服务端高并发分布式架构演进之路 - 个人文章 - SegmentFault 思否 https://segmentfault.com/a/1190000018626163 ESB 企业服务总线讲解 https://mp.weixin.qq.com/s/vWtuv2UnnVPi4U5w97REmg 银行企业服务总线应用架构 https://mp.weixin.qq.com/s/PwvPHGHbjotrST0biiTUKA

最近在研究Zabbix监控,由于机房分布在多个城市,因此采用zabbix proxy做为监控方案,在每 个节点部署zabbix proxy,由zabbix proxy收集agentd数据,然后将采集到的数据主动推送给zabbix server,zabbix server将数据存入数据库,并在WEB前端显示. 1.Zabbix主要功能和优劣势说明 1.1 Zabbix主要功能: 1)Application monitoring 应用监控 数据库/SSH/Apache/Nginx等应用程序的监控.

下面本文章来给各位同学介绍memcache分布式部署的原理分析,希望此文章对你理解memcache分布式部署会有所帮助哦.   今天在封装memcache操作类库过程中,意识到一直以来对memcache的使用都是局限在单台服务器的情况下,还没有使用到memcache的分布式部署.虽然知道memcache的分布式是怎么回事,但是为了更加深入的理解,还是通过谷歌搜索了这方面的相关资料. 下面是精摘于网络的一些关于 memcache分布式部署 的资料. memcache分布式部署是什么呢?下面通过一个

部署环境 一.组网拓扑 二.设备配置 笔记本:联想L440处理器:i3-4000M 2.40GHz内存:12G虚拟机软件:VMware® Workstation 12 Pro(12.5.2 build-4638234) 三.虚拟机配置 Controller节点:系统:CentOS7.2 64位(最小化安装)处理器:4核内存:4G硬盘:100G网卡:3块 Compute节点:系统:CentOS7.2 64位(最小化安装)处理器:4核内存:4G硬盘:100G网卡:3块Cinder节点:系统:Cent

摘抄笔记:http://www.ibm.com/developerworks/cn/data/library/techarticle/dm-1307wanghaining/ 前言 对于集团公司,企业内容的集中管理是目前的一个趋势,在这边文章里,我们讲解某集团银行如何通过 FileNet 实现企业内容的统一管理. 业务场景描述 某集团银行是我国最大的投资银行之一,下属五十几家分行,分布在全国各地.在日常业务中,每天会产生大量的业务凭证,包括信贷合同.储蓄凭单.支票.会计档案等.如何对这些凭证进行统

转自:http://www.csdn.net/article/2015-03-11/2824176-the-architecture-of-algolias-distributed-search-network Algolia是一家做离线移动搜索引擎的公司,两年时间构建了世界范围的分布式网络.今天为世界12个区域每月20亿用户查询,平均服务器时间为6.7ms,90%的查询应答<15ms,不可用率低于十的负六次方,及每月宕机时间<3s…… 本文是Algolia对其REST API建立和扩展经验的

以下以文件型数据库(如sqlite)为例 楼主话:以下内容,若有不专业处,大胆喷,虚心求教. 起因:要进行一个项目的分布式部署,而这个项目所涉及的其中一个数据库为sqlite(经测试,同为文件型数据库的access也可行),众所周知,sqlite不支持远程访问.但我们这个所谓分布式构成一个局域网即可,所以就想到我们常用的ftp这种共享目录局域网访问的形式.将sqlitedb放到一个固定机子上. 接下来,开始百度,解决方案: 现有2台服务器:(192.168.0.38)A,  (192.168.0

chaincode 的开发 作者在hyperledger fabric 1.0.5 分布式部署 (三)中向读者介绍了如何开发fabric 的chaincode,那么实际上chaincode 还有其他的接口,详细的可以参考 /opt/gopath/src/github.com/hyperledger/fabric/core/chaincode/shim/interfaces.go 接口文件. 另外,用户可以也可以认真学习fabric自带的example 例子 examples/chaincode/

1.分布式部署原理 1.1Zabbix分布式部署的原理 传统的部署架构,是server直接监控所有的主机,全部主机的数据都是有server自己来采集和处理,server端的压力比较大,当监控主机数量很大的时候,server端可能会崩溃.并且如果监控的主机分布在不同地域.互不相同的网络上,传统的架构就不能满足监控所有主机的要求. 分布式部署proxy节点,可以有效的避免上面的问题,每个proxy独立的收集自己区域的主机数据,汇总后按照一定的频率统一发送给server端,server只负责分析和展示

jmeter什么要做分布式部署? jmeter是运行在JVM虚拟机上的,当模拟大量并发时,对运行机器的性能/网络负载会很大. 此时就需要使用jmeter的分布式部署功能,实现多台被控机器同时并发访问被测系统.   原理图:   准备工作: 1.在所有机器上,安装相同版本的jmeter和JDK. 2.所有机器连接同一个网络. 3.把所有机器的防火墙关闭,否则很可能会连接失败.   步骤1: 修改master控制端: 1.修改master控制端的jmeter的bin目录下的jmeter.proper

Apollo 简介 Apollo(阿波罗)是携程框架部门研发的分布式配置中心,能够集中化管理应用不同环境.不同集群的配置,配置修改后能够实时推送到应用端,并且具备规范的权限.流程治理等特性,适用于微服务配置管理场景. 服务端基于Spring Boot和Spring Cloud开发,打包后可以直接运行,不需要额外安装Tomcat等应用容器. Java客户端不依赖任何框架,能够运行于所有Java运行时环境,同时对Spring/Spring Boot环境也有较好的支持. .Net客户端不依赖任何框架,

1.什么是分布式 关于"分布式系统"的定义,我们先看下书中是怎么说的.<分布式系统原理和范型>一书中是这样定义分布式系统的:"分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像是单个相关系统". 关于这个定义,我们直观的感受就是: 首先,这种系统相对来说很厉害,由好几台主机组成.以谷歌.亚马逊等服务商而言,他们的数据中心都由上万台主机支撑起来的. 其次,虽然很它很厉害,但对于外人来说,是感觉不到这些主机的存在.也就是说,我们只看到是一个系统在运

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功.  http://www.cnblogs.com/Pu

本文借鉴http://www.cnblogs.com/gossip/p/5977489.html,在此基础上进行了完善,使之成为一个完整版的伪分布式部署说明,在此记录一下! 一.本文目的         介绍如何在同一台虚拟机上搭建高可用的Activemq服务,集群数量包含3个Activemq,当Activemq可用数>=2时,整个集群可用.         本文Activemq的集群数量为3个,分别命名为mq1,mq2,mq3   二.概念介绍 1.伪集群       集群搭建在同一台虚拟机上

之前试着玩玩docker有一阵子了,今天算是头一回正式在docker里部署网络服务. 本来想和lxc差不多的东西那自然是手到擒来,没想到还是改了很多. 第一个遇到的问题是,远程连到docker宿主机干活的时候突然断网了.一下傻掉了,以前都是连内网,从来不断的.这次连了一个反向隧道,居然断了,傻眼了. 再连回去,发现docker ps里还有进程,好办,docker attach这个进程,就又进去了. 如果没有找到进程,就只要docker commit存一下,然后再docker run拉起来继续 如

基础环境 其实基于PHP扩展的Memcache客户端实际上早已经实现,而且非常稳定.先解释一些名词,Memcache是danga.com的一个开源项目,可以类比于MySQL这样的服务,而PHP扩展的Memcache实际上是连接Memcache的方式. 首先,进行Memcache的安装,具体可查看博客里的其它几篇文章: 其次,进行PHP扩展的安装,官方地址是http://pecl.php.net/package/memcache: 最后,启动Memcache服务,比如这样,通过不同端口启动多个进程

1.问题描述 在进行hadoop2.x版本的hdfs分布式部署时,遇到了一个奇怪的问题: 使用start-dfs.sh命令启动dfs之后,所有的datanode节点上均能看到datanode进程,然而在namenode的web UI上,显示live nodes数目为1. 2.问题分析 打开hadoop2.x/logs文件夹下的hadoop-root-datanode.log文件,发现里面报了一个很有趣的异常: 2015-12-20 22:55:21,374 ERROR org.apache.ha

在不久之前发布了一篇"项目分布式部署那些事(1):ONS消息队列.基于Redis的Session共享,开源共享",因为一些问题我们使用了阿里云的OCS,下面就来简单的介绍和分享下相关的解决方案和心得. 为什么放弃Redis? 因为我们Redis是需要自己部署的,而自己部署意味着要花经历去维护这样一套Redis的方案,而一开始我们以为一台简单的服务器简单的安装配置一下Redis就可以负荷我们现在的应用了(我们的应用目前只有Session使用了它),可事与愿违再部署上去的过程中经常出现re

因业务发展需要现在的系统不足以支撑现在的用户量,于是我们在一周之前着手项目的性能优化与分布式部署的相关动作. 概况 现在的系统是基于RabbitHub(一套开源的开发时框架)和Rabbit.WeiXin(开源的微信开发SDK)开发的一款微信应用类系统,主要业务是围绕当下流行的微信元素,如:微官网.微商城.微分销.营销活动.会员卡等. 关于RabbitHub详情请戳: .NET 平台下的插件化开发内核(Rabbit Kernel) RabbitHub开源情况及计划 关于Rabbit.WeiXin详

1.Memcached常规应用 $mc = new Memcache(); $mc->conncet('127.0.0.1', 11211); $sql = sprintf("SELECT * FROM users WHERE uid = %d", $_GET['uid']); $key = md5($sql); //检测结果是否已经被缓存 if( ! $data = $mc->get($key)){ //没有缓存则直接从数据库读取 mysql_conncet('local

一致性哈希 由于hash算法结果一般为unsigned int型,因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间,如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割,首先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值, 并将其分布到0-2^32的圆环上.用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值,并映射到圆环上.然后从数据映射到的位置开始顺时针查找,将数据保存到找到的第一个服务器(节点)上.如图所示: key1.key2.key3和server1.serve