单台服务器做直播,总归有单点风险,利用SRS的Forward机制 + Edge Server设计,可以很容易搭建一个大规模的高可用集群,示意图如下 源站服务器集群:origin server cluster,可以借助forward机制,仅用少量的服务器,专用于处理推流请求. 边缘服务器集群:edge server cluster,可以用N台机器,从源站拉流,用于较大规模的实时播放. 源站前置负载均衡(硬件或软件负载均衡都行),上图中用haproxy来实现tcp的软负载均衡. 边缘服务器前置反向代

本文采用Nginx来实现ASP.NET程序集群化. 准备环境 首先准备Nginx环境,Windows版本下载链接:http://nginx.org/en/download.html 解压后文件格式如下: 修改配置文件 打开 conf 文件夹中的 nginx.conf 配置文件 配置说明: 1.listen #表示需要监听的端口(默认为80) 2.server_name #服务器地址 3.location #代理配置 4.upstream #配置负载均衡服务器列表(处理监听到请求的服务器) 需要注

本篇文章版权归博客园和作者吴双本人共同所有,转载和爬虫请注明原文系列地址http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 本人之前有篇文章,讲到了redis主从复制,读写分离.然而留下的问题是当主服务器挂了,我们就无法向客户端提供任何服务了呀,这样的方案,就不能称之为高可用方案.下面,提供一种Redis集群高可用方案,拙劣之处,欢迎指正和补充. Redis为我们提供了哨兵,它就像一个为我们的Redis服务站岗的人,当主服务器发生异常时,他会通过投票的方式,将从服务节点

前面我们谈了Redis Sharding多服务器集群技术,Redis Sharding是客户端Sharding技术,对于服务端来说,各个Redis服务器彼此是相互独立的,这对于服务端根据需要灵活部署Redis非常轻便,Redis Sharding具有很好的灵活性.可伸缩性,是一种轻量级集群技术. 本篇,介绍另外一种多Redis服务器集群技术,即Redis Cluster.Redis Cluster是一种服务器Sharding技术,3.0版本开始正式提供. Redis Cluster中,Shard

根据一些测试整理出来的一份方案(转自http://www.cnblogs.com/lulu/): 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Valu

目录[-] 一.高可用性.负载均衡.复制的几个方案比较: 二.多节点集群方案比较 9.3官方文档(中文):http://58.58.27.50:8079/doc/html/9.3.1_zh/high-availability.html 复制.集群和连接池: https://wiki.postgresql.org/wiki/Replication,_Clustering,_and_Connection_Pooling 集群方案功能列表: http://blog.osdba.net/46.html

由于Redis出众的性能,其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用.Redis在3.0版本前只支持单实例模式,虽然现在的服务器内存可以到100GB.200GB的规模,但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求(例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数据).Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis 3.0版本中加入集群的功能,但3.0版本等到2015年才发布正式版.各大企业在3.0版本还没发布前为了解决Redis的存储瓶颈,纷纷推出了各自的Redis集群方案.这

由于需要搭建了一个基本的服务器集群.具体的配置方案先不说了,到有时间的时候再介绍.下面介绍下整 个方案的优点. 我总共准备了四台阿里云的主机,架设分别是A,B1,B2,C,A在集群的最前面,B1和B2在A的后面,C在 最后面.A主要用的nginx,用nginx做反向代理的功能实在是强大.nginx把来自80的http请求都转发到B1和 B2上,B1和B2主要是两台apache,用于php解析.B1和B2来连接C上的mysql.A上的nginx除了做基本的反 向代理工作之外(这里可以采用负载均衡)

根据一些测试整理出来的一份方案: 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Value 大小:1400 左右 处理速度突降到5w/s 样子,网卡未能

方案1:Redis官方集群方案 Redis Cluster Redis Cluster是一种服务器sharding分片技术.Redis Cluster集群如何搭建请参考我的另一篇博文:http://www.cnblogs.com/xckk/p/6144447.html Redis3.0版本开始正式提供,解决了多Redis实例协同服务问题,时间较晚,目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多,需要时间检验. Redis Cluster中,Sharding采用slot(槽)的概念,一共分成16

转载:http://space.itpub.net/17007506/viewspace-616852 腾讯QQGame游戏同时在线的玩家数量极其庞大,为了方便组织玩家组队游戏,腾讯设置了大量游戏室(房间),玩家可以选择进入属意的房间,并在此房间内找到可以加入的游戏组(牌桌.棋盘等).玩家选择进入某个房间时,必须确保此房间当前人数未满(通常上限为400),否则进入步骤将会失败.玩家在登入QQGame后,会从服务器端获取某类游戏下所有房间的当前人数数据,玩家可以据此找到未满的房间以便进入.    

Redis集群方案 前段时间搞了搞Redis集群,想用做推荐系统的线上存储,说来挺有趣,这边基础架构不太完善,因此需要我们做推荐系统的自己来搭这个存储环境,就自己折腾了折腾.公司所给机器的单机性能其实挺给力,已经可以满足目前的业务需求,想做redis集群主要有以下几点考虑: 1.扩展性,scale-out,以后数据量变得很大之后,不至于推到重来,redis虽然可以开启虚拟内存功能,单机也能提供超过物理内存上限的容量,但频繁在内存和硬盘间swap页会大大降低其性能,有点儿违背redis的设计初衷.

MongoDB集群方案介绍 一.什么是mongodb集群? 是指由多台mongodb服务器组成的服务器集群,称之为mongodb集群. 二.mongodb集群搭建的方式: 1.Replica Set  副本集: 简单来说就是集群当中包含了多份数据,保证主节点挂掉了,备节点能继续提供数据服务,提供的前提就是数据需要和主节点一致. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节点不提供任何服务.但是可以通过设置使备节点提供查询服务,这样就可以减少主节点的压力,当客户端进行数据查询时,请求自动转到备节点

Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,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,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群,redis-cluster采用无中

SSH 无密码授权访问slave集群机器 1. 安装SSH,所有集群机器,都要安装SSH环境介绍:  Master : CNT06BIG01 192.168.3.61 SLAVE 1: CNT06BIG02 192.168.3.62 SLAVE 2: CNT06BIG03 192.168.3.63 # yum install ssh 2. 分别在master/slave 1/slave 2机器上制作密钥和公钥,分别执行如下命令 制作密钥 # ssh-keygen -t dsa -P '' -f

分布式,集群,云计算机.大数据.负载均衡.高并发······当耳边响起这些词时,做为一个菜鸟程序猿无疑心中会激动一番(或许这是判断是否是一个标准阿猿的标准吧)! 首先自己从宏观把控一下,通过上网科普自己遇到问题,然后再站在这些巨人的肩膀上解决问题. 问题:在大型WEB应用程系统中,由于请求的数量过大及并发的因素,导致Web系统会出现宕机的现象! 解决方案主要有以下几个方面: IIS负载均衡. 数据库负载均衡. 系统架构优化,比如:报表服务器和应用服务器的分离等. 接下来就是研究与解决,很简单首先

转载自:https://www.jianshu.com/p/1ecbd1a88924 Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,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,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 1.官方cluser方案 从red

之前详细介绍了haproxy的基础知识点, 下面记录下Haproxy+Heartbeat高可用web集群方案实现过程, 以加深理解. 架构草图如下: 1) 基本环境准备 (centos6.9系统) 172.16.60.208(eth0) HA主节点(ha-master) haproxy,heartbeat 172.16.60.207(eth0) HA备节点(ha-slave) haproxy,heartbeat 172.16.60.229 VIP地址 172.16.60.204(eth0) 后端

之前分别介绍了LVS基础知识和Heartbeat基础知识, 今天这里简单说下LVS+Heartbeat实现高可用web集群方案的操作说明. Heartbeat 项目是 Linux-HA 工程的一个组成部分,它实现了一个高可用集群系统.心跳服务和集群通信是高可用集群的两个关键组件,在 Heartbeat 项目里,由 heartbeat 模块实现了这两个功能. Heartbeat的高可用集群采用的通信方式是udp协议和串口通信,而且heartbeat插件技术实现了集群间的串口.多播.广播和组播通信.

为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构Redis呢? 首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,scale up不是一个好办法,我们需要scale out横向可伸缩扩展,这需要由多台主机协同提供服务,即分布式多个Redis实例协同运行. 其次,目前硬件资源成本降低,多核CPU