先说一下我们的系统, 在65和66上分别部署有weblogic节点,共计四个,在项目中我们的定时器会隔一段时间就从其它的五个系统中取数据,这时就出现了问题,本来取一次数据就可以的,现在重复执行了三次,同时还造成了对方服务器的压力. 现在说一下我们项目怎么解决的这个问题: 1.首先想到的是在定时执行任务这个文件中添加ip地址,固定成某一台能执行,但我们一台服务器上有两个节点,方案不可行. 2.后来想到使用redis来保存一个状态位,是1表示可以执行,0表示不可以执行,但要是一个节点get到的是1,

一.期中架构 二.期中架构-前端部分 三.第三阶段作业-期中架构

<一>项目结构图 (1)ZK协调分配 ===>集群中的每一个定时服务器与zookeeper交互,由集群中的master节点进行任务划分,并将划分结果分配给集群中的各个服务器节点. ===>保证每台定时服务器的节点持有唯一的定时任务. ===>当集群中有节点宕机,保证宕机的节点持有的任务会被重新分配到正常运行的服务器节点上. ===>将协调的结果交给本地容器 (2)本地容器 ===>持有本定时服务器持有的定时任务 ===>将本地容器的任务推送到quartz的容

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式基础架构,Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则为海量的数据提供了计算,特点是:高可靠性,高扩展性,高效性,高容错性. Hadoop与Google三篇论文 Google-File-System :http://blog.bizcloudsoft.com/wp-content/uploads/Google-File-System%E4%B8%AD%E6%96%87%

一.ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域.目前国内社区火热,各个大厂纷纷跟进大规模使用: 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右. 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系. 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上.每天

本期将提供quartz集群能力 集群案例分析: 上一期的邮件发送功能,若在服务需要部署多节点,但定时任务不支持集群,因此,多节点定时任务势必会同时运行, 若向用户发送邮件通知,这种情况下会向用户发送两次一模一样的邮件,N个节点会发送N次邮件,严重不符合业务场景, 若提供集群能力,则多节点间应分担邮件发送的工作而不是各节点做重复的工作,因此在部署多节点的时候定时任务也需要提供集群能力. 个人见解:  quartz集群分为水平集群和垂直集群,水平集群即将定时任务节点部署在不同的服务器,水平集群最大的

前面讲过一些RabbitMQ的安装和用法,也说了说RabbitMQ在一般的业务场景下如何使用.不知道的可以看我前面的博客,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/855479.html 本来一直想写一个介绍RabbitMQ高可用的集群的文章.不过,后来发现园子里,有个已经RabbitMQ大牛写了,关于高可用集群的文章了.特别巧合的是,还是以前公司的同事.所以,这里就不啰嗦.直接引用过来吧.原文地址:http://www.cnblogs.com/

前言 关于时下最热的技术潮流,无疑大数据是首当其中最热的一个技术点,关于大数据的概念和方法论铺天盖地的到处宣扬,但其实很多公司或者技术人员也不能详细的讲解其真正的含义或者就没找到能被落地实施的可行性方案,更有很多数据相关的项目比如弄几张报表,写几个T-SQL语句就被冠以“大数据项目”,当然了,时下热门的话题嘛,先把“大数据”帽子扣上,这样才能显示出项目的高大上,得到公司的重视或者高层领导的关注. 首先,关于大数据的概念或者架构一直在各方争议的背景下持续的存在着.目前,关于大数据项目可以真正被落地

我们先搭建一个普通集群模式,在这个模式基础上再配置镜像模式实现高可用,Rabbit集群前增加一个反向代理,生产者.消费者通过反向代理访问RabbitMQ集群. 架构图如下: 设计架构可以如下:在一个集群里,有4台机器,其中1台使用磁盘模式,另2台使用内存模式.2台内存模式的节点,无疑速度更快,因此客户端(consumer.producer) 连接访问它们.而磁盘模式的节点,由于磁盘IO相对较慢,因此仅作数据备份使用,另外一台作为反向代理. 一.4台机器如下(通过/etc/sysconfig/ne

zookeeper本身是不提供负载均衡的策略,需要自己来实现,所以这里确切的说,是在负载均衡中应用到了zookeeper做集群的协调. 对于HTTP请求的负载均衡,成熟的解决方案是Nginx(或Haproxy) +keepalived.其中Niginx负责代理HTTP请求,通过某种均衡策略访问集群中的服务器,keepalived负责检测集群中的服务器运行情况(有故障的机器移除,机器恢复工作后重新加入) 而对于TCP层的负载均衡,比如用Apache Mina做的网络通信应用,上面那种方案明显不适合

MySQL数据库集群进行正确配置步骤 2010-06-09 10:47 arrowcat 博客园 字号:T | T 我们今天是要和大家一起分享的是对MySQL数据库集群进行正确配置,我前两天在相关网站看见的资料,今天拿出来供大家分享. AD:51CTO 网+首届APP创新评选大赛火热启动——超百万资源等你拿! 此文章主要向大家讲述的是对MySQL数据库集群进行正确配置的实际操作步骤,以及对其概念的讲述,如果你对其相关的实际操作有兴趣了解的话,以下的文章将会给你提供相关的知识. 一.介绍 这篇文档

大数据集群为了保证故障转移,一般通过zookeeper来整体协调管理,当节点数大于等于6个时推荐使用,接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程: 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里集群有6台服务器:bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 这里是3台主机,分别对

zookeeper1 : 192.168.1.103zookeeper2 : 192.168.1.104zookeeper3 : 192.168.1.105solr1 : 192.168.1.106solr2 : 192.168.1.107solr3 : 192.168.1.108 JDK安装目录:/data/jdkSolr安装目录:/data/SolrCloud/Solr/solrSolr配置文件目录:/data/SolrCloud/Solr/solr-configSolr数据文件目录:/da

Rabbitmq集群高可用 RabbitMQ是用erlang开发的,集群非常方便,因为erlang天生就是一门分布式语言,但其本身并不支持负载均衡. Rabbit模式大概分为以下三种:单一模式.普通模式.镜像模式 单一模式:最简单的情况,非集群模式. 没什么好说的. 普通模式:默认的集群模式. 对于Queue来说,消息实体只存在于其中一个节点,A.B两个节点仅有相同的元数据,即队列结构. 当消息进入A节点的Queue中后,consumer从B节点拉取时,RabbitMQ会临时在A.B间进行消息传

按照此配置完全可以配置成功!! 一.介绍========测试环境:Server1:ndbd 192.168.1.225Server2:ndbd 192.168.1.226Server3:mysqld --ndb-cluster 192.168.1.224 (ndbd_mgm ndbd_mgmd也在本机)Server4:LVS 192.168.1.111 (调度主服务器,利用此服务器进行MYSQL的负载均衡,否则MYSQL CLUSTER只做到了数据同步的作用,好像在机制内部MYSQL NDB的各

集群搭建步骤 1.创建多个节点: 2.为每个节点指派槽,并将多个节点连接起来,组成一个集群: 3.当集群数据库的16384个槽都有节点在处理时,集群进入上线状态: 要求:搭建一个包含6个节点的Redis集群,其中三个主节点,三个从节点,每个主节点都有一个从节点 注:在极端情况下,如果将16384个槽都指派给一个主节点,那么只有一个主节点也可以让集群进入上线状态,但是要让集群的故障转移特性生效,最起码要有3个主节点,而要让故障转移真正有意义,至少要为三个主节点分别设置一个从节点,这也是本例子中使用

VM1:192.168.220.102 管理节点(MGM) VM2:192.168.220.103 数据节点(NDBD1),SQL节点(SQL1) VM3:192.168.220.104 数据节点(NDBD2),SQL节点(SQL2) MySQL Cluster版本:7.4.6 (MSI Installer) 下载地址:http://dev.mysql.com/downloads/cluster/ 测试工具:Navicate for MySQL 三种节点: 管理节点:用于管理集群共它节点: 守护

一. windows下安装启动 首先将memcache的bin目录加入到Path环境变量中,方便后面使用命令: 然后执行 memcached –dinstall 命令安装memcache的服务: 然后去计算进的服务页面可以看到已成功安装: 启动memcache的后台服务程序: 在后台服务处看到memcache的后台服务已启动: 然后执行,telnet 127.0.0.111211来打开Telnet客户端: 结果发现没有开启Telnet的功能: 于是在"启动或关闭Windows功能"处,

前言 storm和kafka集群安装是没有必然联系的,我将这两个写在一起,是因为他们都是由zookeeper进行管理的,也都依赖于JDK的环境,为了不重复再写一遍配置,所以我将这两个写在一起.若只需一个,只需挑选自己选择的阅读即可. 这两者的依赖如下: Storm集群:JDK1.8 , Zookeeper3.4,Storm1.1.1: Kafa集群 : JDK1.8 ,Zookeeper3.4 ,Kafka2.12: 说明: Storm1.0 和Kafka2.0对JDK要求是1.7以上,Zook

参考文章http://kalogen.iteye.com/blog/784908,加上了自己调试过程中遇到的问题. 注1:实现此集群的方法参考了网上的很多文章,但由于很多文章都表明是原创的,故无法知道整个操作流程的真正作者是谁.下面就是我用我们真实的项目去实现这个过程.同时修复这过程中一些问题.以下的所有步骤均为亲自测试,截图也是真实的. 注2:要完成集群和负载均衡配置,最简单步骤为完成所有标有下划线的操作.无下划线的部分为对操作的解释或是额外的说明. 1.   准备条件: 材料 本次搭建所用具

RHCS集群,高可用服务器 高可用 红帽集群套件,提供高可用性,高可靠性,负载均衡,快速的从一个节点切换到另一个节点(最多16个节点)负载均衡 通过lvs提供负载均衡,lvs将负载通过负载分配策略,将来自于客户端的请求分配到服务器节点 当某个服务器节点无法提供服务,节点将被从集群中剔除存储集群功能 rhcs通过gfs文件系统提供存储集群功能 gfs即global file system,允许多个服务同时读写一个单一的共享文件系统 通过gfs消除在应用程序间同步数据的麻烦 通过锁管理机制来协调和管