https://www.linuxprobe.com/chapter-00.html 1 linux安全 更安全 对比windows  代码漏洞 及时修补 全世界看到源代码 2 linux 可以卸载图形界面 linux图形化就是一个软件 可以卸载 卸载图形化 不占用内存 网站内存沾满 内存占满充分压榨系统内存  高性能 3 windows是不能卸载图形化界面 4 linux 开源 系统免费  红帽 的 技术是收费的 雇人 比找红帽便宜 windows 售后是收费的 红帽就是 收费 centos…
什么是MySQL集群,什么是MySQL集群,如果你想知道什么是MySQL集群,我现在就带你研究. MySQL 是一款流行的轻量级数据库,很多应用都是使用它作为数据存储.作为小型应用的数据库,它完全可以胜任,但是如果是大型应用,高性能高可用的要求,单服务器部署的MySQL就不够了.MySQL NDB Cluster 为这个需求提供了一个官方的集群解决方案. MySQL NDB Cluster 是什么 MySQL NDB Cluster 是 MySQL 的一个高可用.高冗余版本,适用于分布式计算环境…
在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,…
搭建高可用mongo集群3.4版本 说在开始之前:在搭建这个环境之前,已经有了一个师兄搭好的环境,虽然一样很棒,但是没有经过自己的手出来的东西,还是不属于自己,所以摸索着自己搭建一个吧,好巧不巧的是,新的版本中跟以前的版本搭建方式有了一些区别,解决这些问题,颇费了一番周折,在网上查不到有助于解决的信息,索性就开始了撰写自己的第一篇博客,意料之外,情理之中,我知道早晚有一天会开始写,只是不确切的知道什么时候开始,这个时候来了,索性就这样做吧. 在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要…
在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,…
ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建…
ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建…
在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能…
在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能…
从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一…