通过GreatADM可视化的方法，屏蔽手动命令操作的复杂度，快速完成单实例的向多主、多副本的架构分钟级的调整升级。
和Oracle DG，MySQL主从一样，SQL Server也支持主从的高可用。进一步提高数据的安全性和业务的高可用。通过将主库上的日志传输到备用实例上，从而达到主备库数据的一致性。
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
本文叙述了高校业务系统及数据容灾备份方案 2.0 的应用探索和实践，介绍了数据库双活、应用秒级容灾和数据级实时备份、虚拟化平台备份等综合性创新应用，满足当前教育信息化 2.0 行动计划的信息安全需求，助力高校在等保、容灾、数据同步等方面的发展。
以上场景就是任务调度所需要解决的问题，任务调度是为了自动完成特定任务，在约定的特定时刻去执行任务的过程。
Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster(集群) Redis 自研
最近在我的项目中自己搭了一套小型的“高可用”Redis 服务，在此做一下总结和思考。
基于内存的Redis应该是目前各种Web开发业务中最为常用的Key-Value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
作者： 漫步CODE人生 来自：cnblogs.com/scode2/p/8670980.html 题记 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较MySQL而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。
基于内存的 Redis 应该是目前各种 Web 开发业务中最为常用的 key-value 数据库了。
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。规模比较大的互联网公司，一般都会有专门的团队，将Redis存储以基础服务的形式提供给各个业务调用。 不过任何一个基础服务的提供方，都会被调用方问起的一个问题是：你的服务是否具有高可用性？最好不要因为你的服务经常出问题，导
基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了，我们经常在业务中用其存储用户登陆态（Session存储），加速一些热数据的查询（相比较mysql而言，速度有数量级的提升），做简单的消息队列（LPUSH和BRPOP）、订阅发布（PUB/SUB）系统等等。
一个好的网站架构需要具备以下几个特点：高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全。同时网站的访问特点符合二八定律，即：80%的业务访问集中在20%的数据上。网站的技术架构发展应该由其本身的业务发展来驱动，小型网站不应该过于关注高性能的网站架构，而应该从业务做起，当业务规模发展到一定程度时再考虑技术架构上的发展。大公司的技术架构只能作为参考，不应该盲目跟从，毕竟每家公司的业务流程都是不同的。有时要更加关注于业务层面是否得当，在确定业务流程合理的情况下再进行技术架构上的拓展。
Redis是一个使用ANSI C编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对存储数据库。从2015年6月开始，Redis的开发由Redis Labs赞助，而2013年5月至2015年6月期间，其开发由Pivotal赞助。[2]在2013年5月之前，其开发由VMware赞助。[3][4]根据月度排行网站DB-Engines.com的数据，Redis是最流行的键值对存储数据库。----来自于维基百科
主从复制，是用来建立一个和主数据库完全一样的数据库环境，称为从数据库，主数据库一般是准实时的业务数据库。您看，像在mysql数据库中，支持单项、异步赋值。在赋值过程中，一个服务器充当主服务器，而另外一台服务器充当从服务器。此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。并会维护文件的一个索引用来跟踪日志循环。这个日志可以记录并发送到从服务器的更新中去。当一台从服务器连接到主服务器时，从服务器会通知主服务器从服务器的日志文件中读取最后一次成功更新的位置。然后从服务器会接收从哪个时刻起发生的任何更新，然后锁住并等到主服务器通知新的更新
分布式数据库是相对于集中式数据而言的，具备分布式数据管理能力的一种新型数据库软件产品。是面对高性能、大数据量业务系统，特别是无法进行大规模重构的业务系统，实现分布式能力引入的一种有效解决方案。分布式数据库具备数据分片管理、分布式事务、读写分离等关键分布式能力，能够为应用提供类似与集中数据库的使用方式，可以降低应用实施分布式改造的复杂度。近年来，各国产厂商都在积极推进分布式数据库产品的研发，技术已经逐步成熟，金融行业也已经有成功案例投入生产系统使用。本文尝试从多个角度，阐述金融行业分布式数据库转型所面临的问题及解决思考。
上篇文章我们说了分布系统存在的意义，基础的线程进程运行模式，进程之间内存是相互独立的，多线程是在进程内部，共享同一个进程里的内存，进程之间也可以共享对象，但是就有了序列化和反序列化的开销。网络通信知识有BIO/NIO/AIO、java通常用的NIO非阻塞，把出现的事件交给event handler处理，不需要一个socket分配一个线程，一个线程可以处理多个socket套接字工作。
一、私有云服务器的网口一般单机在7个以上，主要是为了保障专网专用、以及相应的冗余。
HBase是建立在Hadoop文件系统之上的分布式面向列的数据库，它是横向扩展的。它利用了Hadoop的文件系统（HDFS）提供的容错能力。 HBase提供对数据的随机实时读/写访问，可以直接HBase存储HDFS数据。 准备 安装JDK1.8+ 下载 hbase-2.0.0-beta-1-bin.tar.gz 包，并解压到 /apps/目录下。 修改 conf/hbase-env.sh 文件，设置 JAVA_HOME 变量 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_112 单机模式 单
集中花两天时间把这本《大型网站技术架构》看完了，分章节来记录一些干货。本书可以作为架构师入门的第一本书，因为很少涉及到具体的编程或者系统设计，而是以一个宏观的角度来讨论大型网站的架构方案。可以让你从全局的角度了解架构师的工作和职责。做到心中有数。
Redis 单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
Redis 单副本，采用单个 Redis 节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
Redis单副本，采用单个Redis节点部署架构，没有备用节点实时同步数据，不提供数据持久化和备份策略，适用于数据可靠性要求不高的纯缓存业务场景。
很多朋友向我咨询关于里面提到的高可用的方案的优缺点以及如何选择合适的方案线上使用，这里再整理发出来，供大家参考，如有不妥之处，欢迎批评指正，也欢迎推荐更好的技术方案。不废话了，来看看方案吧～
来 源：https://yq.aliyun.com/articles/690978
我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需要考虑数据容量的扩展、数据安全不会丢失等。
终于盼来了公司的自用服务器：1U、至强CPU 1.8G 4核、16G内存、500G硬盘 X 2 (RAID1);装了64位win2008,和64位mssql2008。仔细把玩了一天把新老业务系统的数据库迁移到了新服务器，性能啊真是刚刚的。不错，除了去年玩过的电信托管的客户服务器配置比这个高之外，这是第三高的了。小公司也用不上云计算啥的，这个服务器也是千呼万唤才出来，当然没啥专门运维人员，开发兼任的。
现在单机版本的App已经不多了，基本上都会和服务器进行通信。Android提供Http访问的方式有两种，一种是HttpClient，一种是UrlConnection.这里要说的是HttpClient。
上一篇已经讲解了「大数据入门」的相关基础概念和知识了，这篇我们来学学HDFS。如果文章有错误的地方，不妨在评论区友善指出~
2、输入功率因数 功率因数低，输入无功功率大，谐波电流污染电网，影响干扰其它设备。
随着单机性能进入瓶颈，storage与serve的压力与日俱增，因此，这两个职责被分布在不同服务器上。由于原本单机的文件访问变为跨服务器，因此NFS（Network File System）诞生了。
大家普遍对分布式系统的印象是难设计，难理解，难操作，而集中式系统相对更加简洁易懂。那么，为什么我们需要分布式系统呢？
Redis在日常部署的时候，可以有多种部署模式：单机、主从、哨兵、集群（分区分片），因此本文将对上面这四种模式进行详细的讲解，特别是集群模式将进行最细致的讲解（现行普遍使用的方式）。
Cache|SearchEngine Database|NoSQL->Message Queue->APP Server->WEB SERVER-> CDN
随着自动化播出的普遍应用，时钟系统作为基础设备，它的稳定运行对于广电行业有着重要的意义。是电视节目播出自动化、演播室、外来信号（包括卫星信号、转播车信号、微波信号等）间所有播出切换的基准。尤其对于数字电视播出系统来讲，节目正常播出和准时切换都要基于时间同步服务器高度统一的时间源。
前言 在上一篇文章中，介绍了Redis内存模型，从这篇文章开始，将依次介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。 一、Redis高可用概述 在介绍Redis高可用之前，先说明一下在Redis的语境中高可用的含义。 我们知道，在web服务器中，高可用是指服务器可以正常访问的时间，衡量的标准是在多长时间内可以提供正常服务（99.9%、99.99%、99.999% 等等）。但是在Redis语境中，高可用的含义似乎要宽泛一些，除了保证提供正常服务(如主从分离、快速容灾技术)，还需
一般来说，业务能够稳定运行，大家主要聚焦的是线上环境的管理，相反对于其他环境的管理不够重视，而现实情况是这些环境的管理更需要标准化，通过统筹管理减少一些潜在隐患，才能在一定程度上减少线上环境的隐患。
我很喜欢的一句话和大家分享一下：很多模式是不能直接复制的。当数量级直线上升的时候，其背后的难度是几何增长的。
这篇文章主要介绍Redis高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
在之前的文章中，介绍了《Redis的内存模型》，从这篇文章开始，将依次介绍 Redis 高可用相关的知识——持久化、复制(及读写分离)、哨兵、以及集群。
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