环境: 主机A:172.16.160.91 主机B:172.16.160.92 配置主机A [root@master zhxf]# cat docker-compose.yml version: '3' services: mongo_rs1: image: mongo:3.4.4 container_name: mongo_rs1 volumes: - /zhxf/mongo_rs1/:/mongodb command: mongod --logpath /mongodb/mongo.log

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 本文转载自微信公众号"老叶茶馆" MGR整个集群挂掉后,如能才能自动选主,不用手动干预 当集群中所有节点都宕机后,集群再次启动后,能否自动选主? 1.所有节点都宕机后,集群重启,能否自动选主和启动 这是个来自群友的问题. 首先,MySQL服务利用 systemd 即可实现故障后自启动,注意下面这个配置即可: [root@GreatSQL ~]# cat /usr/li

Zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务:分布式锁服务,分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容.像配置管理.任务分发.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调等,这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的. 1.Zookeeper在大数据系统中的常见应用 zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用,它是一个很好的中心化管理工具.下面举几个常见的应用场景. 1.1.HDFS/YARN HA(分布式锁的应用):Master挂掉之后迅速切换到slave节点.

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 目录 1. 选主算法 2. 多版本兼容性 3. MGR 5.7滚动升级至8.0 4. 小结 参考资料.文档 免责声明 文章推荐: 关于 GreatSQL 本文介绍MGR的选主算法,以及当MGR集群中有多个不同版本混搭时,如何才能正常运行,有什么注意事项. 1. 选主算法 MGR运行在单主模式时,当发生主节点切换,就需要进行选主工作.多主模式下,所有节点都是主节点,就不需要选主了. MGR的选主工作是自动的,每个节点都会

本文讲述基于zookeeper选主与故障切换的方法.我们的例子使用的是python. 使用的库是kazoo,安装方式 pip install kazoo  应用场景: 多个实例部署,但不是"去中心化"的部署方式: 有且只有一个节点作为master,履行master的职责,在例子中是注册调度器: 其他实例作为slave,不提供调度功能,但是在master节点挂掉之后,可以重新进行选主调度. 1.注册调度器 我们只给出伪代码,简单的打印调度器注册结果. # -*- coding:utf-8

在分布式系统设计中,选主是一个常见的场景.选主是一个这样的过程,通过选主,主节点被选择出来控制其他节点或者是分配任务. 选主算法要满足的几个特征: 1)各个节点均衡的获得成为主节点的权利,一旦主节点被选出,其他的节点可以感知到谁是主节点,被服从分配. 2)主节点是唯一存在的 3)一旦主节点失效,宕机或者断开连接,其他的节点能够感知,并且重新进行选主算法. zookeeper实现了安全可靠的选主机制. 作为zookeeper的高级api封装库curator选主算法主要有以下两个:Leader La

一.需求 在主从结构的集群中,我们假设硬件机器是很脆弱的,随时可能会宕机,当master挂掉之后需要从slave中选出一个节点作为新的master,使用zookeeper可以很简单的实现集群选主功能. 二.分析 下面为了方便叙述,将使用更通用的技术术语,即使用leader表示master,使用follower表示slave. 集群选主涉及到两个问题: 1. 谁来做leader 2. leader挂掉了怎么被follower感知到 首先是第一个问题,谁来做leader,其实可以将这个问题看做是多线

ES版本5.6.3 1.整个流程的开始,实在node启动后触发的,Node.java中start()方法,通过调用ZenDiscovery.java中的doStart()方法,之后会调用startInitialJoin方法开始进行加入现有的cluster或者选主. public void startInitialJoin() { // start the join thread from a cluster state update. See {@link JoinThreadControl}

目录 1.DLedger关于选主的核心类图 1.1 DLedgerConfig 1.2 MemberState 1.3 raft协议相关 1.4 DLedgerRpcService 1.5 DLedgerLeaderElector 1.6 DLedgerServer 2.源码分析Leader选举 2.1 DLedgerLeaderElector 类图 2.2 启动选举状态管理器 2.3 选举状态机状态流转 2.4 投票与投票请求 2.5 心跳包与心跳包响应 温馨提示:<RocketMQ技术内幕>

ETCD分布式锁实现选主机制(Golang) 为什么要写这篇文章 做架构的时候,涉及到系统的一个功能,有一个服务必须在指定的节点执行,并且需要有个节点来做任务分发,想了半天,那就搞个主节点做这事呗,所以就有了这篇文章的诞生,我把踩的坑和收获记录下来,方便未来查看和各位兄弟们参考. 选主机制是什么 举个例子,分布式系统内,好几台机器,总得分个三六九等,发号施令的时候总得有个带头大哥站出来,告诉其他小弟我们今天要干嘛干嘛之类的,这个大哥就是master节点,master节点一般都是做信息处理分发,或

Kafka Partition Leader选主机制 https://blog.csdn.net/qq_27384769/article/details/80115392 kafka leader选举机制原理 https://blog.csdn.net/yanshu2012/article/details/54894629 kafka分区选主机制 https://blog.csdn.net/lixiang987654321/article/details/99674419 -----------

Zab 协议:zookeeper 基于 Paxos 协议的改进协议 zookeeper atomic broadcast 原子广播协议. zookeeper 基于 Zab 协议实现选主及事务提交. 一.为什么需要选主? 选主是复杂分布式服务的一个特有机制,旨在保障系统数据的一致性. 分布式服务一般对于数据的存储形式是:每个节点都保存全量数据,每个节点都可以对外提供“一致”的服务,这就涉及到不同节点间的数据同步. 我们所说的可能的数据不一致主要是由数据变更过程引发,因为它涉及服务内所有节点的数据更

分布式锁?选主? 分布式锁可以保证当有多台实例同时竞争一把锁时,只有一个人会成功,其他的都是失败.诸如共享资源修改.幂等.频控等场景都可以通过分布式锁来实现. 还有一种场景,也可以通过分布式锁来实现,那就是选主,为了保证服务的可用性,我们都会以一主多从的方式去部署,特别是提供存储能力的服务.Leader服务来接收数据的写入,然后将数据同步给Follower服务.当Leader服务挂掉时,我们需要从Follower服务中重新选举一个服务来当Leader,复杂的方式是通过Raft协议去协商,简单点,

1.了解MongoDB的ObjectId        MongoDB的文档固定是使用“_id”作为主键的,它可以是任何类型的,默认是个ObjectId对象(在Java中则表现为字符串),那么为什么MongoDB没有采用其他比较常规的做法(比如MySql的自增主键),而是采用了ObjectId的形式来实现?别着急,咱们看看ObjectId的生成方式便可知悉.        ObjectId使用12字节的存储空间,每个字节两位十六进制数字,是一个24位的字符串.由于看起来很长,不少人会觉得难以处理

手动将yiisoft/mongodb下载到vendor/yiisoft目录(注意约束条件). 在vendor/yiisoft/extensions.php 中添加 'yiisoft/yii2-mongodb' => array ( 'name' => 'yiisoft/yii2-mongodb', 'version' => '2.1.7.0', 'alias' => array ( '@yii/mongodb' => $vendorDir . '/yiisoft/yii2-m

ObjectId的选择 创建MongoDB文档时,如果没有赋值ID,系统会自动帮你创建一个,通常会在客户端由驱动程序完成.得到的ObjectId类似于这种   ObjectId使用12字节的存储空间,每个字节两位十六进制数字,是一个24位的字符串.其含义分别代表时间戳.机器码.PID.计数器.时间戳是文档创建时的时间,只是从十进制转化成了十六进制.机器码是生成文档主机的ID,为了区分多主机而生成的.PID则是区分同主机下不同mongoDB进程产生的,同样防止冲突.前面的9个字节是保证了一秒内不同

手动分片的操作 自动分片会带来性能的下降. 所以要合理使用手动分片. 并且配合Tag一起使用. # 对于4个shard的程序, 预先处理的指令1. 加入分片服务器sh.addShard( "192.168.1.60:27017" )sh.addShard( "192.168.1.61:27017" )sh.addShard( "192.168.1.62:27017" )sh.addShard( "192.168.1.63:27017&q

原文请参考[[置顶] Paxos master选举--PaxosLease算法] 众所周知,为了避免Paxos算法的活锁问题,必须选举唯一的proposor.偏偏在Paxos原论文中,作者L. Lamport不屑于讨论这个问题,因为选举过程中,即使出现多个master共存,也不影响Paxos算法正确性.另一方面,由著名的Fischer-Lynch-Paterson结论可知,不采取超时机制,任何算法都不能保证在有限时间内选举成功.不过这个结论在这里对我们影响不大,我们只要设计一个实际系统中好使的一

function getNextSequence(name){ var ret = db.counters.findAndModify({ query: { _id: name}, update:{ $inc: { seq: 1 } }, new:true } ); return ret.seq; } db.counters.find(); db.counters.insert( { _id:"userid", seq:0 } )

MGR 的新主选举算法,在节点版本一致的情况下,其实也挺简单的. 首先比较权重,权重越高,选为新主的优先级越高. 如果权重一致,则会进一步比较节点的 server_uuid.server_uuid 越小,选为新主的优先级越高. 所以,在节点版本一致的情况下,会选择权重最高,server_uuid 最小的节点作为新的主节点. 节点的权重由 group_replication_member_weight 决定,该参数是 MySQL 5.7.20 引入的,可设置 0 到 100 之间的任意整数值,默认

>>高可用集群的解决方案 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的.比如冗余的交换机,冗余的路由器等