介绍 在实际使用quartz.net中,持久化能保证实例重启后job不丢失. 集群能均衡服务器压力和解决单点问题. quartz.net在这两方面配置都比较简单. 持久化 quartz.net的持久化,是把job.trigger一些信息存储到数据库里面,以解决内存存储重启丢失. 下载sql脚本 https://github.com/quartznet/quartznet/blob/master/database/tables/tables_sqlServer.sql 创建个数据库,并执行脚本 Q

序言 我前边有几篇文章有介绍过quartz的基本使用语法与类库.但是他的执行计划都是被写在本地的xml文件中.无法做集群部署,我让它看起来脆弱不堪,那是我的罪过. 但是quart.net是经过许多大项目的锤炼,走到啦今天,支持集群高可用的开发方案那是一定的,今天我就给小结下我的quartz.net开发升级过程. Quartz.net的数据库表结构 如果支持集群与持久化,单靠本机的内存和xml来保存计算任务调度的各种状态值,可想而知,是困难的.所以支持数据库这样的解决方案,OpenSymphony

一般拿Timer和Quartz相比较的,简直就是对Quartz的侮辱,两者的功能根本就不在一个层级上,如本篇介绍的Quartz强大的序列化机制,可以序列到 sqlserver,mysql,当然还可以在第三方插件的基础上实现quartz序列化到热炒的mongodb,redis,震撼力可想而知,接下来本篇就和大家聊一聊怎么搭 建基于sqlserver的quartz集群,实现这么一种双机热备的强大功能. 一:下载sqlserver版的建表脚本   首先大家可以通过github上搜索quartz的源代码

Quartz学习笔记:集群部署&高可用 集群部署 一个Quartz集群中的每个节点是一个独立的Quartz应用,它又管理着其他的节点.这就意味着你必须对每个节点分别启动或停止.Quartz集群中,独立的Quartz节点并不与另一其的节点或是管理节点通信,而是通过同一个数据库表来感知到另一Quartz应用的. 因为Quartz集群依赖于数据库,所以必须首先创建Quartz数据库表,Quartz发布包中包括了所有被支持的数据库平台的SQL脚本.这些SQL脚本存放于<quartz_home>

Quartz.net持久化与集群部署开发详解 序言 我前边有几篇文章有介绍过quartz的基本使用语法与类库.但是他的执行计划都是被写在本地的xml文件中.无法做集群部署,我让它看起来脆弱不堪,那是我的罪过. 但是quart.net是经过许多大项目的锤炼,走到啦今天,支持集群高可用的开发方案那是一定的,今天我就给小结下我的quartz.net开发升级过程. Quartz.net的数据库表结构 如果支持集群与持久化,单靠本机的内存和xml来保存计算任务调度的各种状态值,可想而知,是困难的.所以支持

Openfire 集群部署和负载均衡方案 一．   概述 Openfire是在即时通讯中广泛使用的XMPP协议通讯服务器,本方案采用Openfire的Hazelcast插件进行集群部署,采用Haproxy进行负载均衡,在示例环境中测试通过. 二．   示例环境 服务器配置如下: 服务器名 用途 操作系统 IP PC647 Openfire节点1 Windows7 10.200.10.11 seasky Openfire节点2 Windows xp 10.200.10.18 Lub1 Mysql数

基于Tomcat的Solr3.5集群部署 一.准备工作 1.1 保证SOLR库文件版本相同 保证SOLR的lib文件版本,slf4j-log4j12-1.6.1.jar slf4j-jdk14-1.6.1.jar slf4j-api-1.6.1.jar jcl-over-slf4j-1.6.1.jar 1.2 修改TOMCAT配置文件 在service.xml的<Host> </Host>中增加如下内容 <Context path="/solr" docB

jstorm集群部署下载 Install JStorm Take jstorm-0.9.6.zip as an example unzip jstorm-0.9.6.1.zip vi ~/.bashrc export JSTORM_HOME=/XXXXX/XXXX export PATH=$PATH:$JSTORM_HOME/bin vi $JSTORM_HOME/conf/storm.yaml storm.zookeeper.servers: - "192.168.144.79" -

一.前言: 虽然单个Quartz实例能给予我们很好的任务job调度能力,但它不能满足典型的企业需求,如可伸缩性.高可靠性满足.假如你需要故障转移的能力并能运行日益增多的 Job,Quartz集群势必成为你应用的一部分了.使用 Quartz 的集群能力可以更好的支持你的业务需求,并且即使是其中一台机器在最糟的时间挂掉了也能确保所有的 Job 得到执行. 二.Quartz集群框架效果图: 一个 Quartz 集群中的每个节点是一个独立的 Quartz 应用,它又管理着其他的节点.也就是你必须对每个节

背景 前段时间,项目计划搞独立的登录鉴权中心,由于单独开发一套稳定的登录.鉴权代码,工作量大,最终的方案是对开源鉴权中心CAS(Central Authentication Service)作适配修改. 实际应用中,web服务出于负载.容灾的考虑,采用集群部署web服务(一般是tomcat集群),于是有了CAS server端集群部署的需求.CAS集群部署,需要解决两个问题: CAS票据共享,票据包括ST.TGT Tomcat session共享 需要作tomcat session共享,是由sp

1.背景 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果需要管理数十上百台服务器,必须依次登录每台机器的传统方法查阅日志,这样很繁琐和效率低下.当务之急是使用集中化的日志管理,开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决上述所提到的问题. 2.需要安装的工具 ELK由ElasticSearch(ES

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 1. 测试环境 为了深入学习 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成,搭建了如下的测试环境: 硬件环境: System

大数据集群为了保证故障转移,一般通过zookeeper来整体协调管理,当节点数大于等于6个时推荐使用,接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程: 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里集群有6台服务器:bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 这里是3台主机,分别对

一. 说明 Solr5内置了Jetty服务,所以不用安装部署到Tomcat了,网上部署Tomcat的资料太泛滥了. 部署前的准备工作: 1. 将各主机IP配置为静态IP(保证各主机可以正常通信,为避免过多的网络传输,建议在同一网段). 2. 修改主机名,配置各主机映射:修改hosts文件,加入各主机IP和主机名的映射. 3. 开放相应端口或者直接关闭防火墙. 4. 保证Zookeeper集群服务正常运行.Zookeeper的部署参考:http://www.cnblogs.com/wxisme/p

MQ集群部署 期待的部署架构 其中,一个机房有两台机器部署MQ,并组成集群,有一个机房的MQ集群作为中心集群,其他机房的MQ集群将消息同步到中心MQ集群中. 安装erlang,略.. 安装rabbitMQ,略.. 基本配置(NODENAME之类的,略) 配置本地集群 配置hosts 同一机房集群的两台机器都要配置host,要保证可以通过hosts访问到同一机房的集群机器 比如同一机房的两台机 NODENAME=rabbit@111_100_222_217 NODENAME=rabbit@111_

Redis集群部署文档(centos6系统) (要让集群正常工作至少需要3个主节点,在这里我们要创建6个redis节点,其中三个为主节点,三个为从节点,对应的redis节点的ip和端口对应关系如下) 127.0.0.1:7000127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 首先到http://download.redis.io/releases/下载redis-3.0.5.tar.gz或者其他

一. 关于kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费. 关于Kafka的

Hadoop的集群部署和单节点部署类似,配置文件不同,另外需要修改网络方面的配置 首先,准备3台虚拟机,系统为CentOS 6.6,其中一台为namenode 剩余两台为 datanode: 修改主机名主节点为:hadoopha,数据节点主机名分别为hadoop1.hadoop2,具体修改方法点击这里查看 本例中这3台虚拟机处于同一个局域网,网络连接设置为桥接,ip地址分别为是hadoopha为:192.168.1.42,hadoop1为:192.168.1.78.hadoop2为:192.16

之前介绍了<OpenStack Swift All In One安装部署流程与简单使用>,那么接下来就说一说Swift集群部署吧. 1. 简介 本文档详细描述了使用两台PC部署一个小型Swift集群的过程,并给出一些简单的使用实例.本文档假定如下前提条件: 使用Ubuntu操作系统. 每台机器都运行Swift的所有服务,既是Proxy Server,又是Storage Server,用户可以向任何一台机器发起存储服务请求. 采用Swift自带的TempAuth作为用户的身份与权限认证. 所有机

鉴于Docker如此火爆,Google推出kubernetes管理docker集群,不少人估计会进行尝试.kubernetes得到了很多大公司的支持,kubernetes集群部署工具也集成了gce,coreos,aws等iaas平台,部署起来也相当的方便.鉴于网上众多资料基于的是不少老版本,本篇文章针对最新的kubernetes及其依赖组件的部署简要阐述.通过本文可以比较粗暴的运行你的kubernetes集群,要优雅还需要更多的工作.部署主要分为三步: 1.准备机器并打通网络 如果要部署kube

1.基本信息:      Quartz是一个开源的作业调度框架,它完全由java写成,并设计用于J2Se和J2EE应用中.它提供了巨大的灵活性而不牺牲简单性.你能够用它 来为执行一个作业而创建简单的或复杂的调度.它有很多特征,如:数据库支持,集群,插件,EJB作业预构建,JavaMail及其它,支持cron- like表达式等等.其中集群配置一般比较复杂,那么在Quartz中如何配置它的集群特性呢? 2 Quartz的集群配置:      2.1 实现集群的基本原理           Quar