redis-shake简介 redis-shake是阿里开源的用于redis数据同步的工具,基本功能有: 恢复restore:将RDB文件恢复到目的redis数据库. 备份dump:将源redis的全量数据通过RDB文件备份起来. 解析decode:对RDB文件进行读取,并以json格式解析存储. 同步sync:支持源redis和目的redis的数据同步,支持全量和增量数据的迁移,支持从云下到阿里云云上的同步,也支持云下到云下不同环境的同步,支持单节点.主从版.集群版之间的互相同步.需要注意的是

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

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/

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

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

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

from: http://www.cnblogs.com/zhxilin/archive/2016/09/30/5923671.html 在服务端开发过程中,一般会使用MySQL等关系型数据库作为最终的存储引擎,Redis其实也可以作为一种键值对型的数据库,但在一些实际场景中,特别是关系型结构并不适合使用Redis直接作为数据库.这俩家伙简直可以用“男女搭配,干活不累”来形容,搭配起来使用才能事半功倍.本篇我们就这两者如何合理搭配以及他们之间数据如何进行同步展开. 一般地,Redis可以用来作为

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,

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,就是由Slave端分析Ma

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

本文由  网易云发布. 数字化转型浪潮之下,采用云计算服务提升业务敏捷性.降低运维成本,成为了传统企业的优选方案.网易云资深解决方案架构师张亮通过某物流企业客户的实际案例,分享了传统业务系统在云上的架构设计如何满足数据高可靠.业务高可用的需求,并总结了传统业务上云的常见问题和解决方案. 物流企业业务系统上云需求 对于物流企业来说,内部沟通.供应链协同对优化供应链效率提升核心竞争力非常重要.作为行业翘楚,该物流企业客户建立了一个企业级移动办公平台,该平台集成了即时通讯(IM).企业内部的ERP.O

摘要:本文主要是探讨OLAP关系型数据库框架的数据仓库平台如何设计双集群系统,即增强系统高可用的保障水准,然后讨论一下GaussDB(DWS)的容灾应该如何设计. 当前社会.企业运行当中,大数据分析.数据仓库平台已逐渐成为生产.生活的重要地位,不再是一个附属的可有可无的分析系统,外部监控要求.企业内部服务,涌现大批要求7*24小时在线的应用,逐步出现不同等级要求的双集群系统. 数据仓库主流数据库平台均已存在多重高可靠保障措施设计,如硬盘冗余的raid设计.数据表冗余.节点备用冗余.机柜备用数据交

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%,

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

背景 在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据.在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类.对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节. 如何准确.高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把

到这里为止,其实还是停留在简单学习知识的程度,学会了redis的持久化的原理和操作,但是在企业中,持久化到底是怎么去用得呢? 企业级的数据备份和各种灾难下的数据恢复,是怎么做得呢? 1.企业级的持久化的配置策略 在企业中,RDB的生成策略,用默认的也差不多 save 60 10000:如果你希望尽可能确保说,RDB最多丢1分钟的数据,那么尽量就是每隔1分钟都生成一个快照,低峰期,数据量很少,也没必要 10000->生成RDB,1000->RDB,这个根据你自己的应用和业务的数据量,你自己去决定

redis主从集群搭建及容灾部署(哨兵sentinel) Redis也用了一段时间了,记录一下相关集群搭建及配置详解,方便后续使用查阅. 提纲 l  Redis安装 l  整体架构 l  Redis主从结构搭建 l  Redis容灾部署(哨兵sentinel) l  Redis常见问题 Redis安装 发行版:CentOS-6.6 64bit 内核:2.6.32-504.el6.x86_64 CPU:intel-i7 3.6G 内存:2G 下载redis,选择合适的版本 [root@rocket

Redis也用了一段时间了,记录一下相关集群搭建及配置详解,方便后续使用查阅. 提纲 Redis安装 整体架构 Redis主从结构搭建 Redis容灾部署(哨兵sentinel) Redis常见问题 Redis安装 发行版:CentOS-6.6 64bit 内核:2.6.32-504.el6.x86_64 CPU:intel-i7 3.6G 内存:2G 下载redis,选择合适的版本 [root@rocket software]# wget http://download.redis.io/re