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Vertica 高可用性测试
Vertica也是MPP架构的数据库，相比大家熟悉的MPP架构，比如Greenplum和hadoop这些产品，Vertica最大的不同就是没有主节点这个概念。 也就是说Vertica集群中（K-safe=1情况)，任何一个节点宕机都不会影响到其他节点对外提供服务。 而在其他有主节点的架构中，一旦主节点挂掉，整个集群就会挂掉，所以还需要考虑进一步冗余主节点。
93220编辑于 2022-05-06 - 来自专栏云计算教程系列
什么是高可用性？
高可用性是一种大规模的基础设施设计，可以满足后面的考虑因素。 在本指南中，我们将讨论什么是高可用性意味着什么，以及它如何提高您的基础架构的可靠性。 什么是高可用性？ 对于您的基础架构实现高可用性是减少这类事件的影响的有用策略。高度可用的系统可以自动从服务器或组件故障中恢复。 什么使系统高度可用？ 高可用性的目标之一是消除基础架构中的单点故障。 这就是使用浮动IP的高可用性基础架构的样子： 高可用性需要哪些系统组件？ 在实践中实现高可用性时，必须仔细考虑几个组件。 高可用性系统必须在发生故障时考虑数据安全性。 网络：计划外网络中断是高可用性系统的另一个可能的故障点。为可能的故障制定冗余网络策略非常重要。 可以使用哪些软件来配置高可用性？ 高可用性系统的每一层在软件和配置方面都有不同的需求。但是，在应用程序级别，负载平衡器是创建任何高可用性设置的重要软件。
7.3K00发布于 2018-10-25 - 来自专栏全栈程序员必看
架构要素-高可用性
高可用性—万无一失 实现高可用架构的主要手段是数据和服务的冗余备份及失效转移。 高可用的应用： 应用层主要处理站点应用的业务逻辑，因此也称业务逻辑层，应用的一个显著特点是应用的无状态。 高可用的服务： l 分级管理 l 超时设置 l 异步调用 l 服务降级：两种手段，拒绝服务（拒绝非关键业务服务，或降低拒绝部分非关键服务，以保证核心服务）和关闭服务。 高可用的数据： l CAP, 大型站点中。一般会选择强化分布式存储系统的可用性（A）和伸缩性（P）。而在某种程度上放弃一致性（C）. 对不一致性数据进行某种意义的补偿和纠错。
60120编辑于 2022-07-10 - 来自专栏huofo's blog
5、pgpool-II高可用性（一）数据库的高可用性
官网示例 一、实现原理 使用 pgpool-II 软件；我们常用来实现流复制的高可用性；备库只读的，不可写；就是当主库出现问题时；需要把备库自动激活为主库；来接管服务。 这在其他高可用软件也有这功能，而 pgpool-II 在配置文件 pgpool.conf 中提供配置项 failover_command 。让用户配置一个脚本，当发生故障切换时，执行该脚本。 演练目的： 搭建 pgpool 集群 测试数据库的高可用性 修复 primary 节点重新加入集群 2.1、环境规划 1、PostgreSQL库的IP/Port规划 主机名 角色 ip 端口 数据目录 | | | 2020-12-01 14:38:09 (2 rows) 2.4、测试高可用性
2.6K20编辑于 2022-03-18 - 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。 每个应用对可用性的需求各不相同。在设定一个目标值之前，一定要考虑清楚是不是确实需要达到这个目标。可用性的效果和开销对应的比例并不是线性增长的，每提高一点可用性，所花费的成本都会远超之前。 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 MySQL集群：高可用性DBMS
作为预防措施，我们必须引入辅助DNS-DHCP服务器，该服务器必须配置为高可用性模式（HA），以便在主服务器关闭时辅助服务器接管并处理传入的请求。 高可用性的DNS服务器必须始终保持两台服务器中的数据库同步。而且，两个DHCP服务器都工作在主动 - 主动模式下，这样它们就可以将IP地址池分隔开，并且可以先后处理传入的DHCP请求。 为了创建高可用性环境，如上所述，MySQL提供了两种解决方案。MySQL同步(replication)和MySQL集群。 他们运行mysqld守护进程并将其组合在一起形成一个集群，从而实现高性能（由于并行性）和高可用性。这些节点处理所有传入的查询，与数据节点通信并提供对集群的应用程序访问。 运行原理 在MySQL集群的核心，有一个NDB（网络数据库）存储引擎，它实际上负责高可用性环境和数据冗余。
2.4K70发布于 2018-05-22- 来自专栏京程一灯
如何创建高可用性系统
单点故障是任意基础设施的崩溃，设计并运行具有高可用性的系统是避免停机的关键。 什么是高可用性（high availability）？ 高可用性系统必须在发生故障时考虑数据安全。 网络：高可用性系统的另一个可能的故障点是计划外的网络中断。为可能的故障制定冗余网络策略非常重要。 基本 HA 基础架构是什么样的？ 基本高可用性基础设施 我们如何实施高可用性基础架构来确保网站保持在线状态呢？ 高可用性系统1中的浮动IP（1） ? 高可用性系统1中的浮动IP（2） 在上面的示例中，有两个相同的服务器处于主从模式，其中托管了相同的网站。网站的 DNS 指向浮动 IP。 设计和实现高可用性系统可能看起来很复杂。但它是现代系统的一个基本特征，企业、员工和客户都希望服务不被中断，并能保证 100％ 的正常运行时间。
1.2K30发布于 2019-08-06 - 来自专栏企鹅号快讯
高可用性的前生今世
高可用性（High Availability，简写为HA）是一个有着很长历史的话题。 大多数的HA解决方案主要依赖于硬件的冗余以及那些具有特殊目的的、被设计为更好地利用硬件的软件，虚拟化和云计算平台就属于早期的实现高可用性的方法。 HA解决方案可能是很昂贵的，在企业的方案组合中，并不是所有的业务都需要处于同一个可用性水平，关键业务功能可能需要较高水平的可用性，而那些业务支持功能可能就不需要那么高的可用性。 -------------------------------------- HA的未来---软件定义存储 到目前为止，高可用性一直是许多软件定义存储解决方案面临的挑战，因为传统的高可用性故障转移机制需要使用特殊的硬件 这是可用性技术向前迈出的重要一步，因为不再需要专用硬件和定制硬件来实现快速可靠的故障转移。 最关键的是这两种技术都降低了高可用存储云部署的成本。
1.4K70发布于 2018-01-11 - 来自专栏须臾之余
高可用性（High Availability）：Redis 哨兵是Redis官方的高可用性解决方案
自动发现 Sentinel 和从服务器 一个 Sentinel 可以与其他多个 Sentinel 进行连接， 各个 Sentinel 之间可以互相检查对方的可用性， 并进行信息交换。
1.1K30发布于 2019-11-27 - 来自专栏超级架构师
【可用性设计】 GCP 面向规模和高可用性的设计
当您跨故障域进行复制时，您可以获得比单个实例更高的聚合级别的可用性。有关更多信息，请参阅区域和可用区。 设计具有故障转移功能的多区域架构以实现高可用性 通过将应用程序架构为使用分布在多个区域的资源池，并在区域之间进行数据复制、负载平衡和自动故障转移，使您的应用程序对区域故障具有弹性。 在这两种情况下，故障都应该引发高优先级警报，以便操作员可以修复错误情况。服务组件应该在失败打开方面犯错，除非它给业务带来极大风险。 有关详细信息，请参阅服务可用性的计算。 启动依赖 服务启动时的行为与其稳态行为不同。启动依赖项可能与稳态运行时依赖项有很大不同。 实施具有自动故障转移的多区域架构以实现高可用性。 使用负载平衡在分片和区域之间分配用户请求。 设计应用程序以在过载情况下优雅降级。提供部分响应或提供有限的功能，而不是完全失败。
1.8K20编辑于 2022-08-26 - 来自专栏Hadoop数据仓库
HAWQ技术解析（十四） —— 高可用性
一、HAWQ高可用简介 HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品，其高可用性至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高可用时需要考虑并实施的三个层次。 配置一个新的从master节点（可选但推荐） 手工切换master后，最好配置一个新的从master节点，继续保持master的高可用性，配置过程参考“1. 三、HAWQ文件空间与HDFS高可用 如果在初始化HAWQ时没有启用HDFS的高可用性，可以使用下面的过程启用它。 配置HDFS集群高可用性。 收集目标文件空间的信息。 配置HDFS集群高可用性 （1）HDFS HA概述 HDFS中的NameNode非常重要，其中保存了DataNode上数据块存储位置的相关关系。 （2）使用Ambari启用HDP的高可用性（参考How To Configure NameNode High Availability）。
1.9K100发布于 2018-01-03 - 来自专栏全栈程序员必看
CAP原理和数据高可用性
数据高可用性 数据高可用性包括如下几个方面的含义 数据持久性 保证数据可以持久存储，在各种情况下都不会出现数据丢失。 CAP原理 CAP原理认为，提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性（Consistency）、数据可用性（Availbility）、分区耐受性（Patition Tolerance，系统具有跨网络分区伸缩性 这三个条件，如图 在大型网站，数据规模总是急剧扩张的，因此可伸缩性即分区耐受性必不可少，规模变大以后，机器数量也会变得庞大，这时网络和服务器故障就会频繁出现，要想保证应用可用，就必须保证分布式处理系统的高可用性 所以在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性（A）和伸缩性（P），而在某种程度上放弃一致性（C）。 一般来说，数据不一致通常出现在系统高并发或者集群状态不稳定（故障恢复、集群扩容…）的情况下，应用系统给需要分不是数据处理系统的数据不一致性有所了解并进行某种意义上的补偿和纠错，一笔I安出现系统数据不正确
65610编辑于 2022-08-26 - 来自专栏性能与架构
高可用性方案Keepalived工作原理
随着系统架构的逐渐演化，服务器的数量和结构会越来越复杂，例如web服务器集群的搭建，提高了系统的性能，同时也提高了系统维护的复杂度，我们需要对集群中各台服务器进行监控，来保证为用户提供服务的是正常运行的服务器，整体系统的可用性就至关重要 Keepalived提供了很好的高可用性保障服务，它可以检查服务器的状态，如果有服务器出现问题，Keepalived会将其从系统中移除，当这台服务器可以正常工作后，Keepalived再将其放入服务器群中
70240发布于 2018-04-02 - 来自专栏性能与架构
Redis 高可用性解决方案
Sentinel是Redis的高可用性解决方案： 由一个或多个Sentinel实例组成的Sentinel系统可以监视任意多个主服务器，以及所有从服务器，并在被监视的主服务器进入下线状态时，自动将下线主服务器属下的某个从服务器升级为新的主服务器
92190发布于 2018-04-02 - 来自专栏大数据杂货铺
配置 HMS 以实现高可用性
要在主实例出现故障时提供到辅助 Hive Metastore 的故障转移，您需要知道如何在 Cloudera Manager 中添加 Metastore 角色并配置属性。
1.5K40发布于 2021-08-20 - 来自专栏redis集群
redis集群的高可用性实现
本文主要是讨论如何保证集群版高可用。高可用分为选择最佳的机器、修复节点故障、升级或者修复软件故障、让数据落地保存这几个方面。 除上面的几个方面保证可用性以外，数据的冷备也相当重要，当多台机器同时故障，就需要从冷备的数据中还原集群的数据。集群版本备份需要对每个节点进行备份，在备份的时候为了不影响业务，一般建议在备机上面备份。
2.7K40发布于 2018-12-04 如何构建YashanDB的高可用性架构？
在现代数据库技术领域，确保系统的高可用性是一项基础且关键的需求。面对性能瓶颈、数据一致性保障以及系统容错等挑战，一套稳健的高可用性架构能够有效降低因故障导致的服务中断风险。 本文聚焦于YashanDB数据库系统，围绕其多种部署架构和核心技术特点，探讨如何设计和实现高可用性的数据库架构。 主备复制机制的高可用性设计主备复制是YashanDB实现高可用性的核心技术之一。其基本原理是通过主库将事务日志（redo日志）实时传输至一个或多个备库，备库实时回放日志以达到与主库数据同步。 具体技术建议合理选择部署架构：根据业务规模和可用性需求，选择单机主备、分布式或共享集群架构，兼顾性能和容灾能力。 配置主备复制保护模式：根据业务对数据丢失容忍度，选择最大保护模式以保证零数据丢失，或最大可用模式以保障主库可用性。
16010编辑于 2025-10-13确保YashanDB高可用性的实用策略
引言在现代数据库技术领域，数据高可用性是关键目标之一。 尤其是在业务连续性和灾难恢复成为企业重要目标的背景下，如何保障数据库的高可用性，避免性能瓶颈及数据一致性问题，成为了开发者和数据库管理员必须面对的挑战。 本文将详细探讨YashanDB高可用性的具体策略，同时适用于开发人员和DBA。1. 主备复制架构主备复制是YashanDB高可用性的基础，确保在主库发生故障时，备库能无缝接管业务。 - 高可用性：多个数据库实例之间通过全局缓存实现数据访问的一致性，使得在单个实例出现故障时，其他实例依然能够提供服务。此种架构避免了单点故障。 安全机制确保数据库的高可用性，安全性不可忽视。YashanDB通过多种安全策略保障数据库不受恶意攻击和数据泄漏影响。
14800编辑于 2025-06-27- 来自专栏开源部署
DRBD+Heartbeat+NFS高可用性配置笔记
DRBD是一种块设备,可以被用于高可用(HA)之中.它类似于一个网络RAID-1功能.当你将数据写入本地文件系统时,数据还将会被发送到网络中另一台主机上.以相同的形式记录在一个文件系统中.本地(主节点) 与远程主机(备节点)的数据可以保证实时同步.当本地系统出现故障时,远程主机上还会保留有一份相同的数据,可以继续使用 Heartbeat来实现高可用性HA群集，已达到实时监控主节点的运行状态，一旦主状态死掉 ，处于备份状态的节点立即激活为主状态，实现高可用性 NFS网络共享服务，通过DRBD和Heartbeat来实现NFS的高可用性。
95710编辑于 2022-06-30 - 来自专栏Java
HBase的高可用性是如何实现的？
HBase的高可用性是如何实现的？ HBase是一个分布式的、可扩展的、高可用的NoSQL数据库，它的高可用性是通过以下几个方面来实现的： 数据的复制和分布：HBase使用Hadoop的HDFS作为底层存储，数据被分散存储在多个RegionServer 当一个RegionServer出现故障时，系统可以从其他RegionServer上获取备份数据，实现高可用性。 通过以上代码，我们可以了解到HBase的高可用性是通过数据的复制和分布、ZooKeeper的协调和Master-Slave架构来实现的。 这些机制保证了HBase集群的稳定性和可用性，使得系统能够在节点故障时自动进行故障转移和恢复，从而实现高可用性。
42600编辑于 2025-01-21
腾讯云开发者
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