戳更多文章: 1-Flink入门 2-本地环境搭建&构建第一个Flink应用 3-DataSet API 4-DataSteam API 5-集群部署 6-分布式缓存 7-重启策略 8-Flink中的窗口 9-Flink中的Time Flink时间戳和水印 Broadcast广播变量 FlinkTable&SQL Flink实战项目实时热销排行 Flink写入RedisSink 17-Flink消费Kafka写入Mysql Flink的HA搭建并不复杂,本质来说就是配置2个jobmanag

虚拟机选择 Win10 Hyper-V 总体架构 三个master,三个node master的组件 etcd kube-apiserver kube-controller-manager kube-scheduler kubelet kube-proxy docker nginx node组件 kubelet kube-proxy docker nginx 环境准备 在所有节点操作 所有主机统一hosts cat /etc/hosts 127.0.0.1 apiserver.k8s.local

关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 文章目录: 0x00 前言简述 0x01 环境准备 主机规划 软件版本 网络规划 0x02 安装部署 1.准备基础主机环境配置 2.负载均衡管理ipvsadm工具安装与内核加载 3.高可用HAProxy与Keepalived软件安装配置 4.容器运行时containerd.io安装配置 5.安装源配置与初始化集群配置准备 6.使

使用kubeadm部署一套高可用k8s集群 有疑问的地方可以看官方文档 准备环境 我的机器如下, 系统为ubuntu20.04, kubernetes版本1.21.0 hostname IP 硬件配置(最低) ha 10.0.0.10 1核1G k8s-master0 10.0.0.20 4核4G k8s-master1 10.0.0.21 4核4G k8s-master2 10.0.0.22 4核4G k8s-work0 10.0.0.30 4核4G 基础环境配置 基础环境是不管master还

Hadoop-HA集群搭建 一.基础准备工作 1.准备好5台Linux系统虚拟服务器或物理服务器 我这里演示采用虚拟服务器搭建Hadoop-HA集群,各自功能分配如下: NameNode节点:vt-serv.vt-serv4 DataNode节点:vt-serv1.vt-serv2.vt-serv3 Journalnode节点:vt-serv1.vt-serv2.vt-serv3 Zookeeper服务器:vt-serv1.vt-serv2.vt-serv3 mysql数据库:vt-serv H

1. 简介 测试环境Kubernetes 1.14.2版本高可用搭建文档,搭建方式为kubeadm 2. 服务器版本和架构信息 系统版本:CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) 内核:4.4.184-1.el7.elrepo.x86_64 注意:有可能后面安装的内核版本高于此版本 Kubernetes: v1.14.2 Docker-ce: 18.06 网络组件:calico 硬件配置:16核64G Keepalived保证apiserever服务器的IP高可用

方案: 使用HAproxy:当其中一台ElasticSearch Master宕掉时,ElasticSearch集群会自动将运行正常的节点提升为Master,但HAproxy不会将失败的请求重新分发到新的Master Node.不知道是不是我的HAproxy配置有问题,求助一下网友们.(放弃治疗) 使用ElasticSearch:单search load balancer(外层负载均衡节点,改天测试下Nginx).双coordinator(调度节点).若干workhorse(数据节点).先后在2

对web系统来说,瓶颈大多在数据库和磁盘IO上面,而不是服务器的计算能力.对于系统伸缩性我们一般有2种解决方案,scale-up(纵向扩展)和scale-out(横向扩展).前者如扩内存,增加单机性能,更换ssd等,虽然看似指标不治本而且比较昂贵,但确实是非常有效的,大多数应用的数据规模不是很大,当内存足够缓存下所有数据的时候,磁盘就没有什么压力了:后者譬如各类分布式解决方案,冗余磁盘阵列等. 在我看来,mysql读写分离是一个scale-up和scale-out的结合体,通过多个机器服务来提升

在公司,使用dns切换,可能会比keepalived+haproxy,更精简的易维护. 毕竟,高可用只是偶尔切换,不是时时切换. 且dns解析在自己可控时,更不会影响k8s线上使用了. (部分代码,由于担心太冗长,已使用xxx代替,这些xxx完全可以自己生成的) 使用步骤如下: 先在每个master上安装etcd,运行如下命令: sh k8s.sh k8s.xxx.com.cn etcd 等每个master上的etcd安装好之后,运行如下命令: sh k8s.sh k8s.xxx.com.cn

Activemq 的集群方法可以有多种实现方式,我们这里使用zookeeper来实现 要搭建集群,请确保已经搭建好zookeeper环境.这里不再演示. 基本原理: 使用ZooKeeper(集群)注册所有的ActiveMQ Broker.只有其中的一个Broker可以对外提供服务(也就是Master节点),其他的Broker处于待机状态,被视为Slave.如果Master因故障而不能提供服务,则利用ZooKeeper的内部选举机制会从Slave中选举出一个Broker充当Master节点,继续对

CountingStars_ 关注 2018.08.12 09:06* 字数 464 阅读 88评论 0喜欢 0 简介 使用kubeadm配置多master节点,实现高可用. 安装 实验环境说明 实验架构图 lab1: etcd master haproxy keepalived 11.11.11.111 lab2: etcd master haproxy keepalived 11.11.11.112 lab3: etcd master haproxy keepalived 11.11.11.

对于生产环境,需以高可用的配置安装 Rancher,确保用户始终可以访问 Rancher Server.当安装在Kubernetes集群中时,Rancher将与集群的 etcd 集成,并利用Kubernetes 调度实现高可用. 为确保高可用,本文所部署的 Kubernetes 集群将专用于运行 Rancher ,Rancher 运行起来后,可再创建或导入集群以运行具体的工作负载. 一.推荐架构 Rancher的DNS 应解析到 4层(TCP) 负载均衡上. 负载均衡应将端口 TCP/80 和

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

一 基础环境 1.1 资源 节点名称 ip地址 VIP 192.168.12.150 master01 192.168.12.48 master02 192.168.12.242 master03 192.168.12.246 node01 192.168.12.83 node02 192.168.12.130 node03 192.168.12.207 node04 192.168.12.182 node05 192.168.12.43 node06 192.168.12.198 1.2 修改

环境 准备工作 配置ansible(deploy 主机执行) # ssh-keygen # for i in 192.168.3.{21..28}; do ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub $i; done [root@deploy ~]# cat /etc/ansible/hosts [etcd] 192.168.3.21 192.168.3.22 192.168.3.23 [k8s-master] 192.168.3.24 192.168.3.25 192.1

说明,本文仅作为个人搭建配置保存,问题处理没有一一列出,过程也未见详尽,有问题的朋友可以直接留言给我,会一一回复,谢谢. 小目标: 支持故障转移(或主备,扩展性不佳),保证故障转移后,对前端用户透明,无感知(状态不变化),同时为提高性能支持复制均衡. APACHE:负载均衡(LoadBalancer),故障转移(Failover),主备(指TOMCAT的主备,一般没有使用) TOMCAT:SESSION复制和SESSION共享. 版本信息: 操作系统>: win10 64bit tomcat 1

主机 系统版本      配置       ip Mater.Node,ansible CentOS 7.2                                             4核8G   172.16.6.44      master,Node         CentOS 7.2                                             4核8G   172.16.6.45   Mater.Node            CentOS 7.

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_185 2021年,君不言容器技术则已,欲言容器则必称Docker,毫无疑问,它是当今最流行的容器技术之一,但是当我们面对海量的镜像与容器时,怎样快速精准的对海量容器进行管理和编排就又成了新的课题,此时,由Google开源的Kubernetes(读音[kubə'netis],业界也有称其k8s的,但k8s其实就是文盲版的Kubernetes,只是因为k和s之间有8个字母)就应时而生了,它是一个开源的用于多个主机虚拟成一个云平台后

序 由于单master节点的kubernetes集群,存在master节点异常之后无法继续使用的缺陷.本文参考网管流程搭建一套多master节点负载均衡的kubernetes集群.官网给出了两种拓扑结构:堆叠control plane node和external etcd node,本文基于第一种拓扑结构进行搭建,使用keepalived + haproxy搭建,完整的拓扑图如下: (堆叠control plane node) (external etcd node) mastre节点需要部署e

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚