它是什么 俗称动物管理员,它使用java开发,开源,接口简单,高效,稳定的分布式系统,为其它分布式系统提供协调服务 为什么会存在? 开发分布式系统跟单机上做开发完全不同,碰到的问题完全不同,开发分布式系统会碰到很多棘手的问题, 比如:多台机器间怎么保证数据一致性,需要分布式锁服务,操作数据如何保证按序处理,如何同步集群状态,如何更新集群配置等, 为完成不同功能的分布式系统越来越多,分布式系统碰到的问题有很多共性的部分,如果每个分布式系统都自己解决和实现这些问题,会造成 开发资源的浪费,如果有一个

1.首先要应用日志,保持主备库一致: 备库:SBDB@SYS> recover managed standby database using current logfile disconnect from session; Media recovery complete. 2.查看主备状态: ()主库: ORA11GR2@SYS> select open_mode,protection_mode,database_role,switchover_status from v$database;

http://blog.newnaw.com/?p=789 两年前我写过一篇关于ArcGIS地图切图/缓存原理的文章,<ArcGIS Server的切图原理深入>,里面以tiling scheme为主,讲了缓存图片的存储结构以及相关坐标的计算.那时还是ArcGIS 9.3版本,现在ArcGIS 10已经推出快一年多了,地图缓存/切图方面有了很大改进,比如增加了compact缓存格式,增加了import/export map server cache工具,增加了mixed图片模式等.这次就在上篇

1299 切水果  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB     题目描述 Description 简单的说,一共N个水果排成一排,切M次,每次切[L,R]区间的所有水果(可能有的水果被重复切),每切完一次输出剩下水果数量 数据已重新装配,不会出现OLE错误 时限和数据范围适当修改,避免数据包过大而浪费空间资源 输入描述 Input Description 第1行共包括2个正整数,分别为N,M. 接下来m行每行两个正整数L,R 输出描述 Output Description 一共

--图片来源vue2.6正式版本(代号:超时空要塞)发布时,尤雨溪推送配图. 前言 其实这个冷饭我并不想炒,毕竟vue3马上都要出来.我还在这里炒冷饭,那明显就是搞事情. 起因: 作为切图仔搬砖汪,长期切图jq一把梭.重复繁琐的切图,让自己陷入了一个无限的围城.想出去切图这个围城看一看,但是又害怕因为切图时间久了,自己会的也只有切图了. 为了后面能够继续搬砖恰饭,帮助自己跳出切图仔的围城.也去看了vue相关文档,当时记忆深刻觉得还行.可是G胖这个时候发动小紫本和打折魔咒,不知不觉又沉迷于DOTA

操作系统:OEL 5.6 数据库版本:Oracle11gR2  11.2.0.4.0 Switchover切换要求主库和备库在数据同步情况下进行,是主备之间的正常切换,主要用于日常维护.灾备演练等.切换顺序为主库先切换为新备库,然后原备库再切换为新主库. 1.通过V$DATABASE查看主库的DATABASE_ROLE.SWITCHOVER_STATUS ##SWITCHOVER_STATUS为TO STANDBY.SESSIONS ACTIVE 均是满足要求状态. SQL> SELECT OP

前言 此文我首发于CSDN(所以里面的图片有它的水印) 趁着隔离梳理一下之前做的一个有用的功能:在浏览器中去切割多分辨率瓦片图 这是一个有趣的过程,跟我一起探索吧 阅读本文需具备前置知识:对krpano有所了解,如:使用krpano去开发全景 本着故弄玄虚的原则,最精彩的会放到最后揭晓,由浅入深,层层递进! 1.功能简介 减轻服务器压力,krpano切图比较消耗CPU和内存,我们团队的服务器曾经因为太多人同时切图导致卡顿.宕机 提升切图速度,在js切图速度会比后端快,前端切图与后端切图可以同时使

redis这个内存数据库,它的高性能.稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性. 作者:程超来源:网络|2016-05-23 09:54  这几年的线上业务表明,redis这个内存数据库,它的高性能.稳定性都是不用怀疑的,但我们塞进redis的数据过多,内存过大,那如果出问题,那它可能会带给我们的就是灾难性(我想很多公司都遇到过) 这里列举一下,我们遇到的一些问题: 1 主库宕机 先来看一下主库宕机容灾过程:如下图 在主库宕机的

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=208931479&idx=1&sn=1dc6ea4fa28a3fb527a6204a9a5c23b1&key=c76941211a49ab5849fe180925fd9816350457f931e54a80feca07c081bffea5828ae0bbb2b1f7be41501db7dea48977&ascene=0&uin=Mjk1ODMy

1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cluster推出之前,可用性要靠Sentinel

一.关于Python多线程 Python解释器中可以同时运行多个线程,但是再任意时刻只能有一个线程在解释器运行. Python虚拟机的访问是由全局解锁器(GIL)控制的,由GIL保证同时只有一个线程的运行. 执行方式如下: 1.设置GIL 2.切换进一个进程执行 3.执行下面操作中的一个 a.运行指定数量的字节码(操作系统中是由时钟控制的) b.线程主动出让控制权 4.把线程设置为睡眠状态,即切换出线程 5.解锁GIL 6.重复以上步骤 注意:1.调用外部代码时(C/C++扩展的内置函数),GI

全面剖析Redis Cluster原理和应用 1.Redis Cluster总览 1.1 设计原则和初衷 在官方文档Cluster Spec中,作者详细介绍了Redis集群为什么要设计成现在的样子.最核心的目标有三个: 性能:这是Redis赖以生存的看家本领,增加集群功能后当然不能对性能产生太大影响,所以Redis采取了P2P而非Proxy方式.异步复制.客户端重定向等设计,而牺牲了部分的一致性.使用性. 水平扩展:集群的最重要能力当然是扩展,文档中称可以线性扩展到1000结点. 可用性:在Cl

前言 在前面的两篇文章中,分别介绍了Redis的内存模型和Redis的持久化. 在Redis的持久化中曾提到,Redis高可用的方案包括持久化.主从复制(及读写分离).哨兵和集群.其中持久化侧重解决的是Redis数据的单机备份问题(从内存到硬盘的备份):而主从复制则侧重解决数据的多机热备.此外,主从复制还可以实现负载均衡和故障恢复. 这篇文章中,将详细介绍Redis主从复制的方方面面,包括:如何使用主从复制.主从复制的原理(重点是全量复制和部分复制.以及心跳机制).实际应用中需要注意的问题(如数

正常切换切换前: 主库:SQL> select DATABASE_ROLE from v$database;DATABASE_ROLE----------------PRIMARY SQL> select OPEN_MODE,PROTECTION_MODE,PROTECTION_LEVEL,SWITCHOVER_STATUS from v$database;OPEN_MODE PROTECTION_MODE PROTECTION_LEVEL SWITCHOVER_STATUS---------

一.主从复制详述 原理其实很简单,master启动会生成一个run id,首次同步时会发送给slave,slave同步命令会带上run id以及offset,显然,slave启动(初次,重启)内存中没有run id,所以 master收到后会全量同步,发生网络抖动时,slave发生的同步命令会带上run id以及offset,master就知道去缓存中对应的偏移量开始到结尾那一段的命令发送给slave进行增量 同步.在正常运行过程中,master每收到一个数据变更命令都会发送到所有slave上.

本文由腾讯云数据库发表 前言 CynosDB是架构在CynosFS之上的分布式关系数据库系统,为最大化利用存储资源,平衡资源之间的竞争,检查资源使用情况,需要一套高效稳定的分布式集群管理系统(SCM: Storage Cluster Manager),SCM使用Etcd作为存储,利用Etcd Raft算法完成SCM Leader的选举,对外提供HTTP API 查询CynosFS 状态,负责CynosFS调度,其包含两类调度: lPool调度:对SCM 中所有Pool进行调度,每个Pool的调度

一.背景介绍 随着360公司业务发展,业务使用kv存储的需求越来越大.为了应对kv存储需求爆发式的增长和多使用场景的需求,360web平台部致力于打造一个全方位,适用于多场景需求的kv解决方案.目前,我们线上大规模使用的kv存储有Redis,Redis cluster以及Pika. 为什么说是爆发式的需求增长呢?早在2015年9月份,公司Redis的日访问量还处于800亿,到了2016年第三季度日访问量已经突破2500亿,2017年第一季度日访问量已经接近4000亿.短短的一年半时间,日访问量增

  master存活的状态下切换 masterha_master_switch --conf=/etc/masterha/app1.cnf --master_state=alive --new_master_host=192.168.0.101 --orig_master_is_new_slave --running_updates_limit=1000 不出意外的情况下,会报下面的错误: 查看源代码:  在新master上获取正在执行的进程,也就是show processlist操作.并且将获

本文转载自编程迷思,原文链接 深入学习Redis(3):主从复制 前言 在前面的两篇文章中,分别介绍了Redis的内存模型和Redis的持久化. 在Redis的持久化中曾提到,Redis高可用的方案包括持久化.主从复制(及读写分离).哨兵和集群.其中持久化侧重解决的是Redis数据的单机备份问题(从内存到硬盘的备份):而主从复制则侧重解决数据的多机热备.此外,主从复制还可以实现负载均衡和故障恢复. 这篇文章中,将详细介绍Redis主从复制的方方面面,包括:如何使用主从复制.主从复制的原理(重点是

前言 在前面的两篇文章中,分别介绍了Redis的内存模型和Redis的持久化. 在Redis的持久化中曾提到,Redis高可用的方案包括持久化.主从复制(及读写分离).哨兵和集群.其中持久化侧重解决的是Redis数据的单机备份问题(从内存到硬盘的备份):而主从复制则侧重解决数据的多机热备.此外,主从复制还可以实现负载均衡和故障恢复. 这篇文章中,将详细介绍Redis主从复制的方方面面,包括:如何使用主从复制.主从复制的原理(重点是全量复制和部分复制.以及心跳机制).实际应用中需要注意的问题(如数

redis redis cluster注意的问题 : 1.‘cluster-require-full-coverage’参数的设置.该参数是redis配置文件中cluster模式的一个参数,从字面上基本就能看出它的作用:需要全部覆盖! 具体点是redis cluster需要16384个slot都正常的时候才能对外提供服务,换句话说,只要任何一个slot异常那么整个cluster不对外提供服务. redis默认是‘yes’,即需要全覆盖!建议设置成‘no’. 2.阻塞命令产生failover.由于