大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说FastDFS教程IV-文件服务器集群搭建,希望能够帮助大家进步!!!
编者按:在本次RTSCon2022中,我们邀请到了烟台小樱桃网络科技有限公司CTO,FreeSWITCH中文社区创始人 杜金房,为大家详细分享双机、三机,到可弹性伸缩的通信集群建设经验。包含一对一通话、呼叫中心及音视频会议、日志监控等场景,包含FreeSWITCH、Kamailio、WebRTC、MCU、SFU、Docker、K8S、ETCD、NATS、Loki等相关技术。
本文分享安装过程和使用方法,不提供下载,市面无破解软件。 详细介绍请看官网介绍 http://lenovo_netapp.vip.ccwonline.com.cn/products/lenovo/datamanagement/SureHA100G2.html
双机热备指基于高可用系统中的两台服务器的热备(或高可用),因两机高可用在国内使用较多,故得名双机热备。双机高可用按工作中的切换方式分为:主-备方式(Active-Standby方式)和双主机方式(Active-Active方式),主-备方式指的是一台服务器处于某种业务的激活状态(即Active状态),另一台服务器处于该业务的备用状态(即Standby状态)。而双主机方式即指两种不同业务分别在两台服务器上互为主备状态(即Active-Standby和Standby-Active状态)。
我的架构师同事问我:“为什么你总说要在服务层实现读写分离,我们已经在数据库实现了读写分离,是不是已经够用”。以下是我的解释, 在做网站性能优化的时候,我常常忘记还有数据库读写分离这件事,因为数据库读写分离,对性能带来的提高太有限了,实际上,就是一倍(一台服务器变成两台服务器)。当你的网站业务发展,如果从无到有地使用数据库读写分离,提高了一倍的服务能力,你很快就需要想新的优化方案。实际上,数据库的读写分离,更像是数据安全的一个副产品,用一台数据库服务器不安全(怕数据丢失),用一台服务器作为备份,既然有了两台服
Elasticsearch是一台分布式系统,之所以分布式,是为了应对大数据量,他把整个分布式系统的一些复杂的东西隐藏起来,我们不用去关系他们,直接可以使用es。
在实际的开发环境中,数据的重要性不言而喻,每一个数据都是有其价值的,提供安全可靠的数据保障是技术与运维部门的职责所在;为了保障数据的安全性,大多数的开发都采用了数据库的主从复制,其中MySQL集群主从复制也是保障MySQL数据库数据安全的一道坚不可摧的防线。
前面一篇文章我们已经给大家讲解了ZooKeeper的核心的原理,这一篇我们重点分析ZooKeeper的Leader选举算法。Leader的选举是ZooKeeper的最重要技术之一,也是保证分布式系统数据一致的关键。
通过 VMware ,我们安装了三台虚拟机,用来搭建 zookeeper 集群,虚拟机网络地址如下:
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台计算机,一个云计算平台,就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务,分布在不同的机器上执行,集群是指多台服务器集中在一起,实现同一业务,可以视为一台计算机,一个云计算平台,就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发,要实现高可用,既需要分布式,也离不开集群。
sql server 作为目前主流的数据库,用户遍布世界各地。sql server也有一些比较成熟的主备方案,目前主要有:复制模式(发布-订阅模式)、镜像传输模式、日志传输模式、故障转移集群。后面会一一介绍介绍各自的优缺点。
[喵咪MQ(3)]RabbitMQ集群安装配置 在各项生产环境使用中,容灾总是一个很重要的话题,如果单点故障会导致整个系统奔溃或者是丢失数据是不是好气好气的,领导会追着你问这是怎么了?你只能说是我们没
高可用(High Availability,HA)也可以称为高可用性或高可用环境。HA是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。HA通常是指通过设计来减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务,那么这时就可以称系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位,会有1个时间单位无法提供服务,那么可以称系统的可用性是99%。很多公司(例如三大运营商、百度、京东等)的高可用目标都是4个9,也就是99.99%。
作为要了解etcd这个数据库,那么第一步就是要知道从哪里去访问官网,再下一步就是如何从官网中获取自己需要的文档资料。
高可用(High Availability)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,通常是指:通过设计从而减少系统不能提供服务的时间。
关于EasyCVR服务器集群的文章,我们在前期的内容中也介绍过不少,感兴趣的用户可以翻阅我们往期的文章进行了解。作为一种高效的服务器协作方式,EasyCVR的集群能力实现了服务器的负载均衡,满足了用户高并发的需求,同时提供了高可靠、强扩展、可伸缩的服务特性,在多台服务器中实现数据库的共享和自由调用。
在研究nginx的时候,偶然看到网上前辈一篇解决问题的实战记录文章,稍微整理一下,学习补充一下知识点。
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI开源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构!如果你身处AI圈,那么在这里你不但能找到你最需要的,还能发现你意想不到的。 通过多 GPU 并行的方式可以有很好的加速效果,然而一台机器上所支持的 GPU 是有限的,因此本文介绍了分布式 TensorFlow。分布式 TensorFlow 允许我们在多台机器上运行一个模型,所以训练速度或加速效果能显著地提升。本文简要概
本文介绍了分布式TensorFlow的基本概念、架构以及实践案例,重点讲解了多任务集群的构建、分布式训练和推理,以及如何在不同的场景下使用分布式TensorFlow。
由于最近一个项目并发请求压力比较大,所以考虑改进架构,引入消息中间件集群作为一个缓冲消息队列,具体需求: 1)将大量的WebService请求报文发送到mq集群之中,并保持消息先后顺序 2)保证每个消息的可靠性 3)维护MQ服务器的可扩展性 综合考虑,决定使用Apache的activemq,activemq是Apache出品,最流行的,能力强劲的开源消息总线。本项目使用的是activemq5.11,activemq5.11要求jdk6+,本次使用jdk7,并引入activemq服务器。 准备三台服务器: a
应客户要求,部署 Exchange Server 2016 邮件服务器。传统的部署方法,至少需要两台服务器,一台是邮箱传输角色,另外一台则是边缘传输角色,在本文中,按照客户的要求,两台服务器都配置为传输角色,并且配置DAG(高可用集群)和NLB(网络负载平衡),以实现邮件服务器双活,至于边缘传输角色,则由专业的邮件网关来替代了。
hostname ipaddress subnet mask geteway
在一次正常的活动促销之后,客服开始陆续反馈有用户反应在抢标的时候打不开网页或者APP,在打开的时候标的就已经被抢光了,刚开始没有特别的上心,觉得抢标不就是这样吗,抢小米手机的时候也不就这样吗?随着活动继续推进,有更多的用户强烈抗议,用户领了加息卷或者抵现卷之后抢不上标的,认为是平台作假故意不让使用以达到节省资源。 分析过程 其实以前也会有陆续的用户反馈不减少,给客户以小米抢手机为例子忽悠了过去,这次用户反馈太过强烈,才让我们重视了起来。我们前端一共三款产品,app、官网、H5,其中app使用量最大,官网其次
在大型架构中,redis往往不可能只是单机版本,因为单机redis的架构风险太大了,因为一旦高并发,redis的压力将会非常大,一旦发生了宕机,那将会发生非常大的问题,这是不允许的,所以主从架构至关重要了,那么本文就是来演示如果搭建Redis主从架构。
前面我们了解了什么是分布式限流,这一节我们就来细数一下分布式限流都有哪些常见方案。
是不是要在标题的“作用”之前加上“重要”两个字,我犹豫了一下,zookeeper提供的功能是如此的重要,以至于如果你在应用中不使用它,早晚也会在你的应用中去实现zookeeper 的功能,所以,zookeeper值得你花(一点)时间去掌握。 zookeeper是为了“分布式”而诞生的,我反复在说“分布式”,并不是赶潮流,而是被潮流推着向前。在任何互联网生产应用中,哪怕你的公司规模小,访问量用一台服务器足够应付,仍然不能容忍当服务器故障时,没有备用的服务器可切换,这个称为“防止单点故障”,因为你至少要用两台
raft作为一个强一致性的集群共识算法,可以保证当集群多数节点存活时服务可用,但只能有一个领导者,有比较大的局限性。 若是使用同集群多实例方案,所有实例同生共死,当集群非多数节点存活时,所有实例均无法对外提供服务。
Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在。Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况。在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念。
也许正因为日子过得太惬意了,所以遇到烦心事才会显得格外的烦。杨洋不禁在心里面自嘲。
本文讲述了一位互联网金融公司技术团队的架构师在负责抢标活动过程中,通过优化Web服务器、数据库服务器以及应用服务器等基础设施,解决了高并发问题,并实现了抢标活动的顺利进行。通过采用分布式架构以及缓存技术,解决了数据库压力过大、请求响应慢等问题,提高了系统的稳定性。同时,采用负载均衡技术,提升了系统的处理能力,最终实现了平台的高可用性。
随着网站业务的发展,一台服务器逐渐不能满足需求;这时候就需要将应用和数据分离,如图。
实际上我们可以将代理比作明星的经纪人,众所周知娱乐圈明星都有一个标配的经纪人,这个经纪人可以代替明星做一些事情,如提提箱子,拦拦粉丝等
!TIP 二进制部署 k8s - 方案 *** 转载请注明出处:https://janrs.com/82cc 有任何问题欢迎在底部评论区发言。 方案 版本 k8s 版本:1.23.9 coredns 版本:1.9.3 calico 版本:3.24 系统:AlamLinux8.6 ,内核版本:4.18 网络规划 pod/endpoint/calico 网段:10.100.0.0/16 service 网段:10.68.0.1/16 服务器方案 三台服务器部署 etcd 集群 三台服务器部署 master 集
消息队列作为高并发系统的核心组件之一,能够帮助业务系统解构提升开发效率和系统稳定性。主要用于三种典型场景:应用解耦、流量消峰、消息分发。
集群是一组协同工作的服务集合,用来提供比单一服务更稳定、更高效、更具扩展性的服务平台。
在说redis中的哈希(准确来说是一致性哈希)问题之前,先来看一个问题:为什么在分布式集群中一致性哈希会得到大量应用?
CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition tolerance)。CAP 原则指的是,这三个要素最多只能同时实现两点,不可能三者兼顾。
1、Zookeeper节点状态 LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程 LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角色是follower OBSERVER:观察者状态,表明当前节点角色是observer(不参与投票)
随着互联网业务的不断丰富,网站系统架构已经细分到方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 1)对于一个中小型网站(如个人网站),完全可以使用最简单的html静态页面就可实现,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。 2)对于一个大型网站(如门户网站),在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方
如果我们的SQL Server要保证高可用性,那么可以采用故障转移群集。最简单的故障转移群集是两台服务器,一台做活动的服务器,另一台做备用服务器,这就是AP模式的Cluster。另外一个模式就是AA模式,也就是两台服务器都是运行SQL Server实例。
你可以把它看做是一个监控MySQL的工具,当master挂了之后,起一个slave作为master,另外一台slave重新作为新master的备库;
最近的项目中需要做一个定时任务,该项目是一个分布式多节点调度任务,所以里面的定时任务在不同的节点不应该同时进行,应该使用其中一个节点做定时任务,目前寻找的方案为ElasticJob,这个篇章简单介绍一下
上次博客我们说了一下zookeeper的配置文件,以及命令的使用https://www.cnblogs.com/cxiaocai/p/11597465.html。我们这次来说一下我们的zookeeper的集群配置和java的API相关操作。
Zookeeper 集群的数量推荐为奇数集群,因为 Zookeeper 集群要想持续工作,必须要保证半数以上的集群存活。 如果只有四台服务器,有两台无法工作,那么这个集群将无法正常工作,如果集群中为 5 台服务器,那么在有两台无法正常工作的情况下,zookeeper 集群依旧可以保持正常运行。
我们知道在我们使用nginx代理多态tomcat服务器时,如果某台tomcat服务器发生宕机,那么nginx的分配机制可以自动将其剔除。但是如果发生了nginx的宕机状况,又该如何解决呢。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云