前言 在上一篇文章<搭建DNS+LVS(keepAlived)+OpenResty服务器(Docker环境)>中,我搭建了dns+lvs+openresty+web集群:先来回顾一下架构图: 问题现象 可以看到,我把web服务器分成了两组,一组为web01,web02,挂在了openresty01下,另外一组:web03,web04,web05挂在了openresty02下:最后搭建完成,演示时,我分别使用了curl和浏览器,在curl演示时很正常,请求能轮流分到每个web容器,但在浏览器中演

主机信息 VIP 10.10.10.55 LVS01 10.10.10.59 Web01 10.10.10.60 Web02 10.10.10.61 一.apache简单配置 1.(10.10.10.60)web01 #软件安装 [root@web01 ~]# yum -y install httpd [root@web01 conf]# pwd /etc/httpd/conf #编辑配置文件 [root@web01 conf]# vim httpd.conf ServerName localh

LVS负载均衡服务 LVS负载均衡调度技术是在Linux内核中实现的,因此被称为Linux虚拟服务器.使用LVS时,不能直接配置内核中的ipvs,而需要使用ipvs的管理工具ipvsadm进行管理. VIP 虚拟IP RIP  真实IP DIP  Director IP,连接外网的IP地址 CIP  Client 客服端主机IP 1.IP虚拟服务器软件IPVS VS/NAT 技术:通过网络地址转换将一组服务器构成一个高性能的.高可用的虚拟服务器. NAT(Network Address Tran

HyperLedger/Fabric SDK Docker Image 该项目在github上的地址是:https://github.com/aberic/fabric-sdk-container (感谢Star). 这是一个基于fabric-sdk-java的项目,该项目的主要目的是简化HyperLedger/Fabric开发人员在SDK应用层上的工作流程,使得开发和部署更加简单. 该项目使用方便,只需要部署有Docker及docker compose环境即可轻松调用Fabric网络接口,包括

分布式处理中,总会存在多个服务节点同时工作,并且节点数量会随着网络规模的变化而动态增减,服务节点也有可能发生宕机与恢复.面对着动态增减的服务节点,我们如何保证客户请求被服务器正确处理呢.我们可以通过zookeeper临时节点创建与自动删除来掌握服务节点的动态增减. ignite分布式缓存支持使用zookeeper发现ignite节点的增减,这正是zookeeper管理服务节点的一个典型应用场景.我们来看看关键代码 // 关键方法,创建包含自增长id名称的目录,这个方法支持了分布式锁的实现 //

什么是CDN?笔者初见时也是摸不着头脑,查阅了大量的资料才明白什么是CDN,笔者为您揭秘什么是CDN? CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络.CDN的通俗理解就是网站加速,CPU均衡负载,可以解决跨运营商,跨地区,服务器负载能力过低,带宽过少等带来的网站打开速度慢等问题. CDN的基本思路是尽可能避开互联网上有可能影响数据传输速度和稳定性的瓶颈和环节,使内容传输的更快.更稳定.通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络,

​ Camunda中的Service Task(服务任务)用于调用服务.在Camunda中,可以通过调用本地Java代码.外部工作项.web服务形式实现的逻辑来完成的. 本文重点描述如何使用web服务实现Camunda服务调用,即如何使用camunda Connector连接器调用HTTP服务,本地Java代码和外部工作项后续文章中再详细介绍. Camunda Connect提供HTTP和SOAP HTTP连接器.本示例演示了使用http连接器从Camunda BPM中的服务任务调用REST服务

系统目录: 本系列分为项目集成.项目部署.架构演进三个方向,后续会根据情况调整文章目录. 开源地址:https://github.com/cyq1162/Taurus.MVC 本系列第一篇:Taurus.MVC V3.0.3 微服务开源框架发布:让.NET 架构在大并发的演进过程更简单. Taurus.MVC 微服务框架 入门开发教程:项目集成:1.服务端:注册中心.网关(提供可运行程序下载). Taurus.MVC 微服务框架 入门开发教程:项目集成:2.客户端:ASP.NET Core(C#

今天由于kafka集群搭建时的配置不当,由于一台主消费者挂掉(服务器崩了,需要维修),导致了所有新版消费者(新版的offset存储在kafka)都无法拉取消息. 由于是线上问题,所以是绝对不能影响用户的,使用老版客户端(offset存储在zk)进行消费,然后将kafka迁移到备用服务. 下面来说一下这次事故的具体处理思路 首先要确保获取到的消息不能丢失,所以老版消费者进行消费 线上服务通过均衡负载一台一台的进行切换kafka服务,当原生产者数据都消费完时,将消费者切换到备用服务 开始配置线上ka

作者:小林coding 计算机八股文网站:https://xiaolincoding.com 大家好,我是小林. 如果「服务端挂掉」指的是「服务端进程崩溃」,服务端的进程在发生崩溃的时候,内核会发送 FIN 报文,与客户端进行四次挥手. 但是,如果「服务端挂掉」指的是「服务端主机宕机」,那么是不会发生四次挥手的,具体后续会发生什么?还要看客户端会不会发送数据? 如果客户端会发送数据,由于服务端已经不存在,客户端的数据报文会超时重传,当重传次数达到一定阈值后,会断开 TCP 连接: 如果客户端一直

需要保证meta.properties文件中的broker.id和cloudrea manager的web页面上kafka配置的broker.id一致,最好让server.properties中的broker.id也与其保持一致. 添加完kafka的新节点后,希望自己配置broker.id 我们从cm的web页面上更改kafka节点的broker.id: meta.properties:(/var/local/kafka/文件夹下的所有的data文件夹中的该文件都需要修改) server.pro

#!/bin/bash # 手动安装lpvs前端管理工具 # chkconfig: - # # lvs启动脚本:director # lvs模式类型:nat.dr.ipip # lvs代理协议:tcp.udp.mark # 检测输入类型是否为tcp/udp/mark function check_type() { while true do read -p "tcp/udp/mark:" TYPE if [[ $TYPE == tcp ]] then type=t break elif

前言 昨天在部署一个docker项目时遇到了一个问题,故记录下来. 环境说明 Centos7 Docker version 18.06.3-ce, build d7080c1 问题说明 该项目分别启动五个docker容器,其中一个为eurake,启动eurake没问题但是,剩下的4个容器 启动后在向eurake进行注册时一直报连接不上 2019-08-20T01:51:02.471367299Z 2019-08-20 01:51:02.471 ERROR 1 --- [tbeatExecutor

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复

亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个"救火队长"的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,"火"是永远救不完的,让系统能够自动"灭火",才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总

QQ会员活动运营平台(AMS),是QQ会员增值运营业务的重要载体之一,承担海量活动运营的Web系统.在过去四年的时间里,AMS日请求量从200-500万的阶段,一直增长到日请求3-5亿,最高CGI日请求达到8亿.在这个过程中,AMS在架构方面发生了大幅度的调整和变迁,我们走过了一段非常难忘的技术历程. 本文将会分享QQ会员活动运营平台的架构设计实践,希望对做技术的同学有所帮助.   一.海量活动运营的挑战和我们的应对思路 一个产品业务的发展总是离不开运营二字,而运营的表现形式很多会体现到活动需求

三年多前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,那个时候,我7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决.我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复,让系统本身具备“容错”能力,才是根本解决之道.三年多过去了,我仍然负责着这个系统

在日常项目运行中,我们总会有需求在某一时间段周期性的执行某个动作.比如每天在某个时间段导出报表,或者每隔多久统计一次现在在线的用户量.在springboot中可以有很多方案去帮我们完成定时器的工作,有Java自带的java.util.Timer类,也有强大的调度器Quartz,还有SpringBoot自带的Scheduled,今天主要说说Scheduled. 一.定时器比较 框架名称 Cron表达式 固定间隔执行 固定频率执行 任务持久化 难易度 TimerTask 不支持 支持 支持 不支持

前言 我的上家公司是做餐饮系统的,每天中午和晚上用餐高峰期,系统的并发量不容小觑.为了保险起见,公司规定各部门都要在吃饭的时间轮流值班,防止出现线上问题时能够及时处理. 我当时在后厨显示系统团队,该系统属于订单的下游业务.用户点完菜下单后,订单系统会通过发kafka消息给我们系统,系统读取消息后,做业务逻辑处理,持久化订单和菜品数据,然后展示到划菜客户端.这样厨师就知道哪个订单要做哪些菜,有些菜做好了,就可以通过该系统出菜.系统自动通知服务员上菜,如果服务员上完菜,修改菜品上菜状态,用户就知道哪

开发语言: 服务器端:在内核中实现,无守护程序 客户端:一般是cli界面下的ipvsadm命令 相关包:ipvsadm 在LVS框架中,提供了含有三种IP负载均衡技术的IP虚拟服务器软件IPVS.基于内容请求分发的内核Layer-7交换机KTCPVS和集群管理软件.可以利用LVS框架实现高可伸缩的.高可用的Web.Cache.Mail和Media等网络服务:在此基础上,可以开发支持庞大用户数的.高可伸缩的.高可用的电子商务应用.VS/NAT技术(Virtual Server via Networ