Redis集群方案 Redis数据量日益增大，而且使用的公司越来越多，不仅用于做缓存，同时趋向于存储这块，这样必促使集群的发展，各个公司也在收集适合自己的集群方案，目前行业用的比较多的是下面几种集群架构，大部分都是采用分片技术，解决单实例内存增大带来的一系列问题。 本篇文章简单介绍五种方案： 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群，redis-cluster采用无中心结构，每个
Redis数据量日益增大，而且使用的公司越来越多，不仅用于做缓存，同时趋向于存储这块，这样必促使集群的发展，各个公司也在收集适合自己的集群方案，目前行业用的比较多的是下面几种集群架构，大部分都是采用分片技术，解决单实例内存增大带来的一系列问题。
0x01.大型网站演化 简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。 集群主要分为：高可用集群(High Availability Cluster)，负载均衡集群(Load Balance Cluster，nginx即可实现)，科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。 分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群
流媒体服务器系统可以通过网络为用户提供视频直播、点播服务，在用户量较小的情况下，可以通过单台流媒体服务器为用户提供直播或点播等服务。随着用户量的迅速上升和用户区域的扩大，单台流媒体服务器的服务能力已经无法满足大并发的需求。因此，我们迫切需要有其他流媒体服务器来分担单台流媒体服务器的服务压力。在此环境的影响下，TSINGSEE青犀视频提供了基于旗下各个视频平台的集群技术方案。
1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求
最近和同事在梳理一个系统的改进方案，里面也涉及到一些汇报思路和技巧，最终的方案是需要申请一些服务器，但是整个分析的过程，是一套严谨的推理过程，总之是让领导认为这是在解决问题，而不是在逃避问题，同时申请服务器是在优化资源配置，而不是无脑一味的要资源。
随着互联网的发展,网站业务量越来越大,对系统可用性和性能提出了更高的要求。一次系统故障可能会造成巨大的经济损失和负面影响。因此,数据库高可用性成为一个非常重要的话题。
对于弹性伸缩和高可用的系统来说，一般有大量的指标数据需要收集和存储，如何为这样的系统打造一个监控方案呢？本文介绍了如何使用 Thanos+Prometheus+Grafana 构建监控系统。
使用服务器集群，即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务。具体来说，集群伸缩性又分为应用服务器集群伸缩性和数据服务器集群伸缩性。这两种集群对于数据状态管理的不同，技术实现也有很大的区别。
一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； image （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的
分布式和集群都是用来提高系统效率的，只是方式不同 分布式：一个业务拆成多个子业务，部署在不同的服务器上，以缩短单个任务的执行时间来提升效率 集群：同一个业务，部署在多个服务器上，通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率 例如： 如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时 采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分
大家好，很高兴在这里和大家进行微课堂的分享，今天进行分享的主题是《微服务架构下的分布式Session管理》。 主要大纲： 一、应用架构变迁下的Session管理 二、微服务架构下的Session管理
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 高可用是数据库永恒的话题，高可用方案也是最受数据库爱好者关注的重点技术之一。 在MySQL二十多年的发展历程中，针对MySQL的高可用方案百花齐放，各具特色，这也是这款开源数据库最能让人着迷的地方。例如，早些年著名的MMM、MHA等等。 随着MySQL官方的不断发力，在基于MySQL复制的基础上，推出了一系列的高可用方案，例如，主从半同步复制、InnoDB ReplicaSet、组复制（MGR）、InnoDB Cluster，及目前最新的InnoDB
一、网站架构的伸缩性设计 01、不同功能进行物理分离实现伸缩 （1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； （2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的伸缩性； 02
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Web 应用中将这些多次请求修改使用的上下文对象称作会话(Session)。单机情况下，Session 可由部署在服务器上的Web 容器( 如Tomcat) 管理。 在使用负载均衡的集群环境中，由于负载均衡服务器可能会将请求分发到集群中的任何一台应用服务器上，所以保证每次请求依然能够获得正确的Session比单机时要复杂很多。
引 言 作者是国内研究超融合相当早的专家，有非常强的理论基础和实战经验。上几篇分析文章，对nutanix/VSAN/深信服/H3C/EMC等厂家的深入分析，引起了业界很大的反响。 专家不辞辛苦，坚持高质量输出，被专家的专业和敬业精神感动。为专家点赞！ “以梦为马，不负韶华”，送给在技术道路上坚持的同学。也希望喜欢的同学多多转发和点赞！ 以下是超融合分析系列前面几篇，已经阅读过的同学可以跳过。 超融合概述 超融合产品分析系列（1）：nutanix方案 超融合方案分析系列（2）：VSAN的超融合方案分析 超融
我们的业务系统，不管是企业内部系统还是互联网应用系统，都需要可扩展，高可用性的系统。可扩展性和高可用性不是孤立的，只有结合起来，才能达到理想的效果。 可扩展性是系统、网络或进程的可选属性之一，它表达的含义是可以以一种优雅的方式来处理不断增长的工作，或者以一种很明白的方式进行扩充。例如：它可以用来表示系统具备随着资源(典型的有硬件)的增加提升吞吐量的能力。 垂直扩展的意思是给系统中的单节点增加资源，典型的是给机器增加CPU或内存，垂直扩展为操作系统和应用模块提供了更多可共用的资源，因此它使得虚拟化的技
MySQL 官方提供了多种高可用部署方案，从最基础的主从复制到组复制再到 InnoDB Cluster 等等。本篇文章以 MySQL 8.0 版本为准，介绍下不同高可用方案架构原理及使用场景。
私有云与传统的服务器集群有着根本性的区别，这些区别包括架构、资源管理、灵活性等多个方面。在这篇文章中，我们将深入探讨这些区别，并提供实际示例来帮助读者更好地理解私有云与传统服务器集群之间的不同之处。
每个服务器的配置会有差异，可能某个服务器还需要兼顾其他应用服务。所以它也许不能像同集群里的其他机器一样完成一样大小的任务。
应用服务器的高可用架构设计主要基于服务无状态这一特性，但是事实上，业务总 是有状态的， 在交易类的电子商务网站，需要有购物车记录用户的购买信息，用户每次 购买请求都是向购物车中增加商品 在社交类的网站中，需要记录用户的当前登录状态、最新发布的消息及好友状态等，用户每次刷新页面都需要更新这些信息 Web 应用中将这些多次请求修改使用的上下文对象称作会话(Session) 单机情况下,Session 可由部署在服务器上的Web 容器( 如Tomcat) 管理 在使用负载均衡的集群环境中，由于负载均衡服务
面对直播软件源码的高并发问题，分布式和集群有着不同的解决方式，关于分布式和集群的优劣势探讨也是直播软件源码开发中经常会遇到的，看似相同的两个方式面对高并发有什么优缺点呢？
Nginx是著名的反向代理服务器，也被广泛的作为负载均衡服务器 ZooKeeper是分布式协调服务框架，有时也被用来做负载均衡 那么他们的区别是什么？如何选择呢？ 下面从实际场景看下他们的关系
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。
一个是3个字，另一个2个字 集群一般被分为三种类型，高可用集群（High-availability (HA) clusters ）如RHCS、LifeKeeper等，负载均衡集群（Load balancing clusters ）如LVS等、高性能运算集群（High-performance (HPC) clusters）;分布式应该是高性能运算集群范畴内。 Restful+ZooKeeper+FastDFS+ActiveMQ+Nginx+Dubbo+Maven+Druid+Tomcat+MySQL+Spri
我们常见的大型网站，如百度、淘宝、京东等，都是一个分布式系统。这么复杂的系统也不是一天建成的，每个系统都经历了漫长的演变过程。
ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性，被广泛地应用于诸如 Hadoop、HBase、Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中。
高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专门的服务器中，静态资源主要包括图片、视频、js、css和一些资源文件等，这些文件因为没有状态所以分离比较简单，直接存放到响应的服务器就可以了，一般会使用专门的域名去访问。 通过不同的域名可以让浏览器直接访问资源服务器而不需要再访问应用服务器了。架构图如下：
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。
架构设计中最重要的两个文档的模板和关键说明。这个案例文档仅给出一些关键内容供你参考，部分细节无法全面覆盖或者完全保证正确。(斜体字是示例)
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
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
最近做项目时遇到了需要多用户之间通信的问题，涉及到了WebSocket握手请求，以及集群中WebSocket Session共享的问题。
计算高可用的主要设计目标是当出现部分硬件损坏时，计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险，单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单：通过增加更多服务器来达到计算高可用。
服务器可靠性:一个9的差距究竟有多大? 说到关键业务系统的可靠性，经常用到所谓4个9或者5个9，也就是99.99%与99.999%。那么，4个9或者5个9的差距有多大，差距是0.009%，还不到0.0
Redis的集群方案大致有三种：1）redis cluster集群方案；2）master/slave主从方案；3）哨兵模式来进行主从替换以及故障恢复。 一、sentinel哨兵模式介绍 Sentinel(哨兵)是用于监控redis集群中Master状态的工具，sentinel哨兵模式已经被集成在redis2.4之后的版本中。 Sentinel作用： 1）Master状态检测 2）如果Master异常，则会进行Master-Slave切换，将其中一个Slave作为Master，将之前的Master作为Sl
简介 当今世界是一个信息化的世界，我们的生活中无论是生活、工作、学习都离不开信息系统的支撑。而信息系统的背后用于保存和处理最终结果的地方就是数据库。因此数据库系统就变得尤为重要，这意味着如果数据库如果面临问题，则意味着整个应用系统也会面临挑战，从而带来严重的损失和后果。 如今“大数据”这个词已经变得非常流行，虽然这个概念如何落地不得而知。但可以确定的是，随着物联网、移动应用的兴起，数据量相比过去会有几何级的提升，因此数据库所需要解决的问题不再仅仅是记录程序正确的处理结果，还需要解决如下挑战：
我们知道，“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发，那简直不好意思跟同行讨论。但事实上，在架构设计领域，高并发的历史非常短暂，这一架构特性是随着互联网，特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服
Redis Sentinel是一个高可用性解决方案，它能够监控Redis服务器集群，当主服务器下线时，自动将从服务器升级为主服务器，继续提供服务。
高并发经常会发生在有大活跃用户量和用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动、定时领取红包等。
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