Fayson在之前的文章中介绍过《CDH网络要求(Lenovo参考架构)》，《如何为Hadoop集群选择正确的硬件》和《CDH安装前置准备》，而我们在搭建Hadoop集群时，还一件很重要的事就是如何给集群分配角色。
企业组网非常考验网工的内功，选择何种组网方案、合适的网关位置、如何保证网关可靠性等等一系列问题，每个环节都考验网工的理论功底和实操经验。
在若干次前的一场面试，面试官看我做过 python爬虫/后端 的工作，顺带问了我些后端相关的问题：你觉得什么是后端？
在很多应用场景中，需要在云平台中搭建高可用集群，就这需要用到虚拟IP地址功能。今天就来谈一谈虚拟IP地址及它的应用场景。
我们先直接看架构图，给同学推荐是使用CDN加速、WAF应用防火墙+DDOS防护、CLB负载均衡（多可用区属性）、多可用区云主机、数据库（多可用区主备+异地灾备）。具体架构如图：
以年为单位，一年时间为 t = 365 * 24 * 60 = 525600 分钟。
长通物流是一家基于供应链管理集运输、仓储、物流配送、产品代理一体化的全方位综合物流服务商。随着社会的发展，行业环境的改变，为满足用户的需求不断创新，现在先研发第三代物流管理系统，预期8月部署上线，新系统的部署采用云服务的方式，满足新业务的安全需求、访问需求等。
1. 选择实例规格根据业务需求,选择合适的实例规格,比如计算优化型或者高IO型的云服务器:
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 本文主要介绍由Cloudera Manager管理的CDH集群的角色划分。实际部署你可能还需要考虑工作负载的类型和数量，真实要部署的哪些服务，硬件资源，配置，以及其他因素。当你使用Cloudera Manager的安装向导来安装CDH时，CM会根据主机的可用资源，自动的分配角色到各台主机，边
②：LNMP（基于python的web架构） Linux+nginx+mysql+python 静态资源：客户端从服务器获得的资源表现形式与原文件相同 动态资源：通常是程序文件，需要服务器执行后，将执行结果返回给客户端。
之前讲了Nginx 如何实现负载均衡以及如何实现动静分离，实现系统的分布式部署，提高系统的并发性能。但是，有个问题：如果Nginx 系统挂了，整个系统就都不可用了。Nginx 处于整个系统非常重要的位置，Nginx的高可用影响到整个系统的稳定性。如果nginx服务器宕机，后端web服务将无法提供服务，影响严重。所以如何保证Nginx的稳定和高可用非常重要，接下来就来介绍Nginx + keepalived 实现系统负载均衡高可用的方案。
软件架构的出现是为了解决系统规模增加后出现了系统耦合严重，开发效率低，逻辑复杂，扩展困难等问题。所以架构设计是为了解决软件复杂度而存在的，所以架构设计的目地是识别出需求的复杂点然后针对性的解决。系统设计时需要考虑：性能，系统的可扩展性，安全性，高可用，成本。 架构师的工作并不神秘，成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉，对已经经过验证的架构模式烂熟于心，然后根据自己对业务的理解，挑选合适的架构模式进行组合，再对组合后的方案进行修改和调整。
在一个分布式系统（指相互连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时， 只能保证一致性(Consistence)，可用性(Availability)，分区容错性(Partition Tolerance)三者中两个，另外一个必须牺牲。
分布式关系型数据库TiDB是一种计算和存储分离的架构，每一层都可以独立地进行水平扩展，这样就可以做到有的放矢，对症下药。
MySQL 主备切换（Master-Slave Switching）是指在 MySQL 主从复制架构中，将从库（Slave）提升为主库（Master），原主库降为从库的过程。这种切换通常用于故障恢复、负载均衡、系统升级等场景。腾讯云混沌演练平台可对云 MySQL 进行主备切换故障注入，通过混沌实验帮助构建高韧性的系统。
一般负载分为软件负载和硬件负载，比如软件中使用nginx等工具实现负载均衡，而F5负载均衡器就是硬件网络性能优化设备。 他不同于交换机、路由器这些网络基础设备，而是建立在现有网络结构上用来增加网络带宽和吞吐量的的硬件设备。
随着互联网访问用户的不断增长，单台服务器打遍天下的时间将很快过去，能力再强的服务器也会面临天花板。因此，采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务，采用负载均衡进行服务器的业务调度，成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
腾讯云数据库国产数据库专题线上技术沙龙正在火热进行中，3月12日张文的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
ORACLE数据库既能跑OLTP业务，也能跑OLAP业务，能力是商业数据库中数一数二的。支持IBM小机和x86 PC服务器，支持多种OS。同时有多种数据库架构方案供选择，成本收益风险也各不相同。
负载均衡是高可用架构的一个关键组件，主要用来提高性能和可用性，通过负载均衡将流量分发到多个服务器，同时多服务器能够消除这部分的单点故障。
为帮助开发者更好地了解和学习分布式数据库技术，2020年3月，腾讯云数据库、云加社区联合腾讯TEG数据库工作组特推出为期3个月的国产数据库专题线上技术沙龙《你想了解的国产数据库秘密，都在这！》，邀请数十位鹅厂资深数据库专家每周二和周四晚上在线深入解读TDSQL、CynosDB/CDB、TBase三款鹅厂自研数据库的核心架构、技术实现原理和最佳实践等。三月为TDSQL专题月，本文将带来直播回顾第二篇《破解分布式数据库的高可用难题：TDSQL高可用方案实现》。
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。
基于这个思路，我们通常的做法是在服务器前端设置一个负载均衡器。负载均衡器的作用是将请求的连接路由到最空闲的可用服务器上。如图 1，显示了一个大型网站负载均衡设置。其中一个负责 HTTP 流量，另一个用于 MySQL 访问。
针对新手入门的普及，有过大型网站技术架构牛人路过，别耽误浪费了时间，阅读之前，请确保有一定的网络基础，熟练使用Linux，浏览大概需要3-5分钟的时间，结尾有彩蛋。 分布式 小马正在经营一个在线购物网站，名叫TT猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。 现在，程序员小明同学浏览TT猫，想买一款牛逼的cherry机械键盘来提升自己的工作效率。小明打开TT猫首页、搜索商品、浏览详情以及评论、添加购物车、下单、支付等等一系列操作。小明同学一气呵成，流畅的完成
小马正在经营一个在线购物网站，名叫TT猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。
背景：自2006年起，构建运行于x86核心的软件型第4层负载均衡器（LB）的努力便已展开。此类LB以虚拟机形式部署，也应用于裸金属实现。超大规模云服务提供商（CSP）已在裸金属上开发出成本更低、易于部署和扩展的解决方案。CSP利用这些LB优化内部基础设施，并将其出售给订阅用户用于租赁实例。其中一种解决方案由谷歌开发并开源，名为MAGLEV，是一款云网络LB。MAGLEV是一款针对超大规模部署设计的通用LB，采用独特的加速技术提升性能。雅虎日本基于FD.io VPP开发了一款优化LB，并添加功能以实现LB即服务（LBaaS）的规模扩展。该实现使用4个核心即可达到10 Gbps的线速。现有的开源软件LB对当前用户存在性能与可扩展性限制，通常每个核心仅限约100万个并发连接和约200万包每秒（Mpps）的吞吐量。终端用户已投入大量资源试图克服以下局限，但尚未达到理想性能水平：
Keepalived 是 Linux 下的一个免费的、轻量级的高可用解决方案。是一个由C语言编写的路由软件，主要目标是为 Linux 系统和基于 Linux 的基础架构提供简单而强大的负载平衡和高可用性。
事务问题：一致性。 【问题】 如何保证主机和从机的数据一致？？？主从复制的延迟性问题。
目前HTTP协议，乃至WebSocket协议，乃至采用了MQTT协议的WebSocket协议，都不可避免的使用了Nginx。所谓病从口入，祸从口出。作为入口，Nginx承担的责任非常的重要。假如某个时刻不能用了，那可真是灾难。
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
可用性是一个可以量化的指标，计算的公式在维基百科中是这样描述的：根据系统损害、无法使用的时间，以及由无法运作恢复到可运作状况的时间，与系统总运作时间的比较。行业内一般用几个9表示可用性指标，对应用的可用性程度一般衡量标准有三个9到五个9；一般我们的系统至少要到 4 个 9（99.99%）的可用性才能谈得上高可用。
Keepalived软件起初是专为LVS负载均衡软件设计的，用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态，后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能。因此，Keepalived除了能够管理LVS软件外，还可以作为其他服务（例如：Nginx、Haproxy、MySQL等）的高可用解决方案软件。
不论是自然灾难还是人为灾难，只要有数据传输、存储和交换的地方，就会产生数据失效、丢失、损坏等风险，一旦发生，就会给数据中心带来难以估计的损失；而灾备，是一种对业务数据安全的重要保护方式。
问题导读： 1.如何构建高并发电商平台架构 2.哈希、B树、倒排、bitmap的作用是什么？ 3.作为软件工程师，该如何实现读写？ 4.如何实现负载均衡、反向代理？ 5.电商业务是什么？ 6.基础中间
Keepalived是Linux下一个轻量级别的高可用解决方案。健康检查和失败切换是keepalived的两大核心功能。所谓的健康检查，就是采用tcp三次握手，icmp请求，http请求，udp echo请求等方式对负载均衡器后面的实际的服务器(通常是承载真实业务的服务器)进行健康状态检测；而失败切换主要是应用于配置了主备模式的负载均衡器，利用VRRP维持主备负载均衡器的心跳，当主负载均衡器出现问题时，由备负载均衡器承载对应的业务，从而在最大限度上减少流量损失，并提供服务的稳定性。 与HeartBeat相比，Keepalived主要是通过虚拟路由冗余来实现高可用功能，虽然它没有HeartBeat功能强大，但是Keepalived部署和使用非常的简单，所有配置只需要一个配置文件即可以完成。配置文件名：/etc/keepalived/keepalived.conf
前言： 本文在书写之前，拜读了张开涛：《亿级流量网站架构核心技术》一书，该书写的系统性很强，建议购买阅读。 本文仅代表个人观点。 本文通过一张图，将分布式开源技术的知识点串起来，方便整体了解和查阅。
很多开发者可能都没有接触过 MySQL 的架构部署，但是大多数应该都听过集群架构吧。其实 MySQL 集群架构，总结来说一共有好多种，今天我主要总结一下其中常用的 8 种集群架构。
摘 要 Keepalived是由C语言编写，目标是基于Linux为应用提供简单而又强大的负载均衡和高可用的服务。 概述 随着互联网井喷式发展，单节点服务已经不能满足并发需求，通常利用nginx反向代理来实现集群部署以此解决并发需求（nginx负载均衡实现）。此时虽然保证了应用的集群化和高容灾性，但nginx却单节点运行，这极大的为系统宕机埋下伏笔。为此我们必须来采用一主一备或一主N备的方式来保证nginx的运行，高可用（HA- High Availability）的解决方案很多，本文以Keepalived
虚拟IP（Virtual IP Address，简称VIP）是一个未分配给真实弹性云服务器网卡的IP地址。弹性云服务器除了拥有私有IP地址外，还可以拥有虚拟IP地址，用户可以通过其中任意一个IP（私有IP/虚拟IP）访问此弹性云服务器。同时，虚拟IP地址拥有私有IP地址同样的网络接入能力，包括VPC内二三层通信、VPC之间对等连接访问，以及弹性公网IP、VPN、云专线等网络接入。
腾讯关系型数据库-企业级MySQL（原CDB，腾讯云TencentDB for MySQL）达成了 百万核 和 百PB 的“双百”里程碑！存储规模同比增速高达 80% ，连续两年在全球 TOP5 公有云厂商中增速位列第一！作为腾讯云规模最大的数据库产品，在11月携手腾讯云数据库入选Gartner云数据库管理系统魔力象限，意味着腾讯云数据库进入全球顶级序列！截止目前，已经为Bilibili、水滴筹、小红书、微盟、富途证券、云集、畅游等多家大客户提供服务，支撑了618、双11等大型活动的突发保障，实现了1
随着云计算、大数据等技术的普及，运维岗位在IT领域中的地位越来越重要。一个优秀的运维工程师不仅要具备扎实的技术基础，还需要具备良好的问题解决能力、团队协作精神和学习能力。因此，面试是选拔优秀运维工程师的关键环节。
计算机集群简称集群，是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件(和/或)硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度(和/或)可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
以用户为中心，提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间，较大的并发处理能力，较高的吞吐量，稳定的性能参数。
软件：haproxy---主要是做负载均衡的7层，也可以做4层负载均衡 apache也可以做7层负载均衡，但是很麻烦。实际工作中没有人用。 负载均衡是通过OSI协议对应的 7层负载均衡：用的7层http协议， 4层负载均衡：用的是tcp协议加端口号做的负载均衡
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
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