下载 activemq 压缩包解压后,conf 目录下有各种示例配置文件,红线标出的是静态发现和动态发现的配置. 1. 静态配置 启动3个 broker,端口分别为61616,61618,61620,配置如下: <networkConnectors></networkConnectors> <transportConnectors> <transportConnector name="openwire" uri="tcp://loca

集群介绍 • 根据功能划分为两大类:高可用和负载均衡 • 高可用集群通常为两台服务器,一台工作,另外一台作为冗余,当提供服务的机器宕机,冗余将接替继续提供服务 • 实现高可用的开源软件有:heartbeat.keepalived • 负载均衡集群,需要有一台服务器作为分发器,它负责把用户的请求分发给后端的服务器处理,在这个集群里,除了分发器外,就是给用户提供服务的服务器了,这些服务器数量至少为2 • 实现负载均衡的开源软件有LVS.keepalived.haproxy.nginx,商业的有F5.

nginx 集群介绍 完成一次请求的步骤 1)用户发起请求 2)服务器接受请求 3)服务器处理请求(压力最大) 4)服务器响应请求 缺点:单点故障 单台服务器资源有限 单台服务器处理耗时长 ·1)部署一台备份服务器,宕机直接切换 ·2)部署多台服务器,根据DNS的轮询解析机制去实现用户分发 问题: 1方案:服务器利用率低,成本高,切换不及时,服务器压力依然大 2方案:优势是用户处理速度得到了提升,但是当其中一台故障,就会有一部分用户访问不了网站 ·将多个物理机器组成一个逻辑计算机,实现负载均衡和

7月3日任务 18.1 集群介绍18.2 keepalived介绍18.3/18.4/18.5 用keepalived配置高可用集群扩展heartbeat和keepalived比较http://blog.csdn.net/yunhua_lee/article/details/9788433 DRBD工作原理和配置 http://502245466.blog.51cto.com/7559397/1298945mysql+keepalived http://lizhenliang.blog.51ct

7月4日任务 18.6 负载均衡集群介绍18.7 LVS介绍18.8 LVS调度算法18.9/18.10 LVS NAT模式搭建 扩展lvs 三种模式详解 http://www.it165.net/admin/html/201401/2248.html lvs几种算法 http://www.aminglinux.com/bbs/thread-7407-1-1.html关于arp_ignore和 arp_announce http://www.cnblogs.com/lgfeng/archive/

一.负载均衡集群介绍 主流开源软件LVS.keepalived.haproxy.nginx等 其中LVS属于4层(网络OSI 7层模型),nginx属于7层,haproxy既可以认为是4层,也可以当做7层使用 keepalived的负载均衡功能其实就是lvs lvs这种4层的负载均衡是可以分发除80外的其他端口通信的,比如MySQL的,而nginx仅仅支持http,https,mail,haproxy也支持MySQL这种 相比较来说,LVS这种4层的更稳定,能承受更多的请求,而nginx这种7层

一.集群介绍 根据功能划分为两大类:高可用和负载均衡 高可用集群通常为两台服务器,一台工作,另外一台作为冗余,当提供服务的机器宕机,冗余将接替继续提供服务 实现高可用的开源软件有:heartbeat.keepalived 负载均衡集群,需要有一台服务器作为分发器,它负责把用户的请求分发给后端的服务器处理,在这个集群里,除了分发器外,就是给用户提供服务的服务器了,这些服务器数量至少为2 实现负载均衡的开源软件有LVS.keepalived.haproxy.nginx,商业的有F5.Netscale

1.Keepalived服务介绍 Keepalived起初是专为LVS设计的,专门用来监控LVS集群系统中各个服务节点的状态,后来又加入了VRRP的功能,因此除了配合LVS服务外,也可以为其他服务(nginx.haproxy)的高可用软件,VRRP是Virtual Router Redunancy Protocol(虚拟路由器冗余协议)的缩写,VRRP出现的目的就是为了解决静态路由出席那的单点故障问题,他能够保证网络的不间断.稳定的运行.所以,Keepalived一方面具有LVS cluster

今年是一个不平凡的一年,接触到了很多新艳的,让人兴奋的东西,虽然自己的牙掉了两颗,但感觉自己又年青了两岁,哈哈!进入正题,今年公司开始启用数据库集群,对于Sqlserver来说,实现方式并不是很多,一般的实现方法就是采用第三方的moebius,这个东西做的还是比较专业的,可以实现数据库的负载均衡,读写分离,双机备用,灾备,集群的同步也可以有实时同步和准实时同步等. Moebius专业术语 高可用性 High Availability(HA)通常用来描述一个系统经过专门的设计,从而减少停工时间,而

Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统.它构建Docker技术之上,为容器化的应用提供资源调度.部署运行.服务发现.扩容缩容等整一套功能,可看作是基于容器技术的PaaS平台. 本文旨在介绍上元信安的WAF架构,我们实现一整套基于Kubernetes的WAF集群架构.实现了高可靠性.弹性扩容.灰度升级等功能. 整个集群由以下三个部分组成: l   SLB负载均衡,可以云端的负载均衡器(比如阿里云的SLB),也可以是硬件或软件的4层负载均衡.由负载均衡把HTTP请求分发到不同的No

前面的文章介绍了Mongodb的安装使用,在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式(主从复制),一种是 Replica Sets 模式(副本集). Mongodb一共有三种集群搭建的方式: Replica Set(副本集). Sharding(切片) Master-Slaver(主从)[目前已不推荐使用了!!!] 其中,Sharding集群也是三种集群中最复杂的. 副本集比起主从可以实现故障转移!!非常使用! mongoDB目前已不推荐使用主从模式,取

容器为用户打开了一扇通往新世界的大门,真正进入这个容器的世界后,却发现新的生态系统如此庞大.在生产使用中,不论个人还是企业,都会提出更复杂的需求.这时,我们需要众多跨主机的容器协同工作,需要支持各种类型的工作负载,企业级应用开发更是需要基于容器技术,实现支持多人协作的持续集成.持续交付平台.即使Docker只需一条命令便可启动一个容器,一旦试图将其推广到软件开发和生产环境中,麻烦便层出不穷,容器相关的网络.存储.集群.高可用等就是不得不面对的问题.从容器到容器云的进化应运而来. 什么是容器云?

分片是横跨多台主机存储数据记录的过程,它是MongoDB针对日益增长的数据需求而采用的解决方案.随着数据的快速增长,单台服务器已经无法满足读写高吞吐量的需求.分片通过水平扩展的方式解决了这个问题.通过分片,你能添加更多的机器到集群中来应对快速增长的数据存储并且满足高吞吐量读写操作. 一.分片介绍 MongoDB使用分片技术来支持大数据集和高吞吐量操作. 1.分片目的 对于单台数据库服务器,庞大的数据量及高吞吐量的应用程序对它而言无疑是个巨大的挑战.频繁的CRUD操作能够耗尽服务器的CPU资源,快

课程计划 第一天: 1.电商行业的背景介绍--电子商务 2.淘淘商城的系统架构 a) 功能介绍 b) 架构讲解 3.工程搭建--后台工程 a) 使用maven搭建工程(工程大) b) 使用maven的tomcat插件启动工程 4.SVN的使用 第二天: 1.服务中间件dubbo--远程调用技术 2.SSM框架整合 3.整合测试 4.商品列表查询功能实现 第三天: 1.商品类目选择 2.图片上传 a) 图片服务器FastDFS b) 图片上传功能实现 3.富文本编辑器KindEditor的使用 4

构建高可用ZooKeeper集群原理介绍 ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组

Prometheus监控介绍 公司做教育的,要迁移上云,所以需要我这边从零开始调研加后期维护Prometheus:近期看过二本方面的prometheus书籍,一本是深入浅出一般是实战方向的:官方文档主要内容大概也都浏览了一遍:在此做个总结:会分几篇内容来写: 本篇从Prometheus的单集群监控开始,介绍包括Prometheus的基本概念,基本原理,基于联邦架构的多集群监控,基于Thanos的多集群监控: 1.Prometheus基本原理 简介 Prometheus是当前最流行的开源多维监控解

redis 凭借着强大的功能和可靠的稳定性,应用场景越来越广.逐渐成为软件开发工程师必备的技能之一. 本篇文章,暂不做基本功能的介绍.直接教大家如何部署redis集群. 集群演进主要分为2部分. 一.主从备份机制 一个redis 主服务可以拥有多个从服务;一个从服务器,只可拥有一个主服务.从服务 也可以作为其他服务的主服务. 在redis的复制机制中,主服务器写入的任何数据,都会被从服务器同步.所以一般情况下,从服务都是只读的. 可以衍生的功能操作就是,redis的 读写分离.一般写操作,直接写

zookeeper是本身是一种分布式协调服务(英文意思动物园园长因为Hadoop就是一个动物园,storm.hadoop.kafkaka.hbaser都是基于zookeeper开发的) 原理:Zookeeper虽然在配置文件中并没有指定master和slave但是,zookeeper工作时,是有一个节点为leader,其他则为follower,Leader是通过内部的选举机制临时产生的. 一.zookeeper是什么(马士兵的说法,言简意赅!) 1.一致:所有用户通过客户端访问的数据全部一致 2

mongodb 集群维护1 简介    谈谈mongodb的集群架构2 常用的维护命令   1 查看状态 sh.status()         1 version        2 shards: 分片集群shard成员        3 balancer: 平衡器的相关状态:运行状态 尝试次数          平衡器 sh.setBalancerState(true) 开启           sh.stopBalancer() 关闭          sh.getBalancerStat

ElasticSearch集群 一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个 节点,而集群是由一个或者多个拥有相同 cluster.name 配置的节点组成, 它们共同承担数据和负载的压力.当有节点加入集群中或者从集群中移除节点时,集群将会重新平均分布所有的数据. 当一个节点被选举成为 主 节点时, 它将负责管理集群范围内的所有变更,例如增加.删除索引,或者增加.删除节点等. 而主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作,所以当集群只拥有一个主节点的情况下,即使流量的增加它也不会成

分布式缓存需考虑如下三点: 1.缓存本身的水平线性扩展的问题. 2.缓存大病罚下的本身性能问题. 3.避免缓存的单点鼓掌问题. 分布式缓存存在的问题: 1.内存本身的管理问题.内存的分配,管理和回收机制. 2.分布式管理和分布式算法. 3.缓存键值管理和路由. 常见分布式算法         Memcached在实现分布集群部署时,Memcached服务端的之间是没有通讯的,服务端是伪分布式,实现分布式是由客户端实现的,客户端实现了分布式算法把数据保存到不同的Memcached 服务端.  1.