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。
采用云计算的注意事项是一种很好的建议。云计算服务提供商(CSP)都会承诺在其基础设施中提供“高可用性”，其服务水平协议(SLA)通常提供95%至99.99%的正常运行时间，而每月服务费退款率将达到10%到50%不等。但通常没有达到这样的门槛，正如IT的许多方面一样，重要的在于细节。
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？
集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
Oracle集群软件让服务器可以互相通信，以使他们可以以一个集合单元向外提供服务，这种形式的结合我们称之为集群(Cluster)
高可用性指系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度。是进行系统设计时的准则之一。高可用性系统与构成该系统的各个组件相比可以更长时间运行。也就是说高可用性是确保系统达到高水平正常运行时间的关键指标。
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。
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
高可用性架构可确保系统的运行性能并避免计划外停机和中断，在本文中，我们将讨论高可用性为何如此重要、如何衡量它以及最佳实践。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
👆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
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
在Ceph集群中，可以通过以下步骤准确定义OSD节点的数量和配置，以满足高可用性和性能需求：
这篇文章将详细地介绍MySQL的高可用解决方案—— MySQL InnoDB Cluster。
其实就是问问你消息队列都有哪些使用场景，然后你项目里具体是什么场景，说说你在这个场景里用消息队列是什么？
本文从高可用性(HA)和灾难恢复(DR)的角度研究混合云，并提出一些使配置更具成本效益的建议。
Apache DolphinScheduler（简称DS）是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台。在生产环境中需要确保调度平台的稳定可靠性及任务负载均衡，本篇文档主要针对DS集群的高可用及稳定性进行测试验证。
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。上一讲天天在用消息队列，却不知为啥要用？提到，MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
Linux集群主要分成三大类：高可用集群(High Availability Cluster)、负载均衡集群(Load Balance Cluster)、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
RabbitMQ 是比较有代表性的，因为是基于主从（非分布式）做高可用性的，我们就以 RabbitMQ 为例子讲解第一种 MQ 的高可用性怎么实现。
如果你的简历里写了MQ，如果有人问到你 MQ 的知识，高可用是必问的。MQ 会导致系统可用性降低。所以只要你用了 MQ，接下来问的一些要点肯定就是围绕着 MQ 的那些缺点怎么来解决了。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。
术语可扩展性、高可用性、性能和关键任务对于不同的组织或组织内的不同部门来说可能意味着不同的事情。它们经常互换，造成混乱，导致管理不善的期望、实现延迟或不切实际的指标。 这里的快速参考为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够实现具有良好理解的性能目标的关键任务系统。
本文将从四个维度，深入剖析 Pulsar 在多可用区高可用领域的容灾策略。首先，我们将从整体架构的角度切入，洞察其设计之精髓；其次，我们将探寻 Pulsar 在云原生领域的努力；再者，我们将聚焦 Pulsar 在高可用方面的设计，展现其稳健可靠的特性；最后，我们延申拓展 Pulsar 在跨地区同步方面的未来规划。
ClickHouse的数据备份策略主要基于分布式备份和复制，通过将数据分片并存储在多个节点上来确保数据的完整性和可靠性。通过定期执行备份命令，可以实现自动化的定期数据备份。ClickHouse不直接支持增量备份，但由于其分布式备份策略的特性，减少了对增量备份的需求。
分布式系统CAP原理及服务注册中心 一. 分布式的CAP原理 分布式领域CAP理论 CAP理论：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者无法同时满足。 CAP特性介绍 C(Consistency，一致性)：指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。 A(Availability，可用性)：指负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。
CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。本文不去探讨CAP理论的结论的正确性，而是去试图概述这三个特性是什么。
通过使用在Zabbix 6.0 LTS版本中新增的Zabbix Server HA集群功能，在不使用任何外部工具的情况下快速配置和部署多节点Zabbix Server HA集群。让我们看看如何在10分钟内部署Zabbix服务器HA集群。
此功能为 CDP Private Cloud Base 提供了使用多个备用名称节点的能力。
秒杀系统是电子商务领域的一个热门应用场景，它要求在极短的时间内处理大量用户请求，确保高可用性和数据一致性。其中，Redis是一个常用的数据存储组件，但在极端情况下，Redis集群可能会崩溃，导致系统不可用。本文将介绍如何构建一个高可用的秒杀系统，特别关注在Redis集群崩溃时如何保证系统的高可用性。
Elasticsearch 作为一个搜索引擎，我们对它的基本要求就是存储海量数据并且可以在非常短的时间内查询到我们想要的信息。所以第一步我们需要保证的就是 Elasticsearch 的高可用性，什么是高可用性呢？它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统在某个时刻宕掉了，比如某个网站在某个时间挂掉了，那么就可以它临时是不可用的。所以，为了保证 Elasticsearch 的高可用性，我们就应该尽量减少 Elasticsearch 的不可用时间。
高可用性 描述了一个周期内的功能连续可用的绝对程度，可表示为正常运行时间和停机时间之间的关系，如下公式：
请注意，以上回答是基于一般情况下的假设，具体的实现方式可能因环境和配置的不同而有所差异。
在分布式系统中，服务注册与发现是一项至关重要的技术，它能够有效地管理和维护服务实例的状态，提供负载均衡和高可用性支持。ZooKeeper（以下简称 zk）和 Eureka 都是广泛应用于服务注册与发现领域的工具，本文将对它们的特点进行比较分析，重点关注 CAP 理论、集群模式等方面的异同。
Windows故障转移群集是由多个服务器组成的共同提供某高可用服务，该服务用于防止单台服务器故障导致服务失效。故障转移群集是一种高可用性的基础结构层，由多台计算机组成，每台计算机相当于一个冗余节点，整个群集系统允许某部分节点掉线、故障或损坏而不影响整个系统的正常运作。一台服务器接管发生故障的服务器的过程通常称为"故障转移"。
前言： 本文是笔者与同事陈耿共同完成，不代表任何官方观点。 随着容器技术的持续发酵，以及互联网+应用的持续扩张，目前金融行业使用容器云上生产的案例越来越多。在本文正式开始之前，先看看Dockerr和K
前几天腾讯的技术开放日不知道有没有小伙伴看过，这次 TechoDay 的命题作文，是全方位、多角度地分享「信息系统迁移难点和解法」。
由于网络存储的快速发展，网络冗余技术被不断提升，提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性，网络高可用性与网络高可靠性是有区别的，网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余，达到高可用的目的。 比如冗余的交换机，冗余的路由器等
实现RabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模式非常的好且简单。主备模式也称为Warren模式
喵喵~ 🐱 猫头虎博主来啦！为了满足你们对“高可用PostgreSQL”的好奇心，今天我要和大家分享如何打造一个真正的高可用PostgreSQL环境！你是否在搜索“PostgreSQL高可用配置”和“PostgreSQL高可用工具”时感到迷茫？不要担心，我来为你指路！🚀
对于数据实时性要求不是特别严格的应用，只需要通过廉价的 pc server 来扩展 Slave 的数量，将读压力分散到多台 Slave 的机器上面，即可通过分散单台数据库服务器的读压力来解决数据库端的读性能瓶颈，毕竟在大多数数据库应用系统中的读压力还是要比写压力大很多。这在很大程度上解决了目前很多中小型网站的数据库压力瓶颈问题，甚至有些大型网站也在使用类似方案解决数据库瓶颈。
MQ的高可用性怎么保证？这样就是你用过哪个MQ，你就说说你对那个MQ的高可用性的理解。
RabbitMQ是比较有代表性的，因为是基于主从做高可用性的，我们就以他为例子讲解第一种MQ的高可用性怎么实现。
Redis是一个非常流行的开源内存数据存储解决方案，包含了许多有用的功能，例如支持各种数据结构、复制、持久化等等。Redis还提供了外部Redis哨兵用于监控和管理Redis集群的高可用性。
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