服务器部署说明192.168.158.201 mha管理,mysql主服192.168.158.202 mha节点,mysql从服192.168.158.203 mha节点,mysql从服Manager命令说明masterha_check_ssh              检查MHA的SSH配置状况masterha_check_repl             检查MySQL复制状况masterha_manger                 启动MHAmasterha_check_st…

前文我们聊了下keepalived的邮件通知相关配置,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/13645163.html:今天我们来说说keepalived高可用LVS集群: 我们知道一个服务通常是以一个套接字形式对外提供服务,所谓套接字就是ip+端口:前面的博客中我们主要聊到了keepalived对ip地址的高可用,但通常对ip地址高可用没有多大实质的作用,重要的是我们高可用的ip地址后端对应的服务才是根本,这一篇博客主要讲怎么利用keepaliv…

corosync+pacemaker实现高可用(HA)集群(一)     重要概念 在准备部署HA集群前,需要对其涉及的大量的概念有一个初步的了解,这样在实际部署配置时,才不至于不知所云 资源.服务与主机(又称节点)的关系: 资源包括vip,httpd,filesystem等: 可整合多个资源形成一个服务: 服务必运行在某个主机上,主机上也可不运行服务(此为空闲主机): 服务里的所有资源应该同时运行在同一个节点上,实现方式有2种: 资源组: 排列约束 资源类型 primitive(或native…

redis简单介绍 Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: 支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. 不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. 支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. Redis的持久化 RDB:snapshotting 二进制格式:按…

https://www.jianshu.com/p/bc34f9101c5e Keepalived+Nginx+Tomcat 实现高可用Web集群 0.3912018.01.08 20:28:59字数 1382阅读 6435   集群规划图片 一.Nginx的安装过程 1.下载Nginx安装包,安装依赖环境包 (1)安装 C++编译环境 yum -y install gcc #C++ (2)安装pcre yum -y install pcre-devel (3)安装zlib yum -y ins…

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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? 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…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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? 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…

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…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 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? 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…

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选…