redis的C语言client,有几个:https://redis.io/clients#c 支持cluster的只有一个唯品会的版本:https://github.com/vipshop/hiredis-vip 编译: make 输出: -rw-r--r-- root root Nov : libhiredis_vip.a -rwxr-xr-x root root Nov : libhiredis_vip.so 编译例子: make hiredis-example 可以通过对文件example

你好呀,我是歪歪. 是这样的,前几天有个读者给我发消息,说面试的时候遇到一个场景题: 他说他当时,一时间竟然找不到回答问题的角度,感觉自己没有回答到点子上. 我仔细想了一下,确实是感到这个问题有一丝丝的奇怪,有一种让人千言万语,又突然懵逼不知从何说起的神奇力量. 为什么这么说呢? 我们先读题啊,仔细的读一遍题,我给你翻译一下. 如果线上 Redis 挂了.然后所有请求打到数据库导致数据库也挂了. 这是啥? Redis 挂了,不就是缓存都没了吗? 缓存都没了,不就是缓存雪崩了吗? 缓存雪崩了,不就

第一节 keepalived 高可用集群: 系统的可性= MTBF /(MTBF+MTTR) 系统可用时间,系统故障修复时间. 活动的节点将通过心跳不停的将自己的状态信息同步到备用节点上,一但主节点挂了,那个备用节点会接收活动ip和服务进程. 常用作高可用集群的有: keepalived   heartbeat   corosync keepalived 是专门用于lvs的 心跳信息层: 是用来判断节点是否故障的. 资源管理层:对资源进行管理 监控它只做决策不做实际操作,资源管理器crm 本地资

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云数据库 TencentDB发表于云+社区专栏 王甲坤,腾讯高级工程师.腾讯云关系型数据库MySQL负责人,拥有多年客户端.数据库研发经验.在IOS客户端.MySQL.PostgreSQL.SQL Server等产品有丰富的研发和产品策划经验. 下面开始我们今天的主要内容,今天主要是通过什么.为什么.怎么做,这条思路跟大家呈现MySQL的高可用. 首先介绍一下什么是高可用?在我看来就是业务在高质量的情况下,对用户提供服务的可运

Linux HA Cluster高可用服务器集群,所谓的高可用不是主机的高可用,而是服务的高可用. 什么叫高可用:一个服务器down掉的可能性多种多样,任何一个可能坏了都有可能带来风险,而服务器离线通常带来的代价是很大的,尤其是web站点,所以当某一台提供服务的的服务器down掉不至于服务终止的就叫高可用. 什么叫心跳:就是将多台服务器用网络连接起来,而后每一台服务器都不停的将自己依然在线的信息很简短很小的通告给同一个网络中的备用服务器的主机,告诉其实主机自己依然在线,其它服务器收到这个心跳信息

一.Nginx Rewrite 规则 1. Nginx rewrite规则 Rewrite规则含义就是某个URL重写成特定的URL(类似于Redirect),从某种意义上说为了美观或者对搜索引擎友好,提高收录量及排名等. 语法: rewrite <regex> <replacement> [flag] 关键字 正则 替代内容 flag标记 Rewrite规则的flag标记主要有以下几种: 1) last : 相当于Apache里的(L)标记,表示完成rewrite:2) break

转自: https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9356535.html 一.Nginx Rewrite 规则 1. Nginx rewrite规则 Rewrite规则含义就是某个URL重写成特定的URL(类似于Redirect),从某种意义上说为了美观或者对搜索引擎友好,提高收录量及排名等. 语法: rewrite <regex> <replacement> [flag] 关键字 正则 替代内容 flag标记 Rewrite规则的flag标记主要有以

What is the Linux High Availabi    简介:     高可用性群集的出现是为了使群集的整体服务尽可能可用,以便考虑计算硬件和软件的易错性.如果高可用性群集中的主节点发生了故障,那么这段时间内将由次节 点代替它.次节点通常是主节点的镜像,所以当它代替主节点时,它可以完全接管其身份,并且因此使系统环境对于用户是一致的. 什么叫心跳:就是将多台服务器用网络连接起来,而后每一台服务器都不停的将自己依然在线的信息很简短很小的通告给同一个网络中的备用服务器的主机,告诉其实主机

Mysql实现高可用 MMM MMM(master-master replication manager for mysql)mysql主主复制管理器. MMM是一套灵活的脚本程序,基于perl实现,用来对mysql replication进行监控和故障迁移,并能管理mysql master-master复制的配置(同一时间只有一个节点是可写的). MMM的监管端是会提供多个虚拟ip(vip),包括一个可写的vip,多个可读的vip,通过监管的管理,这些ip会绑定在可用的mysql上,当某一台m

nfs 192.168.10.32 maast 192.168.10.4 savel 192.168.10.31 应对这个需求既要高可用又要消息延迟,只能使用变态方式实现 nfs部署 #yum install nfs-utils rpcbind #vim /etc/exports /data/activemq 192.168.10.31(rw,sync,no_root_squash,no_all_squash) /data/activemq 192.168.10.4(rw,sync,no_roo

首先说明一下,Twemproxy+HAProxy+Keepalived+Sentinel+主从复制-这里提到的技术不一定全部都用上,但是全部用上之后可以达到高可用. 主从复制:实现数据一式多份的保障. Sentinel哨兵模式:实现主从节点的切换,比如主节点挂了之后自动切换从节点为主节点. Twemproxy:实现代理分片,通过Hash算法去分片的代理层. HAProxy:当Twemproxy只有一个,即单IP或单点时时不可靠的,此时可以平行部署Twemproxy,然后通过HAProxy聚合IP

一.Keepalived介绍          Keepalived起初是专为LVS负载均衡软件设计的,用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态,后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能,Keepalived是一款高可用软件,它的功能主要包括: 1.管理LVS负载均衡软件 2.实现对LVS集群节点健康检查功能 3.作为系统网络服务的高可用功能 二.Keepalived工作原理 Keepalived的实现基于VRRP 1.VRRP协议,全称Virtual Router Redundancy

目录 多图文,详细介绍mysql各个集群方案 一,mysql原厂出品 二,mysql第三方优化 三,依托硬件配合 四,其它 多图文,详细介绍mysql各个集群方案 集群的好处 高可用性:故障检测及迁移,多节点备份. 可伸缩性:新增数据库节点便利,方便扩容. 负载均衡:切换某服务访问某节点,分摊单个节点的数据库压力. 集群要考虑的风险 网络分裂:群集还可能由于网络故障而拆分为多个部分,每部分内的节点相互连接,但各部分之间的节点失去连接. 脑裂:导致数据库节点彼此独立运行的集群故障称为"脑裂&quo

根据架构图,我们的apiserver部署在hdss7-21和hdss7-22上: 首先在hdss7-200上申请证书并拷贝到21和22上: 创建证书文件: # cd /opt/certs # vi client-csr.json { "CN": "k8s-node", "hosts": [ ], "key": { "algo": "rsa", "size": 2048

集群的好处 高可用性:故障检测及迁移,多节点备份. 可伸缩性:新增数据库节点便利,方便扩容. 负载均衡:切换某服务访问某节点,分摊单个节点的数据库压力. 集群要考虑的风险 网络分裂:群集还可能由于网络故障而拆分为多个部分,每部分内的节点相互连接,但各部分之间的节点失去连接. 脑裂:导致数据库节点彼此独立运行的集群故障称为"脑裂".这种情况可能导致数据不一致,并且无法修复,例如当两个数据库节点独立更新同一表上的同一行时. @[toc] 一,mysql原厂出品 1,MySQL Replic

转自:http://blog.csdn.net/luonanqin/article/details/8497860 MongoDB是时下流行的NoSql数据库,它的存储方式是文档式存储,并不是Key-Value形式.关于Mongodb的特点,这里就不多介绍了,大家可以去看看官方说明:http://docs.mongodb.org/manual/ 今天主要来说说Mongodb的三种集群方式的搭建:Replica Set / Sharding / Master-Slaver.这里只说明最简单的集群搭

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,