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服务治理在猫眼娱乐的演进之路（一）- 高可用治理中心
所以基于这些问题，猫眼开始开展服务治理的演进之路。 高可用治理中心在猫眼的落地 我们关注发现，猫眼主要面临的场景是大流量下的概率性故障。 基于这样的一些背景，我们得出高可用治理在猫眼的落地理论架构是：面向故障全生命周期进行治理，悲观与乐观并济。 基于这样的一些考虑，我们开展了专项的治理行动，自研了猫眼高可用治理中心，代号大禹。旨在提供自动化的限流、熔断、降级、隔离、演练、监控报警的一站式可用性保障方案。 首先，这个是我们高可用治理中心的一个分层架构。 当然，稳定性保障仅靠高可用治理中心是不够的，业务层面，也进行了大量的持续优化。
1.1K00发布于 2019-12-19 - 来自专栏Linyb极客之路
高可用架构的6大常规方案
什么是高可用架构 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 业务中接触到的6种高可用方案 LVS+Keepalive LVS的全称是linux visural server，即虚拟的linux机器，这个名称再恰当不过了。该方案的实现大概是这样的。 zookeeper本身实现了高可用，zookeeper本身的高可用及原理在这儿不详细介绍，这里只介绍如果通过zookeeper管理服务。 关于zookeeper实现服务高可用，以后会详细介绍。 通过中间件实现高可用 这里暂时不详细介绍，说一下我了解的几个中间价：mycat 实现mysql高可用的中间件。 早期版本redis不支持集群，那时候redis的高可用也是基于中间件来做的。
3.9K20发布于 2021-09-23 - 来自专栏开发经验
微服务治理之道：构建可伸缩和高可用的系统
文章目录 什么是微服务治理？ 1. 服务发现和注册 2. 负载均衡 3. 容错处理 4. 安全 5. 日志和监控 6. 版本管理 构建可伸缩的微服务系统 1. 水平扩展 2. 使用负载均衡 3. 然而，微服务并不是银弹，它引入了新的挑战，特别是在微服务治理方面。本文将探讨微服务治理的重要性，以及如何构建可伸缩和高可用的微服务系统。 什么是微服务治理？ 微服务治理需要提供身份验证和授权机制，以保护系统免受恶意攻击。 5. 日志和监控 监控微服务的运行状况对于排除问题和提高性能至关重要。微服务治理应该提供监控和日志记录功能。 6. 、可伸缩性和高可用性方面。 通过合理的微服务治理、水平扩展、负载均衡、自动化和高可用性设计，您可以构建出稳定、高效且可伸缩的微服务系统。
64410编辑于 2023-12-13 - 来自专栏技术杂记
Mycat HA(高可用) 与 LB(负载均衡)6
proxy-protocol.txt ├── sbin │ └── haproxy └── share └── man └── man1 └── haproxy.1 6
42530编辑于 2021-12-02 - 来自专栏AustinDatabases
谁说postgresql 没有靠谱的高可用（6）
max_replication_slots = 10 wal_level = 'hot_standby' hot_standby = on archive_mode = on archive_command = 6 其实postgresql 的高可用方法有很多，这六期仅仅是说了其中一种，高可用可以有很多的变化，即使是repmgr 也可以搭配其他的多种中间件来进行高可用的使用。 学无止境，适合就好。
2.6K20发布于 2020-02-13 - 来自专栏闲余说
架构设计 6-高可用架构之高可用计算架构
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。 高可用计算架构 设计思想：通过增加更多服务器来达到计算高可用 设计复杂度：主要体现在任务管理方面，即当任务在某台服务器上执行失败后，如何将任务重新分配到新的服务器进行执行 哪些服务器可以执行任务 每个服务器都可以执行任务 ，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，此时系统处于不可用状态 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。
70930编辑于 2022-08-19 - 来自专栏博文视点Broadview
6种MySQL高可用解决方案对比
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。 在介绍各种方案之前，读者首先必须了解MySQL复制功能，MySQL的高可用方案几乎全部是基于MySQL复制实现的。 通过MMM方案用户能实现服务器的故障转移，从而实现MySQL的高可用。 InnoDB Cluster的整体架构如下图所示： #6 方案六——MySQL InnoDB ClusterSet MySQL InnoDB ClusterSet通过将主要的InnoDB Cluster 关于官方提供的高可用方案，如果你希望获得更多详细的信息，可以阅读《MySQL高可用解决方案——从主从复制到InnoDB Cluster》一书，了解更多这些方案的详细内容！
9K33编辑于 2022-09-28 - 来自专栏杨建荣的学习笔记
B站服务稳定性建设：高可用架构与多活治理
当前继续专注于核心业务多活建设推进、多活管控治理等工作。 分享概要 一、高可用多活架构 二、业务多活改造 三、多活管控与治理 一、高可用多活架构 相较于传统的灾备单活的架构，多活指的是在同城或异地的一个数据中心建立一套与本地生产系统部分或完全对应的一套服务，再进行流量调度 1.高可用整体架构 2.多活的方案类型 我们使用蚂蚁的CRG多活定义类型，CRG分别代表GZone 、RZone、CZone的三种模式。 三、多活管控与治理 1.多活元信息规则治理 我们初期在CDN上的一些规则偏向非标，有大量的正则写法，所以我们在做第一步时就对多活元信息的规则进行了治理，APIGW接入时也应用了前缀路由的模式，以方便做后续的统一切流管理 6.多活有效性验证 1)依赖展示 同城多活方案强调在机房内能够实现读写流量的处理，以便在故障时快速恢复。因此在有效性验证方面，比较注重依赖的排查。
1.4K21编辑于 2023-09-04 - 来自专栏全栈程序员必看
rabbitmq高可用集群搭建_mongodb高可用架构
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 HAProxy 同时支持四层和七层负载均衡，并基于单一进程的事件驱动模型，因此它可以支持非常高的井发连接数。 此时对外服务的 VIP 依然可用，代表已经成功地进行了故障转移。 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
3K10编辑于 2022-09-30 - 来自专栏后台技术底层理解
redis高并发高可用
redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。 所以就有了几个问题？ 什么是主从架构，主从如何备份？ redis在分布式方面的需求 2、遇到单机内存，并发和流量瓶颈等问题时，可采用Cluster方案达到负载均衡的目的 3、可实现动态扩容 4、P2P模式，无中心化 5、通过Gossip协议同步节点信息 6、 哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。 哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。 ==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
3.2K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏SY小站的专栏
ingress高可用
kube-proxy转发到Ingress Controller的pod上,多走一趟路 4、不创建svc,效率最高,也能四层负载的时候不修改pod的template,唯一要注意的是`hostNetwork: true 高可用选择第四种
2.5K30发布于 2020-06-15 - 来自专栏写代码和思考
高可用 - 简述
背景 本文记录一些高可用的内容，和数据库在高可用方面的演进过程。 1. 概念 可用性: 即软件系统在一段时间内提供 有用资源 的能力。 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： A = 100 – (100*D/U) 备注：A 表示可用性；D 表示 非计划停机时间；U 表示正常运行时间 如何设计来做到高可用 保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余 和 故障转移。 单点系统的问题是，挂了就完全不可用了，服务会受影响。如果有冗余备份，其他后备的系统能够顶上，保证服务继续可用。 所以，又往往是通过“自动故障转移”来使得快速切换到备份系统来实现高可用。 常见的互联网分布式架构是： 前端 ---> 反向代理 --> WEB应用 --> 服务 --> 数据库（及缓存） 其中，高可用可涉及到上面每个节点的高可用保障，我们看下数据的高可用架构的演变过程。
2.1K10发布于 2020-05-08 - 来自专栏问天丶天问
SkyWalking 高可用
生产环境中，后端应用需要支持高吞吐量并且支持高可用来保证服务的稳定，因此需要高可用集群管理。 高可用需要： 至少一个 Nacos（可以是nacos集群） 至少一个 ElasticSearch / mysql（可以是es/msql集群） 至少2个skywalking oap服务； 至少1个UI（UI
47110编辑于 2024-10-03 - 来自专栏编程一生
实践高可用
本篇文章是之前一篇《大话高可用》的高可用心法的案例篇。 说实践之前先说概念。 具体实践如下： 架构高可用 交易这边进行在进行重构。将原有的核心交易从职责上划分为交易收单、交易保障和数据中心三个大块。 从高可用上，交易收单要保证实时交易现场的可用。 所以它才是对高可用需要考虑最多的，对MTBF和MTTR都要考虑和权衡。但是在对高可用要求上交易收单和交易保障是基本职责，指标就是稳定、稳定和稳定。 数据中心关乎的用户体验，是可以持续优化的，但是对高可用是有一定容忍度的：比如页面会加载慢，或者第一次加载不了刷新就成功了。 强依赖高可用 比如数据库的密码，不仅是加密的，而且是在中央集群秘钥管理中心统一管理的。中央集群的就会有秘钥获取不到的风险。按照API，如果获取不到则会抛出指定异常。 这是强依赖，需要容灾。
1.1K30发布于 2018-07-02 - 来自专栏编程一生
大话高可用
今天老大跟我讨论说，没有看到过一篇够全面体系的高可用的文章。谈到高可用，基本都是以偏概全的文章。今晚抽空想了一下这个问题。 高可用我另一个更资深老大其实总结的很全面了：别人死我们不死，自己不作死，不被队友搞死。 然后就是怎么别人死我们不死：最好就是别人的东西和我们没关系，就是去依赖。如果实在有依赖呢，那就尽量弱依赖。
1K20发布于 2018-07-02 - 来自专栏院长运维开发
ingress高可用
app.kubernetes.io/name: ingress-nginx app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx --- Ingress Contronler 高可用 也就是使用了主机的dns,会导致svc的请求直接走宿主机的上到公网的dns服务器而非集群里的dns server,需要设置pod的dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet即可解决 高可用选择第四种
2.6K20发布于 2020-06-13 - 来自专栏用户1337634的专栏
高可用 --- Redis
因为Redis拥有诸多优秀的特性，使用范围越来越广，系统对其可用性的依赖也越来越重，当前绝大部分系统使用的Redis都实现了高可用。 这里主要介绍Redis官方推荐的两种高可用方案Sentinel和Redis Cluster。 （如有不明白可以参考《Redis设计与实现》） 高可用 Redis实现高可用主要有两种方式，一种是Sentinel（3.0之前），一种是3.0正式支持的Redis Cluster（推荐）。 举个例子，在一个由10个Sentinel组成的Sentinel系统里面，只要有大于等于10/2+1=6个Sentinel将某个Sentinel设置为局部领头Sentinel，那么被设置的那个Sentinel 如果master没有设置持久化，存在风险，如果不小心重启，则会丢失所有数据，而且从机也会因为同步，丢失所有数据（所以一定要高可用）。
1.1K40发布于 2019-03-27 - 来自专栏PHPer 进击
MySQL - 高可用性：少宕机即高可用？
我们之前了解了复制、扩展性，接下来就让我们来了解可用性。归根到底，高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。 老规矩，讨论一个名词，首先要给它下个定义，那么什么是可用性？ 1 什么是可用性 我们常见的可用性通常以百分比表示，这本身就有其隐藏的意味：高可用性不是绝对的。换句话说，100% 的可用性是不可能达到的。没错，这里可以这么肯定的说。 因此，对于可用性，我们可以遵循这样一个原则： 能够承担多少宕机成本，就保证相应的可用时间。 这也说明了一个普遍的情况： 许多高可用策略可能会产生反作用 了解了可用性的定义及其降低可用性的因素，我们就要来考虑如何提高系统的可用性了。 3 如何实现高可用性 通过上面的分析，也许你已经发现了，我们可用性取决于两个时间： 应用的平均失效时间 应用的平均恢复时间 因此，提高可用性也可以从这两个方面入手。
1.9K20发布于 2019-05-13 数据治理之重：Hive Metastore深入解析与高可用配置全攻略
值得一提的是，随着数据治理需求的不断提升，Hive Metastore的功能和重要性也在不断演进。例如，在企业级应用中，Metastore的高可用性和性能优化已成为数据平台稳定运行的关键保障。 Metastore高可用性需求与挑战 在大数据平台中，Hive Metastore作为元数据管理的核心枢纽，其高可用性已成为企业数据治理架构中不可忽视的关键要素。 数据库复制：MySQL主从复制配置 数据库层的高可用是Metastore高可用架构的基石。 Metastore服务层配置与多实例部署 在数据库高可用的基础上，需部署多个Metastore服务实例以实现服务层的高可用。 这个案例充分证明了Metastore高可用配置在大规模生产环境中的必要性。通过合理的架构设计和持续优化，不仅解决了单点故障问题，还显著提升了整体系统性能，为企业的数据治理体系提供了坚实保障。
41010编辑于 2025-11-28- 来自专栏【腾讯云开发者】
熔断、隔离、重试、降级、超时、限流，高可用架构流量治理核心策略全掌握
目录 1 可用性的定义 2 流量治理的目的 3 流量治理的手段 4 总结 01、可用性的定义 在探讨高可用架构之前，让我们以 O2 系统为例，解释一下何谓可用性。 02、流量治理的目的 在保障系统高可用性的过程中，流量治理扮演着关键角色：它不仅帮助平衡和优化数据流，还提高了系统对不同网络条件和故障情况的适应性，是确保服务高效连续运行的不可或缺的环节. 04、总结 想要让系统长期“三高”，流量治理只是众多策略的其中一个，其他还有像存储高可用、缓存、负载均衡、故障转移、冗余设计、可回滚设计等等均是确保系统长期稳定运行的关键因素，笔者也期待在后续就这些策略再和大家进行分享 本文在介绍高可用架构中流量治理部分时，我们详细讨论了从熔断机制到隔离策略、重试逻辑、降级方案，以及超时和限流控制等多种手段，这里简单归纳一下： 熔断 机制，包括传统熔断器和 Google SRE 模型， 这些流量治理的手段不仅确保了服务的连续性和可靠性，还提高了用户体验和系统的整体效率。 最后想说，高可用的本质就是面向失败设计。它基于一个现实且务实的前提：系统中的任何组件都有可能出现故障。
3.7K46编辑于 2023-12-27
腾讯云开发者
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