背景 笔者所在的业务线,最初化分为三个服务,由于业务初期业务复杂度相对简单,三个业务服务都能很好的独立完成业务功能. 随着产品迭代,业务功能越来越多后慢慢也要面对高并发.业务解耦.分布式事务等问题,所以经过团队内部讨论,引入 RocketMQ 消息中间件来更好的处理业务. 由于公司内部业务线部署相互独立,我们业务线对引入 RocketMQ 的需求也比较急切,所以打算自己搭建一套高可用的 RocketMQ 集群,同时对于自建的 RocketMQ 集群需要如下特性: 高可用 高并发 可伸缩 海量消息

consul异地多数据中心以及集群部署方案目的实现consul 异地多数据中心环境部署,使得一个数据中心的服务可以从另一个数据中心的consul获取已注册的服务地址 环境准备两台 linux服务器,外网可以互相连通,都需要开放服务器的8500,8300,8301(可选择开放或者不开放),8302端口为了简化流程,我们每台服务器上只部署一个consul server ,不部署集群 端口 用途8500 图形界面8300 不同server之间请求获取数据8301 局域网集群内部通信8302 广域网集群

Redis 的高可用集群 前言 几种常用的集群方案 主从集群模式 全量同步 增量同步 哨兵机制 什么是哨兵机制 如何保证选主的准确性 如何选主 选举主节点的规则 哨兵进行主节点切换 切片集群 Redis Cluster方案 哈希槽重新分配 1.如果数据已经迁移完了 2.数据迁移了一半 避免 Hot Key 如何发现 Hot Key Hot Key 如何解决 避免 Big Key Big Key 存在问题 如何发现 Big Key Big Key 如何避免 Big Key 如何删除 参考 Redi

当前有很多服务集群部署,但是对于我们自己开发的服务系统怎么样能够解决部署问题,对大家很麻烦和笨重. 首先,我想说对于我们国内,小公司小系统比较多.大型系统毕竟少数,向阿里云看齐的不多.其实所谓的需要集群部署,可能一般需要部署3个节点就差不多了.这么小的集群,采用企业级的大家伙是完全没有必要的.而且维护成本高,隔离不出来都很麻烦.也就是我们用了牛刀. 当然对于学习来说,了解企业级的大家伙是很有必要的,它的高大尚给我们很多空间,能够学习,能够增加饭碗的可靠.对于真实的部署却很难用到,或者说发挥其性能

本次集群部署使用ELK版本统一为6.8.10,kafka为2.12-2.51 均可在官网下载 elasticsearch下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/elasticsearch logstash下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash kibana下载地址:https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana kafka下载地址:http://kafka.

前言 副本集部署是对数据的冗余和增加读请求的处理能力,却不能提高写请求的处理能力:关键问题是随着数据增加,单机硬件配置会成为性能的瓶颈.而分片集群可以很好的解决这一问题,通过水平扩展来提升性能.分片部署依赖三个组件:mongos(路由),config(配置服务),shard(分片) shard:每个分片存储被分片的部分数据,同时每个分片又可以部署成副本集 mongos:作为查询路由器,为客户端与分片集群之间通讯的提供访问接口 config server:配置服务器存储这个集群的元数据和配置信息

涉及到的内容 LVS HAProxy Harbor etcd Kubernetes (Master Worker) 整体拓补图 以上是最小生产可用的整体拓补图(相关节点根据需要进行增加,但不能减少) 按功能组划分 SLB LVS HAProxy etcd K8S Node (Master / Worker) SLB LVS .HAProxy 被规划为基础层,主要提供了一个高可用的7层负载均衡器. 由LVS keepalived 提供一个高可用的VIP(虚拟IP). 这个VIP DR模式转发到后端

http://note.youdao.com/noteshare?id=a61c4a6ff2b76e5305430eb66eb116e2&sub=4B4B6E8D0E2849F9B0DFB67D43D12A1C

1.rocketmq图形化控制台安装 虽然rocketmq为用户提供了使用命令行管理主题.消费组以及broker配置的功能,但对于不够熟练的非运维人员来说,命令行的管理界面还是较难使用的.为此,我们可以使用图形化的管理界面来简化管理操作. rocketmq官方推荐的图形化控制台目前还处在不成熟的孵化阶段.仓库地址为(https://github.com/apache/rocketmq-externals),其中包含了rocketmq相关拓展的.属于孵化期的各种项目.下载源码之后,找到rocket

公众号关注 「开源Linux」 回复「学习」,有我为您特别筛选的学习资料~ Kafka基础 消息系统的作用 应该大部分小伙伴都清楚,用机油装箱举个例子. 所以消息系统就是如上图我们所说的仓库,能在中间过程作为缓存,并且实现解耦合的作用. 引入一个场景,我们知道中国移动,中国联通,中国电信的日志处理,是交给外包去做大数据分析的,假设现在它们的日志都交给了你做的系统去做用户画像分析. 按照刚刚前面提到的消息系统的作用,我们知道了消息系统其实就是一个模拟缓存,且仅仅是起到了缓存的作用而并不是真正的缓存

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

前言 前面的系列文章已经介绍了Nacos的如何接入SpringCloud,以及Nacos的基本使用方式 之前的文章中都是基于单机模式部署进行讲解的,本文对Nacos的集群部署方式进行说明 环境准备 JDK8 Centos7.5(ip:10.1.8.27) MySQL 5.6.5+ Nacos-server:1.0.1 请提前下载Nacos-server:1.0.1压缩包并解压至相应目录 本次的Nacos-server在linux服务器上进行启动. 集群模式部署 Nacos文档中提供了三种集群部署

MongoDB的集群部署方案中有三类角色:实际数据存储结点.配置文件存储结点和路由接入结点. 连接的客户端直接与路由结点相连,从配置结点上查询数据,根据查询结果到实际的存储结点上查询和存储数据.MongoDB的部署方案有单机部署.复本集(主备)部署.分片部署.复本集与分片混合部署. 混合的部署方式如图: 混合部署方式下向MongoDB写数据的流程如图: 混合部署方式下读MongoDB里的数据流程如图: 对于副本集,又有主和从两种角色,写数据和读数据也是不同,写数据的过程是只写到主结点中,由主结点

Openfire 集群部署和负载均衡方案 一．   概述 Openfire是在即时通讯中广泛使用的XMPP协议通讯服务器,本方案采用Openfire的Hazelcast插件进行集群部署,采用Haproxy进行负载均衡,在示例环境中测试通过. 二．   示例环境 服务器配置如下: 服务器名 用途 操作系统 IP PC647 Openfire节点1 Windows7 10.200.10.11 seasky Openfire节点2 Windows xp 10.200.10.18 Lub1 Mysql数

kafka 集群部署 多机多broker模式 环境IP : 172.16.1.35   zookeeper   kafka 172.16.1.36   zookeeper   kafka 172.16.1.37   zookeeper   kafka 开放端口  2181  2888  3888   9092 编辑  server.properties  文件  (以下为 172.16.1.35 的配置) #在默认的配置上,我只修改了4个地方.broker.id = 三个主机172.16.1.3

原文地址:http://www.51testing.com/html/78/23978-143163.html 1.测试概要1.1 关于这篇文档中涉及的基于JMS的消息系统能为应用程序提供可靠的,高性能的,异步的通讯机制.在不同的JMS解决方案中,性能是关键因素,但不是唯一的因素.每个方案都有不可比拟的属性和特性,还要考虑诸如实现难易.有效性.获得支持的性价比,等等.另外,标准的性能测试只能近似模拟各个企业的特定需求下的真实环境.1.2 测试人员和工作量测试人:nb_bull工作量:50小时1.

ActiveMQ集群部署 一.应用场景 消息中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合,异步消息,流量削锋等问题.实现高性能,高可用,可伸缩和最终一致性架构.是大型分布式系统不可缺少的中间件.目前在生产环境,使用较多的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,Kafka,MetaMQ,RocketMQ等.以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景.异步处理,应用解耦,流量削锋和消息通讯四个场景. 1.1. 异步处理 场景说明:用户注册后,需要发注册邮件和注册短信.传统的做

之前简单介绍了CentOS下单机部署RabbltMQ环境的操作记录,下面详细说下RabbitMQ集群知识,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集群模式大概分为以下三种:单一模式.普通模式.镜像模式,其中:1)单一模式:最简单的情况,非集群模式,没什么好说的.2)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

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

上一篇介绍了基于Networks of Borkers的2节点HA方案,这一篇继续来折腾Networks of Brokers,当应用规模日渐增长时,2节点的broker可能仍然抗不住访问压力,这时候就需要多加一些broker,弄一个更大规模的Broker集群,但是怎么合理设置broker之间的网络桥接,却是有讲究的,先来看一种不太好的设计: 这个架构看上去没瑕疵,没毛病,3个broker之间两两互通,整体可用性极高,但是从消息的路由角度来看,却不是一个好的设计,当producer向broker