系统环境: OS:Ubuntu 10.10 (2G) Servlet Container:tomcat-tomcat-7.0.23  (最大内存:default 256M  maxThreads:500) Web server: apache2.2 (maxClient:250) 设置apache最大连接数 在/usr/local/etc/apache22/httpd.conf中加载MPM配置(去掉前面的注释): # Server-pool management (MPM specific) I

Redis 简介 Redis 是完全开源免费的,是一个高性能的key-value数据库. Redis 与其他 key - value 缓存产品有以下三个特点: Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保存在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用. Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据,同时还提供list,set,zset,hash等数据结构的存储. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份. 性能极高 – Redis能读的速度是110000次/s

前言 在 Redis 3.0 之前,使用 哨兵(sentinel)机制来监控各个节点之间的状态.Redis Cluster 是 Redis 的 分布式解决方案,在 3.0 版本正式推出,有效地解决了 Redis 在 分布式 方面的需求.当遇到 单机内存.并发.流量 等瓶颈时,可以采用 Cluster 架构方案达到 负载均衡 的目的. 本文将从 集群方案.数据分布.搭建集群.节点通信.集群伸缩.请求路由.故障转移.集群运维 等几个方面介绍 Redis Cluster. 正文 1. Redis集群方

一.solr两种部署模式介绍 Standalone Server 独立服务器模式:适用于数据规模不大的场景 SolrCloud  分布式集群模式:适用于数据规模大,高可靠.高可用.高并发的场景 二.独立服务器模式详解 1. 独立服务器模式架构 说明: 1.每个solr服务器实例(启动的一个solr服务器进程)都有一个solr主目录(系统变量名为:solr.solr.home).启动服务器实例时须为实例指定主目录(默认为:server/solr目录). 2.solr主目录中存放该服务器实例托管的内

1 弊端和优势 弊端:相比单机模式,集群模式会在节点之间同步数据,会降低20%-30%的性能,同时增加架构复杂性,提高硬件成本和学习成本. 优势:增加冗余,避免单点故障.单机模式如果要重启,必然会丢失期间的数据,而集群则不用担心. 2 由单机模式转为集群模式 ...暂时用不着^_^,不学了.

前言 数据量大了或者并发量上来了,单机肯定是抗不住的,这个时候要开始考虑使用集群了.mongodb目前为止支持三种集群模式:主从集群,副本集集群,分片集群. 主从集群 特性 1. 一主多从2. 主负责读写3. 从负责读4. 从通过异步同步主op日志同步主数据5. 主挂无法自动恢复 架构图 实践 规划 一主两从ip端口配置主节点:127.0.0.1:27021从节点1:127.0.0.1:27022从节点2:127.0.0.1:27023 启动主节点su -s /bin/bash -c "/usr

由于RabbitMQ是用erlang开发的,RabbitMQ完全依赖Erlang的Cluster,因为erlang天生就是一门分布式语言,集群非常方便,但其本身并不支持负载均衡.Erlang的集群中各节点是经由过程一个magic cookie来实现的,这个cookie存放在 $home/.erlang.cookie 中(像我的root用户安装的就是放在我的root/.erlang.cookie中),文件是400的权限.所以必须包管各节点cookie对峙一致,不然节点之间就无法通信. Rabbit

前言: 一.为什么要使用redis 1,解决应用服务器的cpu和内存压力 2,减少io的读操作,减轻io的压力(内存中读取) 3,关系型数据库扩展性,不强,难以改变表的结构 二.优点 1,nosql数据库没有关联关系,数据结构简单,扩展容易 2,数据读写快,能够每秒胜任几十万的并发,处理速度快 三.使用场景 1,数据高并发读写 2,海量数据读写 3,对不规则数据也就是扩展性要求高的数据 四.不适合场景 1,需要事务支持,虽然它也有事务但是没有关系型数据库的那么成熟吧 2,基于sql进行操作 五.

Redis 5.0.7 讲解,单机.集群模式搭建 一.Redis 介绍 不管你是从事 Python.Java.Go.PHP.Ruby等等... Redis都应该是一个比较熟悉的中间件.而大部分经常写业务代码的程序员,实际工作中或许只用到了 set value.get value 两个操作. Redis 概念 Redis 是一个开源的底层使用 C 语言编写的 key-value 存储数据库.可用于缓存.事件发布订阅.高速队列等场景.而且支持丰富的数据类型:string(字符串).hash(哈希).

上篇文章为大家总结了redis命令并讲述了持久化,今天我们来看一下redis的三种集群模式:主从复制,哨兵集群,Cluster集群 本篇文章先介绍redis-cluster集群模式,然后再依次介绍它的哨兵集群与主从复制 一.Cluster集群模式概念 redis集群是一个分布式与容错的redis实现.在集群中不存在代理节点与中心节点.后期可以很好的将其进行扩展 此模式也解决了redis高可用与可扩展的问题.但是redis集群不支持需要同时处理多个Key的redis命令 因为执行这些命令需要在多个

集群搭建好之后网络,raid卡策略,磁盘都会影响集群的性能.为了避免因上述问题使得集群的性能受到影响,我们依次进行测试,最后得到基本的集群性能. 网络 首先是网络,ceph集群一大堆让人摸不着头脑的问题都出在网络上,所以我们在建立集群之前就可以测试网络,看其是否有问题,可以通过ping命令来测试网络的连通性,但最好使用iperf,测试下网络传输速度. 遇到有不少现场情况,因为光模块导致万兆网络只有百兆的速度,如果等集群建好之后性能不如意,花费大量时间排查发现是这个问题就太冤了. iperf命令

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) 1 背景 前面我们学习了Redis高可用的两种架构模式:主从模式.哨兵模式. 解决了我们在Redis实例发生故障时,具备主从自动切换.故障转移的能力,最终保证服务的高可用. 但是这些其实远远不够,随着我们业务规模的不断扩展,用户量膨胀,并发量持续提升.原有的主从架构,已经远远达不到我们的需求了,这时候会有一些问题出现

文章转载自:http://www.mydlq.club/article/97/ 系统环境: 系统版本:CentOS 7.8 RocketMQ 版本:4.7.0 Docker 版本:19.03.13 一.RocketMQ 简介 RocketMQ 是一个由 Java 语言编写的分布式高性能消息中间件,由阿里创建,后将其开源给 Apache 基金会,现在已经成为 Apache 开源项目中的顶级开源项目,具有高性能.高可靠.高实时.分布式特点,尤其内部封装了很多跟业务相关的功能模块,能让我们快速用其解决

回到目录 Redis自主提供了集群模式,当然也只是比较简单的读写分离模式,或者叫主从模式,它在各个redis服务端自己做数据同步机制,当然就是将主服务端的信息同步到各个slave服务器上,在客户端集成的驱动中,需要指定主节点和从节点的信息,服务端根据各自的conf的文件来实现的,下面我主要说一下两大客户端驱动是实现集群的方式方法. 服务端配置 服务端各个从服务器配置如何(6789为主节点的端口,6380为自己节点的端口)

公司有个项目需要安装greenplum数据库,让我这个gp小白很是受伤,在网上各种搜,结果找到的都是TMD坑货帖子,但是经过4日苦战,总算是把greenplum的安装弄了个明白,单机及集群模式都部署成功,下面由我给大家分享一下整个部署过程,并小分析一下安装过程中遇到的各种坑. 首先,说一下我的环境,CentOS 7.2.1511,64位操作系统,全新安装,没有更新过 [root@mdw ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.15

RMI 是 Java 的一种远程方法调用技术,是一种点对点的基于 Java 对象的通讯方式.EhCache 从 1.2 版本开始就支持 RMI 方式的缓存集群.在集群环境中 EhCache 所有缓存对象的键和值都必须是可序列化的,也就是必须实现 java.io.Serializable 接口,这点在其它集群方式下也是需要遵守的. 采用 RMI 集群模式时,集群中的每个节点都是对等关系,并不存在主节点或者从节点的概念,因此节点间必须有一个机制能够互相认识对方,必须知道其它节点的信息,包括主机地址.

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了

前一篇文章介绍了Zookeeper的单机模式的安装及应用,但是Zookeeper是为了解决分布式应用场景的,所以通常都会运行在集群模式下.今天由于手头机器不足,所以今天打算在一台机器上部署三个Zookeeper服务来组成一个Zookeeper集群.这里解压Zookeeper的安装包到/opt目录下,这里用三个目录来代表三个Zookeeper实例,分别是/opt/zookeeper1,/opt/zookeeper2和/opt/zookeeper3. 1. 首先编辑每个Zookeeper目录下的co

包括:    Eclipse的下载 Eclipse的安装 Eclipse的使用 本地模式或集群模式 Scala IDE for Eclipse的下载.安装和WordCount的初步使用(本地模式和集群模式) IntelliJ IDEA的下载.安装和WordCount的初步使用(本地模式和集群模式) 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 现在啊,在业界,用java语言,开发是霸主地位. 比如,一个高级的高

包括: IntelliJ IDEA的下载  IntelliJ IDEA的安装 IntelliJ IDEA中的scala插件安装 用SBT方式来创建工程 或 选择Scala方式来创建工程 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse Scala IDE for Eclips