分布式:不同模块部署在不同服务器上 作用:分布式解决网站高并发带来问题 集群:多台服务器部署相同应用构成一个集群 作用:通过负载均衡设备共同对外提供服务 SOA:Service Oriented Architecture,面向服务架构.业务系统分解为多个组件,让每个组件都独立提供离散,自治,可复用的服务能力,通过服务的组合和编排来实现上层的业务流程 作用:简化维护,降低整体风险,伸缩灵活 微服务:架构设计概念,各服务间隔离(分布式也是隔离),自治(分布式依赖整体组合)其它特性(单一职责,边界,异

前言:随着云原生概念盛行,对于容器.服务.节点以及集群的监控变得越来越重要.Prometheus 作为 Kubernetes 监控的事实标准,有着强大的功能和良好的生态.但是它不支持分布式,不支持数据导入.导出,不支持通过 API 修改监控目标和报警规则,所以在使用它时,通常需要写脚本和代码来简化操作.Prometheus Operator 为监控 Kubernetes service.deployment 和 Prometheus 实例的管理提供了简单的定义,简化在 Kubernetes 上部

在Dubbo+zookeeper构建高可用分布式集群(一)-单机部署中我们讲了如何单机部署.但没有将如何配置微服务.下面分别介绍单机与集群微服务如何配置注册中心. Zookeeper单机配置:方式一. <dubbo:registry address="zookeeper://10.20.153.10:2181"/> 方式二. <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="10.20.153.1

Zookeeper完全分布式集群服务 准备好3台服务器: [x]A-> centos-helios:192.168.19.1 [x]B-> centos-hestia:192.168.19.2 [x]C-> centos-hebe:192.168.19.3 ⚠️ [注意事项]: 1.一定要确定3台服务器之间可以相互通信 2.如果是采用的阿里云等服务器的话,一定要配置主机名与IP映射,否则会连接拒绝等问题 配置Zookeeper安装目录 在3台宿主机配置zookeeper安装目录:/doc

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1611091 1.Consul 介绍 Consul 是基于 GO 语言开发的开源工具,主要面向分布式,服务化的系统提供服务注册.服务发现和配置管理的功能.Consul 提供服务注册/发现.健康检查.Key/Value存储.多数据中心和分布式一致性保证等功能.Prometheus 通过 Consul 可以很方便的实现服务自动发现和维护,同时 Consul 支持分布式集群部署,将大大提高了稳定性,通过

 很幸运参与零售云快消平台的公有云搭建及孵化项目.零售云快消平台源于零售云家电3C平台私有项目,是与公司业务强耦合的.为了适用于全场景全品类平台,集团要求项目平台化,我们抢先并承担了此任务.并由我来主要负责平台建设及项目落地.  今天讲解在零售云快消平台中使用的图片服务FastDFS集群搭建说明,此集群模式是根据单机版的安装说明,在之前已经分享过一篇 一张图讲解单机FastDFS图片服务器安装步骤(修订版),改造成最少机器分布式集群安装说明. FastDFS是什么?  FastDFS是一个开源的

https://developer.51cto.com/art/202001/608984.htm 把你的精力专注在java,jvm原理,spring原理,mysql锁,事务,多线程,大并发,分布式架构,微服务,以及相关的项目管理等等,这样你的核心竞争力才会越来越高,正所谓你往生活中投入什么,生活就会反馈给你什么. 满满的正能量: 一旦你成为了一个行业里的精英,相信我,到时候,车,房,女人,钱,机会就都来找你了,不用着急,真的. 干java程序猿这行,真的很简单的,你懂得知识越多,你的钱就越多,

在使用中我们把文档存入ElasticSearch,但是如果能够了解ElasticSearch内部是如何存储的,将会对我们学习ElasticSearch有很清晰的认识.本文中的所使用的ElasticSearch集群环境,可以通过查看ElasticSearch 5学习(3)--单台服务器部署多个节点搭建学习. ElasticSearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/redis_structure_type_selection.html  Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从

开篇:在本笔记系列的第一篇中,我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群.现在,我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中,如何动态(不关机且正在运行的情况下)地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点. 一.实验环境结构 本次试验,我们构建的集群是一个主节点,三个从节点的结构,其中三个从节点的性能配置各不相同,这里我们主要在虚拟机中的内存设置这三个从节点分别为:512MB.512MB与256MB.首先,我们暂时只设置两个从节点,另外一个作为动态添加节点的时候使用.主节点与

实验条件:3台安装linux的机子,配置好Java环境. 步骤1:下载并分别解包到每台机子的/home/iHge2k目录下,附上下载地址:http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/,解包之后就会在iHge2k目录下多出一个目录,为方便起见,重命名为zookeeper. 步骤2:对于每台机子,分别进入/home/iHge2k/zookeeper/conf,就可以看到一个zoo_sample.cfg的文件,将该文件的内容修改如下

摘要:之前安装过hadoop1.2.1集群,发现比较老了,后来安装cloudera(hadoop2.6.0),发现集成度比较高,想知道原生的hadoop什么样子,于是着手搭建一个伪分布式集群(三台),方便与cloudera的安装进行对比,来更加深入学习Hadoop整个生态系统.一开始安装的CentOS7,发现好多命令都变了,时间成本比较高,为了以后少些麻烦,还是果断换回CentOS6.5了,hadoop果断选择2.6.0了.太新的版本需要额外时间来了解,对于加班较多的来说,学习成本太高了.在安装

原文地址:http://blog.itpub.net/29510932/viewspace-1664499/ 隔了好久,才想起来更新博客,最近倒腾的数据库从Oracle换成了MySQL,研究了一段时间,感觉社区版的MySQL在各个方面都逊色于Oracle,Oracle真的好方便!好了,不废话,这次准备记录一些关于MySQL分布式集群搭建的一个东东,MyCAT,我把他理解为一个MySQL代理.-----------------------------------------------------

Solr及SolrCloud简介 Solr是一个独立的企业级搜索应用服务器,它对外提供类似于Web-service的API接口.用户可以通过http请求,向搜索引擎服务器提交一定格式的XML文件,生成索引:也可以通过Http Get操作提出查找请求,并得到XML格式的返回结果.   SolrCloud是Solr4.0版本以后基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心.它有以下几个特点: 集中式的配置信息管理. 自动容错. 近实时搜

一,高可用 高可用(High Availability),是当一台服务器停止服务后,对于业务及用户毫无影响. 停止服务的原因可能由于网卡.路由器.机房.CPU负载过高.内存溢出.自然灾害等不可预期的原因导致,在很多时候也称单点问题. (1)解决单点问题主要有2种方式: 主备方式 这种通常是一台主机.一台或多台备机,在正常情况下主机对外提供服务,并把数据同步到备机,当主机宕机后,备机立刻开始服务. Redis HA中使用比较多的是keepalived,它使主机备机对外提供同一个虚拟IP,客户端通过

es有很多特性,分布式.副本集.负载均衡.容灾等. 我们先搭建一个很简单的分布式集群(伪),在同一机器上配置三个es,配置分别如下: cluster.name: foxCluster node.name: "fox" cluster.name: foxCluster node.name: "fox2" transport.tcp.port: 9302 http.port: 9202 cluster.name: foxCluster node.name: "

今天搭建apche+tomcat分布式集群,遇到很多问题,在网上找到的很多都不成功,然后和同事一起研究了一下,最终搭建成功了.做个笔记,以备自己以后参考. 1,下载apache.在下载Apache(2.4版)的时候,要下载完整版,不然会缺失很多东西.参考博文:http://jingyan.baidu.com/article/29697b912f6539ab20de3cf8.html 下载mod_jk.so,地址:http://apache.opencas.org/tomcat/tomcat-8/

本位以最新版本kafka_2.11-0.10.1.0版本讲述分布式kafka集群环境的搭建过程.服务器列表: 172.31.10.1 172.31.10.2 172.31.10.3 1.下载kafka安装包 登录kafka官网http://kafka.apache.org/, 单击左侧"Download"按钮 选择对应的版本,版本2.11代表scala版本(kafka是由scala编写的),0.10.1.0代表kafka的版本 在弹出的窗口中选择下载链接即可 2.下载zookeeper

什么时候配置时间同步? 当分布式集群配置好了以后,马上配置的是SSH无密钥配置,然后就是配置时间同步. 时间同步在集群中特别重要. 一:时间同步 1.时间同步 集群中必须有一个统一的时间 如果是内网,需要在集群里找一台服务器:时间服务器 2.查包 看服务包是否安装好 ntpdate-4.2.4p8-3.el6.centos.x86_64 :时间同步某台服务器 ntp-4.2.4p8-3.el6.centos.x86_64 :作为时间服务器 3.查看服务 4.修改配置 5.修改的内容 6.重启服务

MapR的分布式集群安装过程还是很艰难的,远远没有计划中的简单.本人总结安装配置,由于集群有很多机器,手动每台配置是很累的,编写了一个自动化配置脚本,下面以脚本为主线叙述(脚本并不完善,后续继续完善中). 编写脚本需要shell基础的,还要掌握awk和sed等统计手段为佳.操作系统是CentOS7. 准备:安装CentOS操作系统并分区 分区: / 50G /home 50G /boot 500M /var 50G /swap 8G /disk 305G(剩余全部,用于MapR的文件管理系统使用

  当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略