云服务器是一个云平台中最为核心的产品,其最核心的用途是可直接部署业务,是支撑业务运行的基石。在云服务器上可以部署数据库、负载均衡、 存储、缓存等服务供给业务使用,这也是云服务器最不可或缺的用途之一。同时云的高可用性、高可扩展性、低成本、灵活管理等特性,也会在云服务器上直接得到体现。
hello,大家好,我是小楼,终于忙完了一阵,今天来更新一篇长连接的负载均衡问题。
计算机科学领域的任何问题都可以通过增加一个间接的中间层来解决。 如果还不能解决,那就加两层,加四层,加七层。OSI七层模型虽然没有得到普及应用,但是其抽象的设计理念及其失败原因有利于我们更加深入地了解互联网底层通信机制以及 TCP/IP 协议簇。 不管是四层还是七层,能通信的就是好模型!
架构 随着用户业务发展,数据库的读扩展往往成为必然需求。CDB for MySQL支持只读实例,并且添加了RO组的概念,以实现读写分离和读能力的扩展。整体架构如下所示: RO组是只读实例的集合,一个R
Kubernetes中的GPU资源管理是指如何有效地管理和利用集群中的GPU资源。GPU资源在许多工作负载中具有重要的作用,例如深度学习、科学计算和图形渲染等领域。为了实现高效的GPU资源管理,Kubernetes提供了几个关键的机制和组件。
“ 数据的价值已经超越了传统企业广泛认同的价值边界,海量数据的存储将是企业所面临的的挑战。HBase正是这种背景下的产物,用以存储海量数据的,支持高并发、高性能、高可用、可伸缩、列存储等特性”
1.HBase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。 2.利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务。
【编者按】此文是根据魅族架构师于小波在msup和魅族联合举办的#魅族技术开放日#的演讲中的分享内容整理而成,于小波分享了魅族实时消息推送架构的其中遇到的坑和一些心得体会。 系统介绍 这个系统数据情况是
近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年,各家公司都在不断推出各种新的 App,百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作,并在流量增长时进行快速扩容。同时,本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例,如果采用主流微服务架构进行设计,通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块;每个模块又会分别包含各自
标准型 SA3 实例采用最新一代 AMD EPYCTM 处理器的实例,提供多种规格,具有超高性价比。此实例提供了平衡的计算、存储、网络资源,是众多应用程序的最佳选择:
Hbase 中的每张表都通过行键(rowkey)按照一定的范围被分割成多个子表(HRegion),默认一个HRegion 超过256M 就要被分割成两个,由HRegionServer管理,管理哪些 HRegion 由 Hmaster 分配。HRegion 存取一个子表时,会创建一个 HRegion 对象,然后对表的每个列族(Column Family)创建一个 store 实例, 每个 store 都会有 0 个或多个 StoreFile 与之对应,每个 StoreFile 都会对应一个HFile,HFile 就是实际的存储文件,一个 HRegion 还拥有一个 MemStore实例。
也就是我们所谓的"客户端",Client作为访问数据的入口,包含访问hbase的API接口,维护着一些cache(高速缓存存储器)来加快hbase的访问。
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统(File System)所提供的分布式数据存储一样,HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。
TiDB正式线上前,总是要对TiDB做个压测来为后续的业务接入做评估依旧;本次针对TiDB 5.0以及MySQL 8.0在同等规格配置下,性能做一个对比,尽管来说这么对比,可比性不是很强,但是起码能为后续业务的接入以及上线有一个理论依旧;
在这篇博客文章中,我们主要深入看一下H Base 的体系结构以及在 NoSQL 数据存储解决方案主要优势。
近期新年活动各家厂商都在紧张筹备中,预计将在3月左右达到高峰期,尤其是318采购节,据了解,厂商投入新购云服务器及一大批量新扩展业务系统上云部署中,轻量应用服务器、其中某用户场景是电商业务系统,需求抗住150W高并发QPS需求,目前腾讯云CLB负载均衡共享型仅支持5W性能,远不够接入支持,无法满足业务应用需求,以下是自己一些见解和推荐方案:
StoreFile:每一个region由一个或多个store组成,至少是一个store,hbase为每个列族建一个store,如果有几个列族,也就有几个Store。
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我们都知道Hbase是一个构建在HDFS上的分布式列存储系统。Hbase主要用于海量数据的结构化存储。
一,什么负载均衡 一个新网站是不要做负载均衡的,因为访问量不大,流量也不大,所以没有必要搞这些东西。但是随着网站访问量和流量的快速增长,单台服务器受自身硬件条件的限制,很难承受这么大的访问量。在这种情况下,有二种方案可以选择: 1,对单台服务器的硬件进行更新,由双核的变成四核的,内存加大等。 2,增加服务器的台数,来分担服务器的负担。以实现增加网络带宽,增加服务器的处理能力的目的。 第一种方法可以理解为纵向发展,这种方法总是有限。第二种方法才是解决问题的正确选择 实现负载均衡的方法,大至分为二个方向,一种是用软件来实现负载均衡,另一种是硬件实现负载均衡(包括结合硬件和软件) 用软件来实现负载均衡,实现负载均衡的过程,自身也要消耗一些系统资源,响应时间增加。例如:LVS,nginx,haproxy,apache等这些基于应用层 的负载均衡软件,适合那些访问量不是特别大的网站。如果像sina,163这样大访量的网站,用硬件来实现负载均衡是最明志的选择。 负载均衡的算法很多,有根据请求数来进行负载均衡的,有根IP来负载均衡的,有根据流量的等等。我经常会用的二种算法。 一个是根据请求数 a,可以实现各台服务器都能比较平均分担客户的请求,其中一台服务器down掉的话也不会造成不好的影响。 b,服务器间的状态要同步,如session,需要其他手段来同步这些状态。 一个是根据IP a,ip_hash算法可以把一个ip映射到一台服务器上,这样可以解决session同步的问题 b,ip_hash也有不好的地方就是,假如其中的一台服务器down掉的话,映射到这台的服务器的用户就郁闷了。 c,ip_hash容易导致负载不均衡的情况,现在河蟹政府对google的搜索关键词进行过滤,你会经常发现google打不开,但是过一会就好了。这让那些google的爱好者们郁闷不已,很多用户都到国外找代理去了,狗急跳墙,人急帆樯。如果这样的话,这些代理会被分到同一个服务器,会导致负载不均衡 ,甚至失效。 二,什么是会话保持,有什么作用 会话保持是指在负载均衡器上有一种机制,在作负载均衡的同时,还保证同一用户相关连的访问请求会被分配到同一台服务器上。 会话保持有什么作用呢,举例说明一下 如果有一个用户访问请求被分配到服务器A,并且在服务器A登录了,并且在很短的时间,这个用户又发出了一个请求,如果没有会话保持功能的话,这个用户的请求很有可能会被分配到服务器B去,这个时候在服务器B上是没有登录的,所以你要重新登录,但是用户并不知道自己的请求被分配到了哪里,用户的感觉就是登录了,怎么又要登录,用户体验很不好。 还有你在淘宝上面买东西,从登录=》拍得东西=》添加地址=》付款,这是一个一系列的过程,也可以理解成一次操作过程,所有这一系列的操作过程都应当由一台服务器完成,而不能被负载均衡器分配到不同的服务器上。 会话保持都会有时间的限制(映射到固定某一台的服务器除外,如:ip_hash),各种负载均衡工具都会提供这种会话保持时间的设置,LVS,apache等。连php语言都提供了会话保持时间的设定session.gc_maxlifetime 会话保持时间的设定要大于session生存时间的设定,这样可以减少需要同步session的情况,但是不能杜绝。所以同步session还是要做的。 三,session同步 为什么要进行session同步,说会话保持的时候已经提到了。具体方法请参考web集群时session同步的3种方法 web集群时session同步的3种方法 在做了web集群后,你肯定会首先考虑session同步问题,因为通过负载均衡后,同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上,如果session不同步的话,一个登录用户,一会是登录状态,一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题: 一,利用数据库同步session 在做多服务器session同步时我没有用这种方法,如果非要用这种方法的话,我想过二种方法: 1,用一个低端电脑建个数据库专门存放web服务器的session,或者,把这个专门的数据库建在文件服务器上,用户访问web服务器时,会去这个专门的数据库check一下session的情况,以达到session同步的目的。 2,这种方法是把存放session的表和其他数据库表放在一起,如果mysql也做了集群了话,每个mysql节点都要有这张表,并且这张session表的数据表要实时同步。 说明:用数据库来同步session,会加大数据库的负担,数据库本来就是容易产生瓶
HDFS是一种开源的分布式文件系统,基于常见商用硬件构建海量大规模存储集群,提供极低的存储成本,极大的存储容量支持。 HDFS提供高可靠性的数据保障,通常采用三副本冗余存储数据到不同的机器来实现容灾备份能力。 HBase基于HDFS实现存储计算分离架构的分布式表格存储服务
双协议栈(Dual Stack),即同时提供对 IPv4/IPv6 地址的支持。随着 2021 年 12 月 Kubernetes 1.23 的发布,双协议栈已在转为 GA 版本中提供。
在现代分布式应用中,服务请求是由物理机或虚拟机组成的 server 池进行处理的。 通常,server 池规模巨大且服务容量各不相同,受网络、内存、CPU、下游服务等各种因素影响,一个 server 的服务容量始终处于动态变动和趋于稳定的状态,如何设计和实现这种系统的负载均衡算法是一个极具挑战的难题。
hbase是基于hdfs进行数据的分布式存储,具有高可靠、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的nosql数据库。
腾讯云 CVM 提供了在云中的可扩展的虚拟计算资源,允许您选择多种操作系统来启动 CVM 实例,并加载到您自定义的应用环境。后续随着业务量的变化,您还可以随时调整您的 CVM 规格。
· 客户端查数据是先查Memstore,再查BlockCache,最后再storefile
HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。建立在 HDFS 之上。Hbase的名字的来源是 Hadoop database,即 Hadoop 数据库。HBase 的计算和存储能力取决于 Hadoop 集群。
1 包含访问hbase的接口,client维护着一些cache来加快对hbase的访问,比如regione的位置信息。
Region:table在行的方向上横向分隔为多个Region。Region是HBase中分布式存储和负载均衡的最小单元。类似于关系型数据库的表概念。
负载平衡开始于20世纪90年代,当时硬件设备通过网络分发流量。组织希望提高服务器上运行的应用程序的可访问性。最终,随着应用程序交付控制器(ADC)的出现,负载平衡承担了更多的责任。它们提供了安全性以及在高峰时间对应用程序的无缝访问。
Zookeeper: Master 的高可用、RegionServer 的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等
HBase表,本质是以Key-Value的方式存储,然后使用二维表的形式进行组织。每张表都属于一个NameSpace(命名空间)之下,它是对表的逻辑分组,类似于关系数据库中的Database;利用命名空间,在多租户场景下可做到更好的资源和数据隔离。
了解惊群问题首先要了解下nginx进程部署架构:nginx进程主要是一个主进程(master)和多个工作进程(worker)。master进程并不处理网络请求,主要负责初始化和调度工作进程,如加载配置、启动工作进程 ,升级等,worker进程用来处理网络请求,并且一个连接的多个阶段处理都在同一个worker中进行。既然是多个worker同时等待同一个socket事件,当这个事件发生时,所有worker同时唤醒,但最终只能有一个进程能建立成功,其他进程都会失败,造成了资源的浪费。
Kafka 是一种高吞吐量、分布式、基于发布/订阅的消息系统,最初由 LinkedIn 公司开发,使用 Scala 语言编写,目前是 Apache 的开源项目。
本文介绍了腾讯弹性计算平台在提升资源利用率、减少能源浪费方面的实践和成果。通过多种虚拟化技术、资源调度算法、智能优化策略等,实现了弹性资源的精细化管理和调度,降低了资源浪费,提高了资源利用率,并降低了碳排放和能源成本。
Apache HBase 是以 hdfs 为数据存储的,一种分布式、可扩展的 NoSQL 数据库。
HBase 中的表常常是超级大表,这么大的表,在 HBase 中是如何存储的呢? HBase 会对表按行进行切分,划分为多个区域块儿,每个块儿名为 HRegion HBase 是集群结构,会
信息安全攻击有75%都是发生在Web应用而非网络层面上。同时,数据也显示,2/3的Web站点都相当脆弱,易受攻击。无数事实证明,在黑客入侵活动中,Web应用程序是造成泄露最主要的攻击媒介。
HBase:HBase 是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的 NoSQL 数据库。利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统,提供高可靠性 、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统。
什么是负载均衡呢?用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上,接收到请求的服务器可以独立的响应请求,达到负载分担的目的。从应用场景上来说,常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡,从产品形态角度来说,又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
默认情况下,AutoFlush是开启的,当每次put操作的时候,都会提交到HBase server,大数据量put的时候会造成大量的网络IO,耗费性能
大规模系统的分片部署是一个难点,既要考虑容灾和故障转移,又要考虑负载均衡和资源利用率。本文就从服务状态、故障转移、负载及资源利用率等几个方面来阐述下他们的关系,并带大家一起看下,facebook面对这种挑战是怎么做系统架构的~
腾讯云提供不同的实例类型来满足用户特定的使用场景。这些实例类型由 CPU、内存、存储和网络组成不同的组合。您需要根据将要运行在实例上的程序或者软件的要求,来选择合适的实例类型。
在Kubernetes中,服务和Pod的IP地址仅可以在集群网络内部使用,对于集群外的应用是不可见的。为了使外部的应用能够访问集群内的服务,在Kubernetes中可以通过NodePort和LoadBalancer这两种类型的服务,或者使用Ingress。Ingress本质是通过http代理服务器将外部的http请求转发到集群内部的后端服务。Kubernetes目前支持GCE和nginx控制器;另外,F5网络为Kubernetes提供了F5 Big-IP控制器。通过Ingress,外部应用访问群集内容服务的过程如下所示。
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李汇波,腾讯业务运维高级工程师,目前就职于TEG 云架构平台部 技术运营与质量中心,现负责微信、QQ社交类业务的视频转码运维。 摘要 随着短视频兴起和快速发展,对于视频转码处理的需求也越来越多。低码率高清晰,4K、超清、高清、标清适配不同终端和不同网络环境来提升用户体验,以及水印、logo、裁剪、截图等多样化的用户需求。 对于资源的多样化需求和弹性扩缩容也需要快速响应,而随着公司自研上云项目的推进,设备的稳定性和多样性可提供更多选择,来满足像朋友圈、视频号、广告、公众号等转码业务快速、稳定、抗突发的资源需
摘要: 什么是多级缓存 所谓多级缓存,即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存,以提升访问效率,这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示: 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示: 1)首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx,此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希,轮询可以使服务器的请求更加均衡,而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率,相对于轮询,一致性哈希会存在单机热点问题,一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx,一种办法是设置一个阀值,当超过阀值,改为轮询算法。
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