运维自动化最重要的就是标准化一切 自动化运维则支持以下功能: 1.OS的选择统一化,同一个项目使用同样的OS系统部署其所需要的各类软件.2.软件安装标准化,例如JAVA虚拟机,php,nginx,mysql等各类应用需要的软件版本,安装目录,数据存放目录,日志存放目录等.3.应用包目录统一标准化,及应用命名标准化4.启动脚本统一目录和名字,需要变化的部分通过参数传递5.配置文件标准化,需要变化的部分通过参数传递6.日志输出,日志目录,日志名字标准化7.应用生成的数据要实现统一的目录存放8.主机/

源:http://daiwa.ninja/index.php/2015/07/18/storm-cpu-overload/ 2015-07-18AUTHORDAIWA STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查有2条评论 STORM在线业务实践-集群空闲CPU飙高问题排查 最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并

问题描述 项目是使用前后端分离,前端使用的是vue技术. 想实现的功能是:在前端项目部署的过程中(直接删除项目目录的文件,然后上传新的项目文件),在这个短时间内不能影响用户的使用.所以想到的就是使用nginx搭建web集群. nginx配置文件 gzip on; gzip_min_length 1k; gzip_comp_level 7; gzip_types text/plain application/javascript application/x-javascript text/css

最近将公司的在线业务迁移到Storm集群上,上线后遇到低峰期CPU耗费严重的情况.在解决问题的过程中深入了解了storm的内部实现原理,并且解决了一个storm0.9-0.10版本一直存在的严重bug,目前代码已经合并到了storm新版本中,在这篇文章里会介绍这个问题出现的场景.分析思路.解决的方式和一些个人的收获. 背景 首先简单介绍一下Storm,熟悉的同学可以直接跳过这段. Storm是Twitter开源的一个大数据处理框架,专注于流式数据的处理.Storm通过创建拓扑结构(Topolog

Windows配置hosts C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 主机IP 主机名 示例: 192.168.1.1 master 192.168.1.2 slave1 192.168.1.3 slave2

​ 案例说明: 主库在业务高峰期间,客户执行建表等DDL操作,主库产生"AccessExclusiveLock "锁,导致大量的事务产生锁冲突,大量的会话堆积,客户端session访问主库失败.备库和主库之间的PQping的心跳通讯测试也受到阻塞,在指定阈值(10次)范围内,尝试连接失败后,触发主备切换. 一.案例故障信息 1)主库sys_log日志 =如下图所示,在主库上产生了"AccessExclusiveLock "锁,出现大量锁冲突= 2022-03-23

VPS:(virtual private server)虚拟专用服务器,将一台服务器分割成多个虚拟专享服务器的优质服务.实现VPS的技术分为容器技术和虚拟化技术.在容器或虚拟机中,每个VPS都可分配独立公网IP地址.独立操作系统.实现不同VPS间磁盘空间.内存.CPU资源.进程和系统配置的隔离,为用户和应用程序模拟出"独占"使用计算资源的体验.VPS可以像独立服务器一样,重装操作系统,安装程序,单独重启服务器.VPS为使用者提供了管理配置的自由,可用于企业虚拟化,也可以用于IDC资源租

今天搭建apche+tomcat分布式集群,遇到很多问题,在网上找到的很多都不成功,然后和同事一起研究了一下,最终搭建成功了.做个笔记,以备自己以后参考. 1,下载apache.在下载Apache(2.4版)的时候,要下载完整版,不然会缺失很多东西.参考博文:http://jingyan.baidu.com/article/29697b912f6539ab20de3cf8.html 下载mod_jk.so,地址:http://apache.opencas.org/tomcat/tomcat-8/

Redis cluster集群:原理及搭建 2018年03月19日 16:00:55 阅读数:6120 1.为什么使用redis? redis是一种典型的no-sql 即非关系数据库 像python的字典一样 存储key-value键值对 工作在memory中 所以很适合用来充当整个互联网架构中各级之间的cache 比如lvs的4层转发层 nginx的7层代理层 尤其是lnmp架构应用层如php-fpm或者是Tomcat到mysql之间 做一个cache 以减轻db的压力 因为有相当一部分的数据

之前很少接触集群,准确地说是很少接触项目现场的实施工作,或者说接触到的都是比较简单的实施工作,安装Linux.WAS.Oracle相对来说都比较简单.一直埋头干着研发的活,干着不要紧,一干就是好几年.之前也想多了解点儿研发之外的技术,只是工作中也一直没有涉及,迟迟没有迈开历史性的第一步.最近一个项目部署WAS集群环境,需要去现场支持一段时间,正好可以有机会接触一下,虽然没有经验,但还是主动请缨,开始研究WAS集群. 为了掌握WAS集群的知识,去项目现场之前先在自己的笔记本上完成WAS集群演示环境

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,并且是搭建成功的. 而且下面有附件,是搭建符合均衡和集群所需材料,全部准备齐全. 1.准备条件 材料 本次搭建所用具体版本 Apache Apache 2.2.15    (用于分发请求) Tomcat  N个 apache-tomcat-6.0.26.zip  2个  (根据需求准备N个免安装的

1. 前言 在使用redis集群时,发现过期key始终监听不到.网上也没有现成的解决方案.于是想,既然不能监听集群,那我可以建立多个redis连接,分别对每个redis的key过期进行监听.以上做法可能不尽人意,目前也没找到好的解决方案,如果有好的想法,请留言告知哦!不多说,直接贴我自己的代码! 2. 代码实现 关于Redis集群配置代码此处不贴,直接贴配置监听类代码! redis.host1: 10.113.56.68 redis.port1: 7030 redis.host2: 10.113

Kubernetes已经成为当下最火热的一门技术,未来一定也会有更好的发展,围绕着云原生的周边产物也越来越多,使得上云更加便利更加有意义,本文主要讲解一些蔚来汽车从传统应用落地到Kubernetes集群的一些实践经验,提供给大家在落地之前的一些思考和注意点,并且让大家在实施的时候能够有一些借鉴,提供一些使用过程中的注意事项.项目背景 Docker诞生于2013年初,随着时间的推移Docker项目也逐渐火热起来,也形成了自己的生态,为了能够灵活调度容器,编排技术也变得非常重要,Swarm,Meso

架构图 考虑到日志系统的可扩展性以及目前的资源(部分功能复用),整个ELK架构如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务(2.187.2.189) 第二层.数据处理层,数据缓存层 logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper 集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash(2.1

摘要:本文主要是探讨OLAP关系型数据库框架的数据仓库平台如何设计双集群系统,即增强系统高可用的保障水准,然后讨论一下GaussDB(DWS)的容灾应该如何设计. 当前社会.企业运行当中,大数据分析.数据仓库平台已逐渐成为生产.生活的重要地位,不再是一个附属的可有可无的分析系统,外部监控要求.企业内部服务,涌现大批要求7*24小时在线的应用,逐步出现不同等级要求的双集群系统. 数据仓库主流数据库平台均已存在多重高可靠保障措施设计,如硬盘冗余的raid设计.数据表冗余.节点备用冗余.机柜备用数据交

Docker_Swarm集群系统 一．Docker Swarm 介绍 实践中会发现,生产环境中使用单个 Docker 节点是远远不够的,搭建 Docker 集群势在必行.然而,面对 Kubernetes, Mesos 以及 Swarm 等众多容器集群系统,该如何选择呢?它们之中,Swarm 是 Docker 原生的,同时也是最简单,最易学,最节省资源的,比较适合中小型公司使用. 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

目录 集成jedis 引入依赖 配置绑定 注册 获取redis客户端 使用 验证 集成spring-data-redis 引入依赖 配置绑定 注册 获取redis客户端 使用 验证 异常处理 同样的,我们还是分两种集成方式来介绍,并是以Cluster模式进行集成.另外,还有几篇关于的Windows下Redis的搭建与集成系列文章可做参考 Spring Boot 项目集成Redis windows下Redis的安装和使用 Windows系统搭建Redis集群三种模式(零坑.最新版) 集成jedis

一.背景 活跃的社区和广大的用户群,使 Kubernetes 仍然保持3个月一个版本的高频发布节奏.高频的版本发布带来了更多的新功能落地和 bug 及时修复,但是线上环境业务长期运行,任何变更出错都可能带来巨大的经济损失,升级对企业来说相对吃力,紧跟社区更是几乎不可能,因此高频发布和稳定生产之间的矛盾需要容器团队去衡量和取舍. vivo 互联网团队建设大规模 Kubernetes 集群以来,部分集群较长时间一直使用 v1.10 版本,但是由于业务容器化比例越来越高,对大规模集群稳定性.应用发布的

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作者:vivo 互联网服务器团队-Zhang Rong 一.背景 随着vivo业务迁移到K8s的增长,我们需要将K8s部署到多个数据中心.如何高效.可靠的在数据中心管理多个大规模的K8s集群是我们面临的关键挑战.kubernetes的节点需要对OS.Docker.etcd.K8s.CNI和网络插件的安装和配置,维护这些依赖关系繁琐又容易出错. 以前集群的部署和扩缩容主要通过ansible编排任务,黑屏化操作.配置集群的inventory和vars执行ansible playbook.集群运维的主