1.Minio及背景 Minio是一个开源的分布式文件存储系统,它基于 Golang 编写,虽然轻量,却拥有着不错的高性能,可以将图片.视频.音乐.pdf这些文件存储到多个主机,可以存储到多个Linux,或者多个Windows,或者多个Mac,Minio中存储最大文件可以达到5TB.任何类型的文件都是支持的,主要应用在微服务系统中. 1.使用Minio的背景 我们先回顾下,平时我们做文件存储是普遍如何操作的,简单描述下步骤和时序,例如我们在添加用户信息&上传照片这个业务中,首先客户端发起文件上传

前言 前段时间有套线上HBase出了点小问题,导致该套HBase集群服务停止了2个小时,从而造成使用该套HBase作为数据存储的应用也出现了服务异常.在排查问题之余,我们不禁也在思考,以后再出现类似的问题怎么办?这种问题该如何避免?用惯了MySQL,于是乎想到了HBase是否跟MySQL一样,也有其高可用方案? 答案当然是肯定的,几乎所有的数据库(无论是关系型还是分布式的),都采用WAL的方式来保障服务异常时候的数据恢复,HBase同样也是通过WAL来保障数据不丢失.HBase在写数据前会先写H

关于NameNode高可靠需要配置的文件有core-site.xml和hdfs-site.xml 关于ResourceManager高可靠需要配置的文件有yarn-site.xml 逻辑结构: NameNode-HA工作原理: 在一个典型的HA集群中,最好有2台独立的机器的来配置NameNode角色,无论在任何时候,集群中只能有一个NameNode作为Active状态,而另一个是Standby状态,Active状态的NameNode负责集群中所有的客户端操作,这么设置的目的,其实HDFS底层的机

为什么使用消息队列 其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景,然后你项目里具体是什么场景,说说你在这个场景里用消息队列是什么? 面试官问你这个问题,期望的一个回答是说,你们公司有个什么业务场景,这个业务场景有个什么技术挑战,如果不用 MQ 可能会很麻烦,但是你现在用了 MQ 之后带给了你很多的好处. 先说一下消息队列常见的使用场景吧,其实场景有很多,但是比较核心的有 3 个:解耦.异步.削峰. 解耦 看这么个场景.A 系统发送数据到 BCD 三个系统,通过接口调用发送.如果 E 系统也要这个数据呢

    1.环境简述2.QJM HA简述2.1为什么要做HDFS HA?2.2 HDFS HA的方式2.2 HSFS HA的结构2.3 机器要求3.部署HDFS HA3.1 详细配置3.2 部署HDFS HA4. HDFS HA的管理5.自动切换5.1 使用zookeeper实现HA原理5. 部署hdfs自动切换5.1 关闭集群5.2 添加HA配置5.3 在zookeeper中初始化HA状态5.4 开启集群5.5 使用zookeeper时的安全机制6.FAQ7.做了HA后HDFS的升级.回滚7.

谈到Redis服务器的高可用,如何保证备份的机器是原始服务器的完整备份呢?这时候就需要哨兵和复制. 哨兵(Sentinel):可以管理多个Redis服务器,它提供了监控,提醒以及自动的故障转移的功能. 复制(Replication):则是负责让一个Redis服务器可以配备多个备份的服务器. Redis正是利用这两个功能来保证Redis的高可用. 哨兵(sentinal) 哨兵是Redis集群架构中非常重要的一个组件,哨兵的出现主要是解决了主从复制出现故障时需要人为干预的问题. 1.Redis哨兵

前言 小伙伴们,通过前边文章的阅读,相信大家已经对RocketMQ的基本原理有了一个比较深入的了解,那么大家对当前比较常用的RabbitMQ和Kafka是不是也有兴趣了解一些呢,了解的多一些也不是坏事,面试或者跟人聊技术的时候也会让你更有话语权嘛. 那王子今天就跟大家聊一聊RabbitMQ和Kafka在处理高可用集群时的原理,看看它们与RocketMQ有什么不同.小伙伴们可以重新温习一下常见的消息中间件有哪些?你们是怎么进行技术选型的?这篇文章,了解一下他们之间的区别. RabbitMQ的高可用

在高并发.对稳定性要求极高的系统中,高可用的是必不可少的,当然ActiveMQ也有自己的集群方案.从ActiveMQ 5.9开始,ActiveMQ的集群实现方式取消了传统的Master-Slave方式,增加了基于ZooKeeper + LevelDB 的 Master-Slave 实现方式. 相关文章:范例项目: http://wosyingjun.iteye.com/blog/2312553 ActiveMQ的简单实用:http://wosyingjun.iteye.com/blog/2314

一 基础环境 节点 系统版本 MySQL版本 业务IP 心跳IP Master CentOS 7.5 MySQL 5.6 192.168.88.100 192.168.77.100 Slave CentOS 7.5 MySQL 5.6 192.168.88.101 192.168.77.101 VIP 192.168.88.88 关闭防火墙及SELinux: 配置NTP时钟同步: 主机名及hosts: #public ip 192.168.88.100 master.yewu.com maste

上一篇文章写过centos 7下clickhouse rpm包安装和基本的目录结构,这里主要介绍clickhouse高可用集群的部署方案,因为对于默认的分布式表的配置,每个分片只有一份,这样如果挂掉一个节点,则查询分布式表的时候直接会报错,这个是基于clickhouse自己实现的多分片单副本集群,配置也比较简单,这里说的高可用是指,每个分片具有2个或以上副本,当某个节点挂掉时,该节点分片仍可以由其他机器上的副本替代工作,所以这样实现的分布式集群可以在挂掉至少1个节点时机器正常运行,随着集群节点数

一.redis的简介 Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value数据库,并提供多种语言的API.redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都 支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操

参考文档: 部署kubernetes集群1:https://github.com/opsnull/follow-me-install-kubernetes-cluster 部署kubernetes集群2:https://blog.frognew.com/2017/04/install-ha-kubernetes-1.6-cluster.html Building High-Availability Clusters:https://kubernetes.io/docs/admin/high-av

一.高可用简介 二.集群规划 三.前置条件 四.集群配置 五.启动集群 六.查看集群 七.集群的二次启动 一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edure

网络结构: LVS DR工作原理 LVS集群从客户端上看可以将整个集群看成单个服务器对外提供服务,其IP是集群内部的VIP(虚拟IP).从内部看,转发服务器(DS)其实并没有启动应用层的服务对接口进行监听,那它是怎么发挥作用的呢?这就是LVS属于内核模块的意思了,因为这个模块是在内核编译的时候就有了,所以只要你的Linux启动了就自然有这项功能了.而下面讲的给DS配置虚拟IP网络接口的时候,其实对于DS来说只是普通的一张网卡对应出多一个网络接口罢了.那么特殊的地方在哪里呢?特殊的地方就在于LVS

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hig

一.高可用原理   配置一台新的master节点,然后在每台node节点上安装nginx,nginx通过内部的负载均衡将node节点上需要通过访问master,kube-apiserver组件的请求,反代到两台k8s-master节点上,这样就可以实现master节点的高可用,当任意一台master节点宕机后,也可以通过nginx负载均衡放文档另一个master节点上.kube-scheduler以及kube-controller-manager高可用则是在两台master配置文件设置leade

[0]常用架构种类 (0.1)单机Redis (0.2)单纯的Redis主从复制 (0.3)哨兵Sentinel+Redis主从复制集群(实现高可用自动故障转移) (0.4)Redis Cluster 分布式数据库集群 (0.5)第三方中间件+Redis 主从复制 [1]Redis 主从复制 一般情况下,这种架构,主节点负责写数据,从节点负责读数据,主节点定期吧数据同步到从节点保证数据一致性. 常用的Redis主从拓扑: (1)一主一从 (2)一主多从 (3)级联复制 [1.1]一主一从 主要是

目录 文章目录 目录 HAProxy 负载均衡器 应用特性 性能优势 会话保持 健康检查 配置文件 负载均衡策略 ACL 规则 Web 监控平台 Keepalived 虚拟路由器 核心组件 VRRP 虚拟路由冗余协议 VRRP 的工作机制 高可用原理 高可用模式 健康检查原理 HAProxy & Keepalived 主从模式的 Keepalived 配置 双活模式的 Keepalived 配置 OpenStack 官方的 Controller Node HAProxy 负载均衡示例 HAPro

1. 集群节点及服务分配 说明: 1.1. 在每个节点上启动两个clickhouse服务(后面会详细介绍如何操作这一步),一个数据分片,一个数据备份,为了确保宕机数据一致性,数据分片和数据备份不能同一节点,比如gawh201上的shard不能备份在gawh201的replica,如果这样做,当gawh201宕机了,该节点shard的数据是找不到的. 1.2. 基于a所以shard和replica必须错开,但不是随意错开就可以了.按照上图给的规律错开(后面会详细介绍超大节点的集群的shard和re

高可用架构图 先上一张搜索来的图. 如上图,HDFS的高可用其实就是NameNode的高可用. 上一篇里,SecondaryNameNode是NameNode单节点部署才会有的角色,它只帮助NameNode完成日志合并的工作,在NameNode出现问题时不能顶上去. 在高可用里,不再有SecondaryNameNode这个角色,Hadoop2.x版本支持NameNode的一主一备,3.x版本支持一主多备,由备机完成日志合并任务.某个时点只有主NameNode对外提供服务. 总结一下,在一个高可用