lvs+ospf+nginx实现高可用大流量web架构配置总概述 架构图: 配置如下: .quagga之zebra配置: # cat /etc/quagga/zebra.conf ! ! Zebra configuration saved from vty ! // :: ! hostname Router password zebra enable password zebra ! interface eth0 ipv6 nd suppress-ra ! interface eth1 ipv6

大家知道NGINX作为反向代理服务器可以实现负载均衡,同时也可以作为静态文件服务器,它的特点就是并发支持大,单机可同时支持3万并发,现在很多网站都把NGINX作为网关入口来统一调度分配后端资源.但是如果NGINX宕机了,就会导致整个后台服务无法使用:或者当并发量真的非常大时,达到十万级别时,一台NGINX还是有极限的,所以这个时候就需要针对NGINX进行主从备份保证服务高可用.集群来分担并发压力.目前,NGINX在这两块主要有以下几种解决方案,我分别给大家介绍以下: NGINX主从备份 NGIN

集群高可用之lvs+keepalive keepalive简介: 负载均衡架构依赖于知名的IPVS内核模块,keepalive由一组检查器根据服务器的健康情况动态维护和管理服务器池.keepalive通过VRRP协议实现高可用架构.VRRP是路由灾备的实现基础. LVS核心是调度器,所有的数据请求需要经过调度器进行调度转发.万一调度器发生故障,整个集群系统全部崩溃,所以需要keepalive实现集群系统的高可用. 部署两台或多台lvs调度器,仅有一台调度器做主服务器,其他为备用.当主发生故障后,

Rabbitmq集群高可用 RabbitMQ是用erlang开发的,集群非常方便,因为erlang天生就是一门分布式语言,但其本身并不支持负载均衡. Rabbit模式大概分为以下三种:单一模式.普通模式.镜像模式 单一模式:最简单的情况,非集群模式. 没什么好说的. 普通模式:默认的集群模式. 对于Queue来说,消息实体只存在于其中一个节点,A.B两个节点仅有相同的元数据,即队列结构. 当消息进入A节点的Queue中后,consumer从B节点拉取时,RabbitMQ会临时在A.B间进行消息传

Rabbitmq集群高可用 RabbitMQ是用erlang开发的,集群非常方便,因为erlang天生就是一门分布式语言,但其本身并不支持负载均衡. Rabbit模式大概分为以下三种:单一模式.普通模式.镜像模式 单一模式:最简单的情况,非集群模式. 没什么好说的. 普通模式:默认的集群模式. 对于Queue来说,消息实体只存在于其中一个节点,A.B两个节点仅有相同的元数据,即队列结构. 当消息进入A节点的Queue中后,consumer从B节点拉取时,RabbitMQ会临时在A.B间进行消息传

                                                              hadoop+zookeeper集群高可用搭建 Senerity 发布于 2016/12/12 09:19  [推荐阅读]滴滴出行的数据架构和信息流处理思路解析->>> Hadoop集群搭建步骤 1.  架构图 2.  准备5台机器 centosa: 192.168.42.128 centosb: 192.168.42.129 centosc: 192.168.42

# openstack pike 集群高可用 安装部署#安装环境 centos 7 史上最详细的openstack pike版 部署文档欢迎经验分享,欢迎笔记分享欢迎留言,或加QQ群663105353 原创文章,持续更新中 http://www.cnblogs.com/elvi/p/7613861.html #文档使用notepad++ 编辑#安装步骤做少量修改即可部署openstack#配置文件,几乎全部采用echo替换或追加方式,方便查阅#操作步骤很详细,解释说明很少,基础知识需要自己挖掘

前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用.对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到高可用,才能保证整个系统的高可用.对于数据库服务而言,高可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点,今天就各种的高可用方案,谈一下个人的一些看法,如有错误,还请指正!! MySQL主从架构 此种架构,一般初创企业比较常用,也便于后面步步的扩展

SERVER:1 server: port: 1111 eureka: instance: hostname: ${spring.cloud.client.ip-address} instance-id: ${eureka.instance.hostname}:${server.port} preferIpAddress: true #指定通过IP注册,一般服务集群时配置,需要ip-address参数一起设置(保证hostName和ip-address一样),以免eureka管理页面出现不可用分

前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用.对于一个系统而言,可能包含很多模块,比如前端应用,缓存,数据库,搜索,消息队列等,每个模块都需要做到高可用,才能保证整个系统的高可用.对于数据库服务而言,高可用可能更复杂,对用户的服务可用,不仅仅是能访问,还需要有正确性保证,因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点,今天就各种的高可用方案,谈一下个人的一些看法,如有错误,还请指正!! MySQL主从架构 此种架构,一般初创企业比较常用,也便于后面步步的扩展

系列文章: RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - RabbitMQ简介和六种工作模式详解 RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - 死信队列,延时队列 一.死信队列 描述:Q1队列绑定了x-dead-letter-exchange(死信交换机)为X2,x-dead-letter-routing-key(死信路由key)指向Q2(队列2) P(生产者)发送消息经X1(交换机1)路由到Q1(队列1),Q1的消息触发特定情况,自动把消息经X2(交换机2)

系列文章: RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - RabbitMQ简介和六种工作模式详解 RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - 死信队列,延时队列 RabbitMQ从零到集群高可用(.NetCore5.0) - 高可用集群构建落地 一.集群架构简介 当单台 RabbitMQ 服务器的处理消息的能力达到瓶颈时,此时可以通过 RabbitMQ 集群来进行扩展,从而达到提升吞吐量的目的.RabbitMQ 集群是一个或多个节点的逻辑分组,集群中的每个节

集群: 随着互联网的发展,大量的客户端的请求,服务器的负载越来越大,单台服务器的负载有限,会导致服务器响应客户端请求的时间越长,甚至产生拒绝服务的情况.目前网站是24小时不间断提供网络服务,仅采用单点服务器对外提供要求,如果出现单点故障,会导致整个网络的中断.集群环境的核心是负载均衡和高可用. 常见的负载均衡器 根据工作在的协议层划分可划分为: 四层负载均衡:根据请求报文中的目标地址和端口进行调度 七层负载均衡:根据请求报文的内容进行调度,这种调度属于「代理」的方式 根据软硬件划分: 硬件负载均

点击上方 蓝字关注我们 1 文档编写目的 Apache DolphinScheduler(简称DS)是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台.在生产环境中需要确保调度平台的稳定可靠性及任务负载均衡,本篇文档主要针对 DS 集群的高可用及稳定性进行测试验证. 测试环境说明 1.CM和CDH版本为5.16.2 2.集群启用Kerberos 3.DolphinScheduler版本为1.3.8 4.集群HDFS和Yarn服务已启用HA 5.操作系统为RedHat7.6 2 测试场景

转载:https://www.cnblogs.com/flat_peach/archive/2013/04/07/3004008.html RabbitMQ是用erlang开发的,集群非常方便,因为erlang天生就是一门分布式语言,但其本身并不支持负载均衡. Rabbit模式大概分为以下三种:单一模式.普通模式.镜像模式 单一模式:最简单的情况,非集群模式. 没什么好说的. 普通模式:默认的集群模式. 对于Queue来说,消息实体只存在于其中一个节点,A.B两个节点仅有相同的元数据,即队列结构

RHCS集群,高可用服务器 高可用 红帽集群套件,提供高可用性,高可靠性,负载均衡,快速的从一个节点切换到另一个节点(最多16个节点)负载均衡 通过lvs提供负载均衡,lvs将负载通过负载分配策略,将来自于客户端的请求分配到服务器节点 当某个服务器节点无法提供服务,节点将被从集群中剔除存储集群功能 rhcs通过gfs文件系统提供存储集群功能 gfs即global file system,允许多个服务同时读写一个单一的共享文件系统 通过gfs消除在应用程序间同步数据的麻烦 通过锁管理机制来协调和管

请读者务必保持环境一致 安装过程中需要下载所需系统包,请务必使所有节点连上互联网. 本次安装的集群节点信息 实验环境:VMware的虚拟机 IP地址 主机名 CPU 内存 192.168.77.133 k8s-m1 6核 6G 192.168.77.134 k8s-m2 6核 6G 192.168.77.135 k8s-m3 6核 6G 192.168.77.136 k8s-n1 6核 6G 192.168.77.137 k8s-n2 6核 6G 192.168.77.138 k8s-n3 6核

序言 清风万里的季节,周末本该和亲人朋友一起消遣这烂漫的花花草草,或是懒洋洋的晒个太阳听听风声鸟鸣.无奈工作使然,理想使然,我回到啦公司,敲起啦键盘,撸起啦代码,程序狗的世界一片黯然,一片黯然,愿天下所有努力的程序狗都梦想成真吧!! 回到正题,为什么搭建rabbitmq集群?rabbitmq集群有那些模式?如何搭建Rabbitmq集群?rabbitmq镜像高可用策略有那些? 1.首先这款产品本身的优点众多,大家最看好的便是他的异步化提高系统抗峰值能力,然后便是系统及功能结构解耦,那么照此两点来说

转自:https://segmentfault.com/a/1190000008432854 Redis作为主流nosql,在高并发使用场景中都会涉及到集群和高可用的问题,有几种持久化?场景下的缓存策略怎么选?高可用方案怎么实现?集群有哪几种?跟着这几个问题,结合一些自己使用的经验来简单分析一下. 一.有哪些持久化 Redis有两种持久化的方式:`RDB` 和 `AOF` RDB - 快照 通过预设频率write on copy来持久化数据(所以内存不宜设置超过物理内存的50%,否则会内存不足引

公司最近需要针对服务器实现热可用热备,这几天也一直在琢磨这个方面的东西,今天做了一些Heartbeat方面的工作,在此记录下来,给需要的人以参考. Heartbeat 项目是 Linux-HA 工程的一个组成部分,它实现了一个高可用集群系统.通过Heartbeat我们可以实现双机热备,以实现服务的持续性. heartbeat (Linux-HA)的工作原理:heartbeat最核心的包括两个部分,心跳监测部分和资源接管部分,心跳监测可以通过网络链路和串口进行,而且支持冗 余链路,它们之间相互发送

Redis集群的概念: RedisCluster是redis的分布式解决方案,在3.0版本后推出的方案,有效地解决了Redis分布式的需求,当一个服务挂了可以快速的切换到另外一个服务,当遇到单机内存.并发等瓶颈时,可使用此方案来解决这些问题 一.分布式数据库概念 1. 分布式数据库把整个数据按分区规则映射到多个节点,即把数据划分到多个节点上,每个节点负责整体数据的一个子集.比如我们库有900条用户数据,有3个redis节点,将900条分成3份,分别存入到3个redis节点 2. 分区规则: 常见