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    redis架构演变与redis-cluster群集读写方案

    redis-cluster是近年来redis架构不断改进中的相对较好的redis高可用方案。本文涉及到近年来redis多实例架构的演变过程,包括普通主从架构(Master、slave可进行写读分离)、哨兵模式下的主从架构、redis-cluster高可用架构(redis官方默认cluster下不进行读写分离)的简介。同时还介绍使用Java的两大redis客户端:Jedis与Lettuce用于读写redis-cluster的数据的一般方法。再通过官方文档以及互联网的相关技术文档,给出redis-cluster架构下的读写能力的优化方案,包括官方的推荐的扩展redis-cluster下的Master数量以及非官方默认的redis-cluster的读写分离方案,案例中使用Lettuce的特定方法进行redis-cluster架构下的数据读写分离。

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    DRBD+Heartbeat+httpd实现HA群集

    Distributed Replicated Block Device(DRBD)是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案,可以被用于高可用群集(HA)中。它类似于一个网络RAID-1功能。当数据写入本地文件系统时,数据还会被发送到网络中另一台主机上,以相同的形式记录在一个文件系统中。本地(主节点)与远程主机(备节点)的数据可以保证实时同步。当本地系统出现故障时,远程主机上还会保留有一份相同的数据,可以继续使用。在高可用群集(HA)中使用DRBD功能,可以代替使用一个共享盘阵。因为数据同时存在于本地主机和远程主机上。切换时,远程主机只要使用它上面的那份备份数据,就可以继续进行服务了。

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    瞬时流量高峰场景下的高可用架构设计:Kubernetes集群如何调优?| Q推荐

    作者 | 鲁冬雪 谈起瞬时流量高峰场景下的高可用架构设计,那首先要解决的肯定是高并发问题。 类似电商大促就是典型的高并发场景,当业务突发波动(如秒杀、限量抢购)时,无法准确预估流量,企业会苦恼需提前准备多少台机器,突发流量过后,这些机器往往又处于空载状态。这就意味着系统需要承担 100% 的业务和流量,需要具备超强的稳定性和容灾能力,并可以紧急处理各种故障: 应对快速增长的用户访问:流量短时间内达到峰值,系统面临宕机危险; 应对大量业务数据和用户数据:计算资源需求突增,技术上需做到弹性自如; 紧急故障处理

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