HAManager public HAManager(VertxInternal vertx, DeploymentManager deploymentManager, ClusterManager clusterManager, int quorumSize, String group, boolean enabled) { this.vertx = vertx; this.deploymentManager = deploymentManager; this.clusterManager =

mha高可用架构是目前mysql高可用故障转移比较成熟的解决方案.MHA插件复杂监控mysql主节点的健康情况.在主节点宕机后,MHA把binlog通过ssh传到从节点进行重做补齐.并提升其中一个从节点为主节点.如:A>B ,A>C  .A宕机后.B,C补齐日志.并将故障转移后的架构变为B>C. 转移的流程如下: 1.从出现故障的主节点A拉取binlog日志到B.C节点. 2.识别有最近Relay_Master_Log_File,Exec_Master_Log_Pos 更新的slave节

场景: msmq 1# server故障手工切换到2# server,msmq-wcf service宿主服务重启后,无法成功读取消息,状似service不工作.无法监听到数据传输. 解决过程: 反复切换1#.2#服务器,对比结果发现切到2# server时,不明原因导致仲裁盘并未成功加载到2# server,原因待进一步调查. 因此发生类似故障,应注意仲裁盘与共享数据存储盘是否随主备切换,成功转移,然后重启msmq-wcf服务端: 这里又产生一个新课题,为什么msmq-wcf不能自动随故障转移

1.概述 今天补充一篇关于Flume的博客,前面在讲解高可用的Hadoop平台的时候遗漏了这篇,本篇博客为大家讲述以下内容: Flume NG简述 单点Flume NG搭建.运行 高可用Flume NG搭建 Failover测试 截图预览 下面开始今天的博客介绍. 2.Flume NG简述 Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中.轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持Failover和负载均衡.并且它拥有非常丰富的组件.Fl

1.4 高可用Flum-NG配置案例failover 在完成单点的Flume NG搭建后,下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群,架构图如下所示: 图中,我们可以看出,Flume的存储可以支持多种,这里只列举了HDFS和Kafka(如:存储最新的一周日志,并给Storm系统提供实时日志流). 1.4.1.角色分配 Flume的Agent和Collector分布如下表所示: 名称 HOST 角色 Agent1 node01 Web Server Collector1 node02 Agent

Mysql双主双活+keepalived实现高可用           文件夹 1.前言... 4 2.方案... 4 2.1.环境及软件... 4 2.2.IP规划... 4 2.3.架构图... 4 3.安装设置MYSQL半同步... 5 4.Keepalived实现MYSQL的高可用... 11       1.前言 近期研究了下高可用的东西,这里总结一下mysql主主双活的架构方案,总体上提高服务的高可用性.出现故障也不须要手动切换.提高总体的维护效率. 确定改造的话,仅仅须要让他们的程

.Flume NG简述 Flume NG是一个分布式,高可用,可靠的系统,它能将不同的海量数据收集,移动并存储到一个数据存储系统中.轻量,配置简单,适用于各种日志收集,并支持 Failover和负载均衡.并且它拥有非常丰富的组件.Flume NG采用的是三层架构:Agent层,Collector层和Store层,每一层均可水平拓展.其中Agent包含Source,Channel和 Sink,三者组建了一个Agent.三者的职责如下所示:•Source:用来消费(收集)数据源到Channel组件中

[0]常用架构种类 (0.1)单机Redis (0.2)单纯的Redis主从复制 (0.3)哨兵Sentinel+Redis主从复制集群(实现高可用自动故障转移) (0.4)Redis Cluster 分布式数据库集群 (0.5)第三方中间件+Redis 主从复制 [1]Redis 主从复制 一般情况下,这种架构,主节点负责写数据,从节点负责读数据,主节点定期吧数据同步到从节点保证数据一致性. 常用的Redis主从拓扑: (1)一主一从 (2)一主多从 (3)级联复制 [1.1]一主一从 主要是

Blog:博客园 个人 本部署文档适用于CentOS 8.X/RHEL 8.X/Anolis OS 8.X/AlmaLinux 8.X/Rockey Linux 8.X. 原生的HA方案终于来了 相比之前的Keepalived方案,原生方案配置简单了不少. Zabbix HA最少需要2个Zabbix Server节点即可实现HA集群高可用及故障转移.在同一个Zabbix HA集群中,只有一个实例或节点处于active(活动)状态,standby(备用)节点不进行数据收集.处理或其他任务,并且不监

在生产环境中,对于高并发架构,我们知道缓存 是最重要的环节,对于大量的高并发.可以采用三层缓存架构来实现,也就是Nginx+Redis+Ehcache 对于中间件Nginx常来做流量分发,同事nginx本身也有自己的缓存机制,但是呢,容量也是有限,我们可以用来缓存热点数据,让用户的请求直接走缓存并返回,从而减少流向服务器的流量 一:模板引擎 通常可以配合使用freemaker/velocity等模板引擎来抗住打量的请求 小型系统可能直接在服务器端 渲染出所有页面并放入缓存,之后的相同页面 请求就

资源组是由一个或多个资源组成的组,WSFC的故障转移是以资源组为单位的,资源组中的资源是相互依赖的.一个资源所依赖的其他资源必须和该资源处于同一个资源组,跨资源组的依赖关系是不存在的.在任何时刻,每个资源组都仅属于集群中的一个结点,该结点就是资源组的活跃结点(Active Node),由活跃结点为应用程序提供服务.AlwaysOn建立在WSFC的健康检测和故障转移的特性之上,和故障转移集群有了不可分割的关系,因此,从底层的集群资源来理解可用性组,知其然知,其所以然,有助于更好地维护AlwaysO

最近遇到部分系统因为redis服务挂掉,导致部分服务不可用.所以希望搭建一个redis集群镜像,把原先散落各处的redis服务器统一管理起来,并且保障高可用和故障自动迁移. 一:redis集群分类 大家都知道redis集群有两种,一种是redis sentinel,高可用集群,同时只有一个master,各实例数据保持一致:一种是redis cluster,分布式集群,同时有多个master,数据分片部署在各个master上.基于我们的需求和redis本身技术的成熟度,本次要搭建的是redis s

上下文 您已经决定在设计或修改基础结构层时使用群集以提供高度可用的服务. 问题 您应该如何设计一个高度可用的基础结构层,来防止因单台服务器或它所运行的软件出现故障而导致的服务丢失? 影响因素 在设计高度可用的基础结构层时,请考虑下列影响因素: 硬件组件.应用程序或服务出现故障可以使应用程序无法使用或不可用. 例如,设想一台正在提供应用程序的服务器出现了电源故障. 如果这是唯一的服务器或服务器中的唯一电源,则存在故障单点,并且应用程序将不可用. 计划内的服务器停机时间可以影响应用程序的可用性. 例

前面的文章有提到过利用consul+mha实现mysql的高可用,以及利用consul+sentinel实现redis的高可用,具体的请查看:http://www.cnblogs.com/gomysql/p/8010552.html.本次给大家带来mysql高可用的新玩法,利用mysql 5.7的mgr+consul实现,至于mgr是什么,有什么优势,如何搭建这里就不说了,大家自己google,我这里就是介绍利用mgr+consul实现高可用及故障自动切换.至于consul是什么可以参考前面的文

1.什么是高可用,为什么要设计高可用? 两台机器启动着相同的业务系统,当有一台机器宕机,另外一台服务器能快速的接管,对于访问的用户是无感知的. 减少系统不能提供服务的时间. 2.高可用使用什么工具来实现? 是硬件还是软件? 软件: keepalived------>>>硬件服务器 3.keepalived如何实现高可用 通过vrrp协议实现<<---------->>虚拟路由冗余协议. 4.vrrp诞生的过程以及vrrp的原理 VRRP原理介绍 5.keepali

HBase可以支持百TB数据规模.数百万QPS压力下的毫秒响应,适用于大数据背景下的风控和推荐等在线场景.阿里云HBase服务了多家金融.广告.媒体类业务中的风控和推荐,持续的在高可用.低延迟.低成本方向上进行优化.目前单集群承诺可用性99.9%,SSD机型上可以做到请求毛刺99.5% < 50ms,以及新上线的表内冷热分离可以加速热数据访问性能.减少冷数据存储成本并且在API上对用户透明.为了进一步满足客户在可用性以及低延迟上的诉求,阿里云HBase将提供以主备架构为平台,以冗余.并发.隔离.

架构设计及必要配置 主机环境 IP                 主机名             担任角色 192.168.192.128  node_master    MySQL-Master| MHA-Node 192.168.192.129  node_slave     MySQL-Slave | MHA-Node(备选Master) 192.168.192.130  manager_slave  MySQL-Slave | MHA-Manager .................

因为篇幅原因,AlwaysOn可用性组被拆成了两部分:理论部分和实战部分.而实战部分又被拆成了准备工作和AlwaysOn可用性组搭建. 三篇文章各自的链接: SQL Server ->> 高可用与灾难恢复(HADR)技术 -- AlwaysOn(理论篇) SQL Server ->> 高可用与灾难恢复(HADR)技术 -- AlwaysOn(实战篇)之建立活动目录域.DNS服务器和Windows故障转移群集(准备工作) SQL Server ->> 高可用与灾难恢复(H

原文:sql server 高可用故障转移(1) 群集准备工作 个人电脑 内存12G,处理器 AMD A6-3650CPU主频2.6GHz 虚拟机 VMware Workstation 12 数据库  sql server 2008 r2 三台虚拟服务器  windows server 2008 r2 enterprise , 内存分配2g,使用网络桥接模式 群集拓扑结构: 活跃/非活跃群集 计算机名称 Ip地址 掩码 网关 dns DC1 (域服务器) 192.168.2.52 255.255

 眼下国内非常多用户对于云服务的可用性存在误解,什么样子的误解呢?比方某云服务商,在华南某地有一个机房,在华东有一个机房. 这个客户就提到一个需求,你提供的99%可用性的概念是什么意思呢?是不是我的机器在南方机房出了问题.我的机器就自己主动的转到华东机房么? 从眼下在和客户的沟通与交流来看,貌似大部分用户都有这样的想法.觉得云服务应该从跨区域和跨网站的方向进行高可用,殊不知这个是一个非常难达到的目标. 在金融行业常常存在两地三中心的概念,在两地三中心的概念中.我们常常可以看到例如以下定义的描

   服务器部署说明192.168.158.201 mha管理,mysql主服192.168.158.202 mha节点,mysql从服192.168.158.203 mha节点,mysql从服Manager命令说明masterha_check_ssh              检查MHA的SSH配置状况masterha_check_repl             检查MySQL复制状况masterha_manger                 启动MHAmasterha_check_st