概要目标防止双机房情况下任一个机房完全无法提供服务时如何让Redis继续提供服务.架构设计A.B两机房,其中A机房有一Master一Slave和两个Sentinel,B机房只有2个Sentinel,如下图. 初始规划A机房192.168.71.213 S+哨兵192.168.71.214 M+哨兵B机房192.168.70.214 S192.168.70.215 S 目录创建--redis软件目录mkdir -p /home/redis--pidfile文件存放目录mkdir -p /home/

数据同步方案:--用DBLINK 创建与所需同步表的链接--------------------------------------------------------------------------------------------------参数 --dblink1 名称 --csys用户名称 --****     用户密码 --HOST 服务器地址 --CONNECT_DATA 实例---------------------------------------------------

SQL Server上唯一的数据库集群:负载均衡.读写分离.容灾(数据零丢失.服务高可用).审计.优化,全面解决数据库用户问题.一键安装,易用稳定,性价比高,下载链接:http://www.zhetides.com.cn/Comcpzx/2013-04-19/15.html 1594510582

此文是根据赵磊在[QCON高可用架构群]中的分享内容整理而成.转载请事先联系赵磊及相关编辑. 赵磊,Uber高级工程师,08年上海交通大学毕业,曾就职于微软,后加入Facebook主要负责Messenger的后端消息服务.这个系统在当时支持Facebook全球5亿人同时在线.目前在Uber负责消息系统的构建并推进核心服务在高可用性方向的发展. 前言 赵磊在7月21号的全球架构师峰会深圳站上,做了主题演讲:Uber高可用消息系统构建,对于这个热门主题,高可用架构群展开了热议,大家对分布式系统中的各

场景分析 每个机房的Ceph都是独立的cluster,彼此之间没有任何关系. 多个机房都独立的提供对象存储功能,每个Ceph Radosgw都有自己独立的命名空间和存储空间. 这样带来两个问题: 针对Radosgw来说,我们的业务没法提供统一的命名空间: 没有机房级别的容灾,若一个机房Radosgw无法访问,则机房提供的对象存储瘫痪: Realm: Zonegroup: 理解为数据中心,由一个或多个Zone组成,每个Realm有且仅有 一个Master Zonegroup,用于处理系统变更,其他

一.比较原始的方案:触发器/Job/快照+dblink的方式,可实现同步和定时刷新: 二台不同的数据库服务器,从一台数据库服务器A的一个用户读取另一台数据库服务器B下某个用户的数据,可以通过dblink来完成. 二.通过物化视图定时刷新来实现数据同步.物化视图刷新方式有增量刷新和完全刷新两种模式: 三.高级复制,分为多主复制和物化视图复制两种模式.其中多主复制能进行双向同步复制和异步复制:物化视图用于单向复制,定时刷新,与第二条类似: 四.流复制,可实现实时和非实时同步: 五.GoldenGat

概述: 网站采用了web和mysql数据库分离的架构,前端有web1.web2.web3需要对他们进行上传文件同步 方案: 在web2的windows服务器上安装GoodSync软件,利用其双向同步特性进行数据同步 软件配置可参考下图: 每两小时同步一次,可修改成10分钟或更快的频率

本文记录下通过MySQL Replication在Docker环境下,通过多个容器 实现数据库主从配置. MySQL Replication就不多解释了,简单说就是MySQL非常出色的一个功能,该功能将一个MySQL实例中的数据复制到另一个MySQL实例中.整个过程是异步进行的,但由于其高效的性能设计,复制的延时非常小.MySQL复制功能在实际的应用场景中被广泛的应用于保证数据系统数据的安全性和可扩展设计中.想了解更多可从网上找更多的资料. 首先当然是准备好一台安装好docker的linux环境

简介 随着业务量的上升,以前的架构已经不满足业务的发展,数据作为业务中最重要的一环,需要有更好的架构作为支撑.目前我司有sql server转mysql的需求,所以结合当前业务,我挑选了阿里云开源的一个很好用的同步工具DataX DataX介绍 DataX 是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL.Oracle等).HDFS.Hive.MaxCompute(原ODPS).HBase.FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能. 框架设计 datax_framew

rsync + crond   ==定时数据同步 sersync(inotify)  + rsync  ==实时数据同步,利用rsync实现 ##应用场景 ..1 主备服务器之间同步数据定时    ==配合crond sersync inotify等实现 ##rsync的安装配置与使用 服务端 ..1 安装 centos6.5已经安装了rsync rpm -qa | grep rsync 如果没有,用下面两种方式之一安装 yum install rsync rpm -ivh rsyn.xxxxx

1 功能描述 本方案采用日志传送模式,把核心数据库(主数据库)定期同步到灾备数据库(辅助服务器)及备份库(辅助服务器,便于其他系统使用,减轻主数据压力),期间,如果发生异常导致无法同步,将以电子邮件.短信方式通知管理人员. 2 系统环境 2.1硬件 主数据库: SQLHA 灾备库服务器:DisaterDBSVRA 备份库服务器:BackupDataSVR 2.2软件 主数据库: Win2008 x64 SQL2005 SP4 x64 灾备库: Win2008 x64 SQL2005 SP4 x6

一.问题背景经常碰到要同步数据的情况,而系统自带的复制功能又不能实现增量同步,每次都要做全量复制,发生异常情况后只能重头再来,非常麻烦,优其是对那种大文件的处理,更是耗时.二.解決方案1.计算源目录数据指纹2.计算目标目录数据指纹3.对比指纹数据,找出差异项,得到需要添加,删除或更新的文件列表,计算出需要更新的数据大小4.挨个同步差异项,如果碰到大文件,则缓存其指纹数据到目标文件夹中,供下次同步数据时使用三.数据指纹说明数据指纹顾名思义,就是对某一文件夹或文件的唯一标识,其格式为:文件相对路径+

redis主从复制 和Mysql主从复制的原因一样,Redis虽然读取写入的速度都特别快,但是也会产生读压力特别大的情况.为了分担读压力,Redis支持主从复制,Redis的主从结构可以采用一主多从或者级联结构,Redis主从复制可以根据是否是全量分为全量同步和增量同步.下图为级联结构. 全量同步 Redis全量复制一般发生在Slave初始化阶段,这时Slave需要将Master上的所有数据都复制一份.具体步骤如下: -  从服务器连接主服务器,发送SYNC命令: -  主服务器接收到SYNC命

当业务量上升后,由于mysql对全文检索或模糊查询支持的能力不强,在系统中查询的地方,往往会出现慢sql等,拖累系统其他模块,造成性能低下. 随着ES使用普及率的升高,ES是mysql的一个有效补充.我们可以将数据发送到搜索引擎(如ES)上,由搜索引擎来提供专业的服务. 接下来,就结合工作中实际用到的场景,对数据从mysql到es的同步进行一些分析. 在实践中我总结出了以下几种方式. 第1种:同步双写 这是一种最为简单的方式,在将数据写到mysql时,同时将数据写到ES,实现数据的双写. 优点:

一 简介 我们来探讨下多机房下的mysql架构二 目的:    首先要清楚你的目的     1 实现异地机房的容灾备份      2 实现异地机房的双活 三 叙说     1 实现异地机房的容灾备份     目的 只是将数据备份到异地,当第一机房发生故障时,能最大可能的保留数据.实现冗余效果     业务 核心业务在第一机房,第二机房和第一机房都共同使用第一机房的数据源,只有当第一机房发 生故障时,核心业务才会切换到第二机房     实现难度 简易    角色 1 数据备份冗余 2 故障发生时的

容灾全景图: 按照距离划分:分为本地容灾 同城容灾 异地容灾  本地容灾包括本地高可用和本地主备.(本数据中心的两机房.机柜) 本地高可用这个方案为了保持业务的连续性,从两个层面来考虑: ①一个是从主机.服务器这个层面考虑,假如这个服务器上的虚拟机或者业务挂了,可以自动的从其他服务器上把它拉活,以此来保证业务的连续性,主要是通过集群HA.DRS.DPM的这些特性. ②另一个就是从存储层面来考虑,使用的Hypermetro特性/ HyperMirror+SmartVirtualization(异构

MongoDB复制集优/特点支持大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.同步机制数据复制的目的是使数据得到最大的可用性,避免单点故障引起的整站不能访问的情况的发生,Mongodb的副本集在同一时刻只有一台服务器是可以写的,副本集的主从复制也是一个异步同步的过程,是slave端从primary端获取日志,然后在自己身上完全顺序的执行日志所记录的各种操作(该日志是不记录查询操作的),这个日志就是local数据库中的oplog.rs表,默认在64位机器上这个表是比较大的,占磁盘大小的5%,

对于变化频率非常快的数据来说,如果还选择传统的静态缓存方式(Memocached.File System等)展示数据,可能在缓存的存取上会有很大的开销,并不能很好的满足需要,而Redis这样基于内存的NoSQL数据库,就非常适合担任实时数据的容器. 但是往往我们又有数据可靠性的需求,采用MySQL作为数据存储,不会因为内存问题而引起数据丢失,同时也可以利用关系数据库的特性实现很多功能. 所以就会很自然的想到是否可以采用MySQL作为数据存储引擎,Redis则作为Cache.而这种需求目前还没有看

MySQL到Redis数据复制方案 无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的 MySQL的Master/Slave模式 ,就是由Slave端分析Master的binlog来实现的,这样的数据复制其实还是一个异步过程,只不过当服务器都在同一内网时,异步的延迟几乎可以忽略. 那么理论上我们也可以用同样方式,分析MySQL的binlog文件并将数据插入Redis.但是这需要对binlog文件以及MySQL有非常深入的理解,同时由于 binlog存在Statement/Row

1.同步MySQL数据到Redis (1) 在redis数据库设置缓存时间,当该条数据缓存时间过期之后自动释放,去数据库进行重新查询,但这样的话,我们放在缓存中的数据对数据的一致性要求不是很高才能放入缓存当中.       例如:缓存量大但又不常变化的数据,比如商品信息的评论. (2) 基于binlog使用mysql_udf_redis,将数据库中的数据同步到Redis.        无论MySQL还是Redis,自身都带有数据同步的机制,像比较常用的MySQL的Master/Slave模式,