，又往往是通过“自动故障转移”来使得快速切换到备份系统来实现高可用。...常见的互联网分布式架构是： 前端 ---> 反向代理 --> WEB应用 --> 服务 --> 数据库（及缓存） 其中，高可用可涉及到上面每个节点的高可用保障，我们看下数据的高可用架构的演变过程。...于是产生了“始终在线”的高可用性要求，就有了在多台计算机之间分布数据库。 将数据库分布在多台计算机上，通过分片将主备复制变成了更具可扩展性的方式。
本篇文章是之前一篇《大话高可用》的高可用心法的案例篇。 说实践之前先说概念。 ...具体实践如下： 架构高可用 交易这边进行在进行重构。将原有的核心交易从职责上划分为交易收单、交易保障和数据中心三个大块。 从高可用上，交易收单要保证实时交易现场的可用。...所以它才是对高可用需要考虑最多的，对MTBF和MTTR都要考虑和权衡。但是在对高可用要求上交易收单和交易保障是基本职责，指标就是稳定、稳定和稳定。...数据中心关乎的用户体验，是可以持续优化的，但是对高可用是有一定容忍度的：比如页面会加载慢，或者第一次加载不了刷新就成功了。...强依赖高可用 比如数据库的密码，不仅是加密的，而且是在中央集群秘钥管理中心统一管理的。中央集群的就会有秘钥获取不到的风险。按照API，如果获取不到则会抛出指定异常。 这是强依赖，需要容灾。
今天老大跟我讨论说，没有看到过一篇够全面体系的高可用的文章。谈到高可用，基本都是以偏概全的文章。今晚抽空想了一下这个问题。 ...高可用我另一个更资深老大其实总结的很全面了：别人死我们不死，自己不作死，不被队友搞死。 然后就是怎么别人死我们不死：最好就是别人的东西和我们没关系，就是去依赖。如果实在有依赖呢，那就尽量弱依赖。
app.kubernetes.io/name: ingress-nginx app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx --- Ingress Contronler 高可用...也就是使用了主机的dns,会导致svc的请求直接走宿主机的上到公网的dns服务器而非集群里的dns server,需要设置pod的dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet即可解决 高可用选择第四种
因为Redis拥有诸多优秀的特性，使用范围越来越广，系统对其可用性的依赖也越来越重，当前绝大部分系统使用的Redis都实现了高可用。...这里主要介绍Redis官方推荐的两种高可用方案Sentinel和Redis Cluster。...（如有不明白可以参考《Redis设计与实现》） 高可用 Redis实现高可用主要有两种方式，一种是Sentinel（3.0之前），一种是3.0正式支持的Redis Cluster（推荐）。...注意事项 因为Sentinel与Redis Cluster都没有实现强一致性（也没有实现最终一致性），所以在使用时，要牢记这一点，不能用在一致性要求特别高的场景，比如全局唯一ID，交易数据等。...如果master没有设置持久化，存在风险，如果不小心重启，则会丢失所有数据，而且从机也会因为同步，丢失所有数据（所以一定要高可用）。
---- 前言 本文教你如何用一条命令构建 k8s 高可用集群且不依赖 haproxy 和 keepalived，也无需 ansible。...本项目名叫 sealos，旨在做一个简单干净轻量级稳定的 kubernetes 安装工具，能很好的支持高可用安装。其实把一个东西做的功能强大并不难，但是做到极简且灵活可扩展就比较难。...进程存在，集群也会不正常了，就是伪高可用了。...我们通过本地负载解决高可用问题。 本地负载：在每个 node 节点上都启动一个负载均衡，上游就是三个 master。...没错，你的高可用集群已经装好了，是不是觉得一脸懵逼？就是这么简单快捷！
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"。 老规矩，讨论一个名词，首先要给它下个定义，那么什么是可用性？...1 什么是可用性 我们常见的可用性通常以百分比表示，这本身就有其隐藏的意味：高可用性不是绝对的。换句话说，100% 的可用性是不可能达到的。没错，这里可以这么肯定的说。...但实际上并非如此，按表现方式导致宕机的原因分为以下几类： 宕机事件表现形式 占比 导致宕机的原因 运行环境 35% 磁盘空间耗尽 性能问题 35% 1. 低性能 SQL；2. 服务器 BUG；3....这也说明了一个普遍的情况： 许多高可用策略可能会产生反作用 了解了可用性的定义及其降低可用性的因素，我们就要来考虑如何提高系统的可用性了。...3 如何实现高可用性 通过上面的分析，也许你已经发现了，我们可用性取决于两个时间： 应用的平均失效时间 应用的平均恢复时间 因此，提高可用性也可以从这两个方面入手。
高可用 高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是每个网站的梦想，但是你并不知道，在某一刻，他就没理由的宕机了。...高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。...高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。...降级 对于高可用服务，很重要的一个设计就是降级开关，在设计降级开关时，主要依据如下思路： 1.开关集中化管理：通过推送机制把开关推送到各个应用。...这样就可以把一些同步调用改成异步调用，优先处理高优先级数据或特殊特征的数据，合理分配进入系统的流量，以保障系统可用。
redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。 所以就有了几个问题？ 什么是主从架构，主从如何备份？...什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。...怎么保证redis是高并发以及高可用的？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
/atlas_start.py 查看高可用是否成功 ./atlas_admin.py -status 主机显示ACTIVE 状态 从机显示PASSIVE 状态 则成功
具体到秒杀这一场景下，为了保证系统的高可用，我们必须设计一个Plan B方案来兜底，这样在最坏情况发生时我们仍然能够从容应对 高可用建设着手点 说到系统的高可用建设，它其实是一个系统工程，需要考虑到系统建设的各个阶段...，也就是说它其实贯穿了系统建设的整个生命周期，如下图所示： 具体来说，系统的高可用建设涉及架构阶段、编码阶段、测试阶段、发布阶段、运行阶段，以及故障发生时： 架构阶段：架构阶段主要考虑系统的可扩展性和容错性...然后就是要能够及时恢复服务，并定位原因解决问题 为什么系统的高可用建设要放到整个生命周期中全面考虑？因为我们在每个环节中都可能犯错，而有些环节犯的错，你在后面是无法弥补的。...快速失败）而拖垮系统 拒绝服务 如果限流还不能解决问题，最后一招就是直接拒绝服务了 当系统负载达到一定阈值时，例如CPU使用率达到90%或者系统load值达到2*CPU核数时，系统直接拒绝所有请求，这种方式是最暴力但也最有效的系统保护方式...高可用其实就是在说“稳定性”。
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