问题描述: 在集群模式部署服务端时,会出现所有的定时任务在各自的节点处均会执行一遍,这显然不符合实际的开发场景,针对这种问题,本文给出一种springboot集成shedlock的解决方案 第一步:引入相关包: <!-- 负载均衡定时任务执行一次 --> <dependency> <groupId>net.javacrumbs.shedlock</groupId> <artifactId>shedlock-spring</artifactI

在上一篇博客中,我们成功将 Gitlab CI 部署到了 Docker 中去,成功创建了 Gitlab CI Pipline 来执行 CI/CD 任务.那么这篇文章我们更进一步,将它集成到 K8s 集群中去.这个才是我们最终的目标.众所周知,k8s 是目前最火的容器编排项目,很多公司都使用它来构建和管理自己容器集群,可以用来做机器学习训练以及 DevOps 等一系列的事情. 在这里,我们聚焦 CI/CD,针对于 Spring Boot 项目,借助 Gitlab CI 完成流水线的任务配置,最终部

你们的项目Redis做了集群部署吗? 我们有大量数据需要缓存,而单实例的容量毕竟是有限的,于是做了Redis集群部署. 采取的方案是什么,Codis还是Redis Cluster,为什么要选择这个方案? 我们采用的官方Redis Cluster方案.Codis是一整套缓存解决方案,采取的代理模式实现了高可用.数据分片.监控.动态扩态等功能,但是部署太复杂了.Cluster要简单很多,而且也基本满足目前的需要. Redis Cluster有什么缺点吗,或者说不适合什么场景? 这种模式将存储和元数据

序言 我前边有几篇文章有介绍过quartz的基本使用语法与类库.但是他的执行计划都是被写在本地的xml文件中.无法做集群部署,我让它看起来脆弱不堪,那是我的罪过. 但是quart.net是经过许多大项目的锤炼,走到啦今天,支持集群高可用的开发方案那是一定的,今天我就给小结下我的quartz.net开发升级过程. Quartz.net的数据库表结构 如果支持集群与持久化,单靠本机的内存和xml来保存计算任务调度的各种状态值,可想而知,是困难的.所以支持数据库这样的解决方案,OpenSymphony

目前在网络世界里,云计算.虚拟化.SDN.NFV这些话题都非常热.今天借这个机会我跟大家一起来一场SDN的深度之旅,从概念一直到实践一直到一些具体的技术. 本次分享分为三个主要部分: SDN & NFV的背景介绍 SDN部署的实际案例 SDN控制器的集群部署方案 我们首先看一下SDN.其实SDN这个东西已经有好几年了,它强调的是什么?控制平面和数据平面分离,中间是由OpenFlow交换机组成的控制器,再往上就是运行在SDN之上的服务或者是应用.这里强调两个,控制器和交换机的接口——我们叫做南向接

Quartz.net持久化与集群部署开发详解 序言 我前边有几篇文章有介绍过quartz的基本使用语法与类库.但是他的执行计划都是被写在本地的xml文件中.无法做集群部署,我让它看起来脆弱不堪,那是我的罪过. 但是quart.net是经过许多大项目的锤炼,走到啦今天,支持集群高可用的开发方案那是一定的,今天我就给小结下我的quartz.net开发升级过程. Quartz.net的数据库表结构 如果支持集群与持久化,单靠本机的内存和xml来保存计算任务调度的各种状态值,可想而知,是困难的.所以支持

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

基于winserver的Apollo配置中心分布式&集群部署实践(正确部署姿势)   前言 前几天对Apollo配置中心的demo进行一个部署试用,现公司已决定使用,这两天进行分布式部署的时候,每一步都踩着坑过来的.因此写文档与需要的朋友分享. 此篇文章不代表官方部署流程,只是自己的部署的实践方式,屏蔽了一些官方的多余的部署讲解.如果有问题还请到Apollo的wiki文档进行查看:https://github.com/ctripcorp/apollo/wiki/%E5%88%86%E5%B8%8

Redis 简介 Redis 提供数据缓存服务,内部数据都存在内存中,所以访问速度非常快. 早期,Redis 单应用服务亦能满足企业的需求.之后,业务量的上升,单机的读写能力满足不了业务的需求,技术上实现主从服务,并读写分离,分担主 Master 的读负担.再之后,出现了哨兵集群,和现在的 Cluster 集群. 如图,首先简单介绍与了解下各阶段的服务方式: 主从模式: 以下为哨兵模式: 简单介绍下哨兵模式: 哨兵本身是一个小集群,Redis 本身为一主多从.哨兵模式只提供单一节点(主节点)对外

Scala进阶之路-Spark独立模式(Standalone)集群部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道Hadoop解决了大数据的存储和计算,存储使用HDFS分布式文件系统存储,而计算采用MapReduce框架进行计算,当你在学习MapReduce的操作时,尤其是Hive的时候(因为Hive底层其实仍然调用的MapReduce)是不是觉得MapReduce运行的特别慢?因此目前很多人都转型学习Spark,今天我们就一起学习部署Spark集群吧. 一.准备

介绍 Swarm 在 Docker 1.12 版本之前属于一个独立的项目,在 Docker 1.12 版本发布之后,该项目合并到了 Docker 中,成为 Docker 的一个子命令.目前,Swarm 是 Docker 社区提供的唯一一个原生支持 Docker 集群管理的工具.它可以把多个 Docker 主机组成的系统转换为单一的虚拟 Docker 主机,使得容器可以组成跨主机的子网网络. Swarm 是目前 Docker 官方唯一指定(绑定)的集群管理工具.Docker 1.12 内嵌了 sw

以下部署方式结合众多博友的博客,经过自己一步一步实际搭建,如有雷同,侵权行为,请见谅...其中遇到不少的坑,希望能帮到更多的人,现在很少能找到一份完整版4.2.6版本的搭建教程了,如果你有幸遇见,那么我们必定前世有缘.进入正题…… 首先,官方推荐有三种部署方式: 多Master模式(2m-noslave) 一个集群无Slave,全是Master,例如2个Master或者3个Master优点:配置简单,单个Master宕机或重启维护对应用无影响,在磁盘配置为RAID10时,即使机器宕机不可恢复情况

Spark概述 什么是Spark (官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基

之前介绍过关于FastDFS单机部署,详见博文:FastDFS+Nginx(单点部署)事例 下面来玩下FastDFS集群部署,实现高可用(HA) 服务器规划: 跟踪服务器1[主机](Tracker Server):192.100.139.121 跟踪服务器2[备机](Tracker Server):192.100.139.122 存储服务器1(Storage Server):192.100.139.121 存储服务器2(Storage Server):192.100.139.123 存储服务器3

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.服务器设置 1.把每一个服务器的selinux 设置为 disabled 设置方式: vi  /etc/selinux/config 将 SELINUX=disabled,然后保存,然后 执行命令: setenforce 0,使之生效. 2.同步每一台服务器的时间(此步骤很重要,会影响后面的软件环境运行) 3.每一台服务

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.flanneld介绍 flannel是CoreOS提供用于解决Dokcer集群跨主机通讯的覆盖网络工具.它的主要思路是:预先留出一个网段,每个主机使用其中一部分,然后每个容器被分配不同的ip:让所有的容器认为大家在同一个直连的网络,底层通过UDP/VxLAN等进行报文的封装和转发. 引用官方给出的图片 那么一条网络报文是

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 1.部署master组件 master 服务器的组件有:kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-scheduler 因此需要下载k8s master,下载地址:https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGE

集群部署 JDG的缓存模式包含本地(Local)模式和集群(Clustered)模式.本项目採用多节点的Clustered模式部署.数据在多个节点的子集间进行复制.而不是同步拷贝到全部的节点. 使用子集复制能够提升容错的效率但对可伸缩性不会造成太大影响.在使用Clustered模式部署之前,应该配置JGroup. 1.       使用UDP方式广播. l  适用于大的集群(超过100节点). l  适用于Invalidation和Replication模式. l  提高socket通信的效率.

1. 集群部署的基本流程 集群部署的流程:下载安装包.解压安装包.修改配置文件.分发安装包.启动集群 注意: 所有的集群上都需要配置hosts vi  /etc/hosts 192.168.239.128 storm01 zk01 hadoop01 192.168.239.129 storm02 zk02 hadoop02 192.168.239.130 storm03 zk03 hadoop03 1. 集群部署的基础环境准备 安装前的准备工作(zk集群已经部署完毕) l 关闭防火墙 chkco

我用的Mac的终端 ------------------------- 1.Redis简介 centos(5.4)  Redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,但是解决了断电后数据完全丢失的情况,而且她支持更多无化的value类型,除了和string外,还支持lists(链表).sets(集合)和zsets(有序集合)几种数据类型.这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的. 2.Redis的性能

mtools 是由MongoDB 官方工程师实现的一套工具集,可以很快速的日志查询分析.统计功能,此外还支持本地集群部署管理 https://www.cnblogs.com/littleatp/p/9114471.html mtools-你可能没用过的mongodb神器 前言 接触 mongodb 已经有一段时间了,从一开始的不了解,到现在已慢慢适应这个nosql领域的佼佼者,还是经历了不少波折. 在进行数据库选型的时候,许多人总是喜欢拿 mongodb和mysql.oracle做比较,并总结出