导读:《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第五部分,主要介绍高可用存储架构,分别介绍了双机架构和集群架构以及各种具体方案的优缺点和应用场景。 场景 主备复制是最常见也是最简单的一种存储高可用方案,几乎所有的存储系统都提供了主备复制的功能,例如 MySQL、Redis、MongoDB 等 主从复制 主机负责读写操作,从机只负责读操作,不负责写操作 缺点 虽然中介式架构在状态传递和状态决策上更加简单,但并不意味着这种优点是没有代价的,其关键代价就在于如何实现中介本身的高可用。 ZooKeeper 本身已经实现了高可用集群架构,因此已经帮我们解决了中介本身的可靠性问题,在工程实践中推荐基于 ZooKeeper 搭建中介式切换架构。 数据集中集群架构中,客户端只能将数据写到主机;数据分散集群架构中,客户端可以向任意服务器中读写数据 场景 数据集中集群适合数据量不大,集群机器数量不多的场景:ZooKeeper 集群,一般推荐 5 台机器左右
大纲1.RocketMQ的整体架构与运行流程2.基于NameServer管理Broker集群的架构3.Broker集群的主从复制架构4.基于Topic和Queue实现的数据分片架构5.Broker基于Pull 2.基于NameServer管理Broker集群的架构3.Broker集群的主从复制架构4.基于Topic和Queue实现的数据分片架构5.Broker基于Pull模式的主从复制原理(1)Broker主从复制的 10.Broker数据与服务是否都实现高可用了(1)RocketMQ4.5.0之前(2)RocketMQ4.5.0之后(1)RocketMQ4.5.0之前Broker主节点崩溃后,是没有高可用主从切换机制的 此外主节点崩溃后,从节点可能存在有些最新的数据没来得及同步过来,出现数据丢失的问题,所以数据和服务没有实现高可用。 (2)RocketMQ4.5.0之后实现了主从同步 + 主从切换的高可用机制,保证数据和服务都是高可用的。
高可用HA(High Availability)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,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%。 MySQL高可用 说到MySQL的高可用,不得不提到复制,复制是MySQL高可用的基础。复制解决了什么问题呢? 1.2 高可用复制架构 ? 1.3.mysql 高可用架构 1.3.1 MySQL Cluster架构 限制存储引擎为NDB存储引擎: ? 此架构特点: 1、安装布署简单,不影响现有架构 2、自动监控和故障转移 3、保障数据一致性 4、故障切换方式可使用手动或自动多向选择 5、适应范围大(适用任何存储引擎) 2.MySQL高可用带给我们对高可用架构设计的思考 为了高可用的保证,有了多主或者主从切换。 数据库的高可用架构一般在系统的底层,这方面的技术要求比较高,整个高可用系统大致如下: ?
作为建立在 Apache Spark 之上的企业级即席 SQL 查询服务,Kyuubi 以高可用性 (HA) 为主要特征,旨在确保约定的服务可用性级别,例如高于正常运行时间。 如果没有 HA,如果服务器崩溃,在修复崩溃的服务器之前,Kyuubi 将不可用。 高可用架构 目前,Kyuubi 支持负载均衡,使整个系统高可用。 负载均衡旨在优化所有 Kyuubi 服务单元的使用,最大化吞吐量,最小化响应时间,避免单个单元过载。 但它没有任何高可用性的可用性。 生产模式 出于生产部署目的,kyuubi.ha.zookeeper.quorum 需要一个外部 Zookeeper 集群。 10.242.189.214:2181/;serviceDiscoveryMode=zooKeeper;zooKeeperNamespace=kyuubi' -n kentyao 本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」
重新配置集群中的其它slave对新的Master进行同步 什么是高可用架构 https://www.cnblogs.com/tengpan-cn/p/7193300.html 在介绍高可用架构的方案之前 ,先说一下什么是高可用架构,高可用架构应具备但不限于以下特征: 主从切换 很好理解,当其中一台机器的服务宕机后,对于服务调用者来说,能够迅速的切换到其他可用服务,从服务升级为主服务,这种切换速度应当控制在秒级别 【软件架构篇】浅谈高可用 https://www.jianshu.com/p/35e4c2db6fde 高可用架构(转载) https://www.cnblogs.com/shizhiyi/p/7750493 /p/7750530.html 数据库架构杂谈(2)高可用与一致性 https://zhuanlan.zhihu.com/p/340189997 高可用基本架构 https://blog.csdn.net go打造分布式系统及中间件设计 https://4m.cn/3034v 微服务高可用之熔断器实现原理与 Golang 实践 https://4m.cn/Xkd5b 限流、负载、降级、柔性 后台必备意识
引言 “高可用”是互联网一个永恒的话题,先避开MySQL不谈,为了保证各种服务的高可用有几种常用的解决方案。 服务冗余:把服务部署多份,当某个节点不可用时,切换到其他节点。 一主一备: MySQL的各种高可用架构,都脱离不了MySQL实例之间的数据同步,因此,我们先介绍下最简单的一主一备架构下MySQL的数据同步流程。 上图是主从数据同步的一个示意图。 基于MySQL主从同步数据越来越完善,效率越来越高,也就引出了第一种MySQL的高可用架构: 基于MySQL自身的主从同步方案,常用的一种部署架构是:用户通过VIP访问Master和Slave节点,每个节点采用 基于MHA的高可用架构:部署一份MHA的Manager节点,在MySQL各个实例部署MHA Node节点。MHA可以实现秒级的故障自动转移。 总结 MySQL的高可用架构没有银弹,了解其原理,选择符合自己业务场景的部署架构就可以了。
高可用架构改造要点总结 针对小程序点餐平台的高并发场景(10万QPS、500万日订单、99.99%可用性),以下是关键改造措施: 前端接入优化 CDN加速静态资源 商品图片等静态数据通过多地CDN节点分发 架构原则映射 冗余与扩展:无状态服务水平扩展、订单分库、双线路容灾。 异步削峰:MQ解耦、消息推送中心。 监控兜底:一体化监控面板、限流熔断策略。 性能优化:CDN、缓存预热、硬件升级。
系统高可用实现手段 冗余与无单点设计 部署关键节点时避免单点故障,例如负载均衡采用双节点+Keepalived方案(如Nginx/HAProxy/LVS),通过虚拟IP实现故障自动切换。 水平扩展是应对高并发场景的核心手段。 柔性事务设计 在分布式场景下优先保证可用性,采用最终一致性方案: 异步消息队列(如Kafka/RabbitMQ)实现数据同步 TCC(Try-Confirm-Cancel)模式补偿事务 本地消息表+定时任务校对 ,将系统可用性提升至99.99%(年停机时间小于52分钟)。 实际实施需根据业务特点权衡,例如金融系统需更强一致性,而电商可优先保证可用性。
RabbitMQ 高可用集群搭建 1 集群简介 1.1 集群架构 当单台 RabbitMQ 服务器的处理消息的能力达到瓶颈时,此时可以通过 RabbitMQ 集群来进行扩展,从而达到提升吞吐量的目的 一个高可用,负载均衡的 RabbitMQ 集群架构应类似下图: 这里对上面的集群架构做一下解释说明: 首先一个基本的 RabbitMQ 集群不是高可用的,虽然集群共享队列,但在默认情况下,消息只会被路由到某一个节点的符合条件的队列上 retries 3 # 每个进程可用的最大连接数 maxconn 2000 # 连接超时 timeout connect 5s # 客户端超时 秒进行一次健康检查,如果连续两次的检查结果都是正常,则认为该节点可用,此时可以将客户端的请求轮询到该节点上;如果连续 3 次的检查结果都不正常,则认为该节点不可用。 juejin.im/post/6844904071183220749 RabbitMQ 官方文档 —— 集群指南:www.rabbitmq.com/clustering.… RabbitMQ 官方文档 —— 高可用镜像队列
「总体架构」: ? canal server 启动instance; canal client 每次进行connect时,会首先向 zookeeper 询问当前是谁启动了canal instance,然后和其建立链接,一旦链接不可用 11110 tcp端口,canal提供netty数据订阅服务的端口 metric端口, promethues的exporter监控数据端口 (未来会对接监控) 多台Server关联同一个集群即可形成主备HA架构
系统架构&高可用 系统架构 Yarn在架构上是主从架构,其中Resource Manager是主节点,Node Manager是从节点。 在架构部署上,Node Manager与HDFS的DataNode安装在同一节点,以便将计算任务移动到数据上。 其中主节点Resource Manager可以有热备节点,以实现集群高可用。
前者侧重于对具体的问题,思考能否实现、如何实现、实现的好不好、效率高不高。后者侧重于对明确或者模糊的问题, 思考真正需求是什么、为什么是这样、如何分析成册、如何描述给下游同事。 (4)微服务架构模式使得敏捷开发、持续化部署成为可能。 (5)微服务架构模式使得每个服务独立扩展。你可以根据每个服务的规模来部署满足要求的规模。你可以使用更合适于服务资源需求的硬件。 (5)测试一个基于微服务架构的应用也是很复杂的任务。 而我们公司微服务架构的具体实现: ? 每个微服务单元,可以根据业务量进行,横向扩展,部署多个实例负载相应请求。 关于高可用架构设计 【由于时间有限,没有画图,纯文字略显粗糙,不过希望猿友可以耐心看完】 正常情况下,我们一般一个微服务单元部署两个实例,分别放到两台服务器上,可以达到一个容灾效果。 再者就是,学会做数据冗余,以前数据库服务非常昂贵,我们坚持数据库的第三范式,避免冗余,而现在我们应该考虑的是如何做好数据冗余,以提高系统的可用性。不仅仅是表字段冗余,甚至可以整张表冗余。
Atlas是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 Atlas主要功能: 1.读写分离 2.从库负载均衡 3.IP过滤 4.自动分表 5.DBA可平滑上下线DB 6.自动摘除宕机的DB Atlas介绍 Atlas是一个位于应用程序与MySQL
B 站崩了,总结下「高可用」和「异地多活」 上次折腾完 ELK 日志检索平台后,开发环境可以正常查询日志了。 最近在做系统高可用相关的工作,这次我来分享下 MySQL 双主 + Keepalived 的高可用落地和踩坑之路。 一文带你搭建一套 ELK Stack 日志平台 一、方案选择 对于 MySQL 的高可用,主要分为两步,配置 MySQL 主主模式和 keepalived 软件。 ,需要注意的是后续搭建的主主架构是基于主从架构来的,区别就是修改了一部分配置。 这里我配置成第二种功能场景,保障 MySQL 服务的高可用。另外可以配置 MySQL 服务异常时,发送邮件给运维或开发人员,由他们检查服务器的状态。
就像Redis Sentinel的架构,执行故障转移的时候,必须要先从所有哨兵中选一个负责故障转移的节点一样。kafka 也要先从所有Broker中选出唯一的一个Controller。 HW(Hign Watermark 高水位):ISR中最小的LEO。Leader会管理所有ISR中最小的LEO为HW。 consumer最多只能消费到HW之前的位置。 leader更新HW(ISR最小的LEO) kafka设计了独特的ISR复制,可以在保障数据一致性情况下又可以提供高吞吐量。
OpenStack是一个开源的云计算平台,其架构包括计算、存储和网络服务,可以提供强大的虚拟化能力和自动化管理功能。为了确保OpenStack平台的高可用性,需要采用一定的架构方案和技术手段。 本文将介绍一些常见的OpenStack高可用架构方案。控制节点高可用方案控制节点是OpenStack平台的核心,它负责管理所有的计算、存储和网络资源。 常见的负载均衡器包括HAProxy、Nginx和F5等。使用集群也是一种常见的控制节点高可用方案。通过将多个控制节点组成一个集群,可以实现数据同步和故障转移。 通过将多个磁盘组合成一个逻辑卷,并使用RAID技术实现数据冗余和故障恢复,可以提高存储系统的可用性。常见的RAID级别包括RAID 0、RAID 1和RAID 5等。 使用负载均衡器是一种简单的网络节点高可用方案。通过将多个网络节点配置在负载均衡器后面,可以实现请求的自动分发和故障转移。常见的负载均衡器包括HAProxy、Nginx和F5等。
《构建高可用VMware vSphere 5.X虚拟化架构》以VMware vSphere 5.1版本为例,介绍在企业应用平台上,如何构建高可用ESXi主机、高可用vCenter Server服务器、 高可用网络、高可用存储等基础架构。 《构建高可用VMware vSphere 5.X虚拟化架构》以实战为主,内容都来自于作者近几年参与的企业虚拟化建设项目,收录实际项目中比较常见的问题以及解决问题的方法,可以迅速提高读者动手能力以及故障处理能力 《构建高可用VMware vSphere 5.X虚拟化架构》适用于对VMware vSphere虚拟化架构有一定了解的人员或虚拟化架构管理人员,没有基础的读者可参考《VMware vSphere 5.0 虚拟化架构实战指南》一书。
导读:《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第六部分,主要介绍高可用计算架构,介绍了高可用架构设计的要点以及不同架构方式的优缺点。 主备 主备架构是计算高可用最简单的架构,和存储高可用的主备复制架构类似,但是要更简单一些,因为计算高可用的主备架构无须数据复制 详细设计 主机执行所有计算任务 当主机故障(例如,主机宕机)时,任务分配器不会自动将计算任务发送给备机 缺点:主从架构需要将任务分类,任务分配器会复杂一些。 集群 计算高可用集群包含 2 台服务器的集群,这点和存储高可用集群不太一样。 存储高可用集群把双机架构和集群架构进行了区分;而在计算高可用集群架构中,2 台服务器的集群和多台服务器的集群,在设计上没有本质区别,因此不需要进行区分 对称集群 通俗的叫法是负载均衡集群。 个人思考 相对高可用存储架构,计算架构相对简单,不涉及数据同步和一致性。关键点在于如何将请求路由到合适的实例上。 reference 从 0 开始学架构
为此,对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。 为了实现高可用,「付钱拉」从避免单点故障、保证应用自身的高可用、解决交易量增长等方面做了许多探索和实践。 通常机房的出口IP都是固定的,从而被网络运营商误认为是来自这个出口IP的交易是流量攻击,最终导致A三方鉴权和支付接口同时不可用。 (5) 再说一个数据库的问题,同样是因为「付钱拉」交易量突增引发的。 (2)限制资源的使用 对于资源使用的限制设计是高可用系统最重要的一点,也是容易被忽略的一点,资源相对有限,用的过多了,自然会导致应用宕机。 下面我们对分析系统做一个详细介绍: (1)系统运行架构 ? (2)系统运行流程 ? (3)系统业务监控点 「付钱拉」的业务监控点都是在日常运行过程中一点一滴总结出来的,分为出警类和关注类两大块。
MongoDB 背景 高可用架构 Master-Slave 模式 Replica Set 副本集模式 Sharding 模式 推荐使用姿势 使用姿势一:怎么保证高可用? MongoDB 是 Top5 内的唯一的非关系型数据库。我们今天从比较高的层面来观摩学习下 MongoDB 的几种高可用架构。通过观察这几种架构我们甚至能体会到通用的分布式架构的一个演进方向。 ? 高可用架构 ? 高可用性 HA(High Availability)指的是缩短因正常运维或者非预期故障而导致的停机时间,提高系统可用性。 那么问题来了,都说自己的服务高可用,高可用能量化衡量吗? 我们从 Mongo 的三种高可用模式逐一介绍,这三种模式也代表了通用分布式系统下高可用架构的进化史,分别是 Master-Slave,Replica Set,Sharding 模式。 今天从比较大的层面来分析了下 MongoDB 的高可用架构,这 3 种架构也是分布式系统里常见的架构模式,非常实用,你学 fei 了吗?