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全新 Amazon RDS for MySQL 和 PostgreSQL 多可用区部署选项
今天,我们宣布推出全新的 Amazon Relational Database Service (RDS) 多可用区部署选项,其事务提交延迟最多可提速 2 倍,自动故障转移时间通常少于 35 秒,并包含可读的备用实例。 Amazon RDS 提供两种复制选项,以增强可用性和性能: 多可用区部署可提供高可用性和自动故障转移功能。Ak8s scale
k8s scale 调整副本数量 //调整kej22082501命名空间下的所有deployment副本数为1 rancher kubectl scale deployment --all --replicas=1 -n kej22082501 //调整kej22082501命名空间下的redis deployment副本数为1 rancher kubectl scale deployment.apps/redis --replicas=1 -nkafka术语
Topic:发布订阅的对象称为主题(topic),可以为每个应用,每个业务甚至每个类创建专属的主题。 clients:生产者和消费者统称为clients。 Producer:向主题发布消息的客户端应用称为生产者,生产者程序通常不断的向一个或多个主题发送消息。 Consumer:订阅这些主题消息的客户端应用称为消mongodb 副本集搭建
1 搭建 http://www.caotama.com/1950994.html (注意执行的语句,报错有可能是符号是中文的,符号全部改成英文即可) 2 验证(在master库执行创建集合,然后去slave库查看数据是否同步) db.createCollection("goods") // 创建goods集合 db.goods.insert({id:123,name:'hello'}) // 给go消息队列 kafka
Kafka 概念解释 topic:队列 producer:生产者,指发送消息端 consumer:消费者,消息消费端 consumer group:消费者组,消息会发给每个消费者组,每个消费者对应一个消费者组 border:kafka服务器 partition:分区 replication-factor:副本 ar:分区中的所有副本统称为AR isr:所有与leader副本保持kafka(3)
1.kafka 保证消息的顺序性: 1.一个topic 只对应一个分区 2.发送消息的时候指定 key/partition 2.如何保障kafka数据不丢失: kafka 消息不丢失: 生产端: 1.发送一条消息,调用send方法,会出现回调。如果失败可以重试; 2.参数ack设置,可试着为all,所有副本都落数据,才算成浅谈 Raft 分布式一致性协议|图解 Raft
前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程。 其中将配合引入Raft协议的种种概念:选主、一致性、共识、安全等,通篇阅读之后,将帮助你深刻理解什么是分布式一致性协议。 一Harley浅谈Hadoop(HDFS)
一、HDFS概述 1.1、HDFS产出背景及定义 1.1.1、HDFS产生背景 随着数据量越来越大,在一个操作系统存不下所有的数据,那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中,但是不方便管理和维护,迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件,这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式04 - volatile 原理分析
什么是 Volatile 能够保证线程可见性,当一个线程修改主内存中共享变量时,能够保证对另外一个线程可见性, 但是注意他不能够保证共享变量的原子性问题。 Volatile的特性 可见性 能够保证线程可见性,当一个线程修改主内存中共享变量时,能够保证对另外一个线程可见性, 但是注意他不能够保Kafaka基础架构
Kafka定义 KafKa传统定义:Kafka是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列(Message Queue),主要应用于大数据实时处理领域。 2.8以后的最新定义:Kafka是一个开源的分布式事件流平台(Event Streaming Platform),被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用kafka 基本概念
kafka 基本概念 消息:Record。Kafka 是消息引擎嘛,这里的消息就是指 Kafka 处理的主要对象。 主题:Topic。主题是承载消息的逻辑容器,在实际使用中多用来区分具体的业务。 分区:Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。 消息位移:Offset。表示分区中每条消息的Kafka入门
Kafka 消息队列扫盲 消息队列顾名思义就是存放消息的队列,队列我就不解释了,别告诉我你连队列都不知道是啥吧? 所以问题并不是消息队列是什么,而是 消息队列为什么会出现?消息队列能用来干什么?用它来干这些事会带来什么好处?消息队列会带来副作用吗? 消息队列为什么会出现? 消息队列算是作mongodb 副本集 强制主从切换
原文链接:https://blog.csdn.net/jacobxian/article/details/103634866 在mongodb副本集集群中,若是丢失了n/2+1个节点,也就是失去了多数节点时候,在集群内无法投票表决剩下的节点谁能当主库,那就需要强制其中一个节点为主库.下面是操作步骤:1.执行cfg=rs.conf()2.需要设置需要的_ikubernetes之ReplicaSet
1.什么是ReplicaSet? 1.1ReplicaSet 的目的是维护一组在任何时候都处于运行状态的 Pod 副本的稳定集合。 因此,它通常用来保证给定数量的、完全相同的 Pod 的可用性。 1.2在kubernetes环境中,通过RelicaSet这种资源对象就可以为我们实现集群的高可用。ReplicaSet(RS)的主要作用就一周一个中间件-kafka角色篇(节点数据如何同步)
前言 Apache Kafka 最早是由 LinkedIn 开源出来的分布式消息系统,现在是Apache旗下的一个子项目,并且已经成为开源领域应用最广泛的消息系统之一。尤其是做日志中间件。 Kafka是一个分布式系统, 背景 我们公司迁移ActiveMQ消息中间件,为了减少资源开支,引入Kafka这种高性能高吞吐Kafka学习(六) 防止数据丢失
无消息丢失配置 我们有时候听到开发说消息丢了。遇到这种情况你要想找这个消息通常是去生产者的日志里去看是否发送了这条消息以及去Kafka日志里去找是否有这条消息,不过这都是事后措施,通常来说我们如果要求不丢失消息,那么我们要怎么做呢? 但是从上图可以看出来这里面涉及三方,生产不用拆包寻找新忍者的思路与方法
首先我们知道,大多数人一看到火影更新就想知道是更新了新忍者吗?新忍者又是哪个?代码又是多少?等等 然后只能把文件导入到电脑中,进行拆包,这样太过于麻烦了。 所以,这次我便教你们如何用GG来查看有没有更新新忍者,以及他的代码 首先,我们搜索一个不知名副本忍者的代码001(为了方便定位到忍记一次kafka删包已发的异常事故
rm -rf 慎用!!! rm -rf /home/opt/ 把opt下的文件全部删除了,其中包括kafka在该机器上的安装文件。 自己导致kafka一节点异常,使用CDH的CM重新安装kafka的节点。 安装是不注意把broker.id=494(原来是250) CDH的kafka报红: These are 2 offline partions. 以及副本Replica滞后。 查找原因:z十四、资源控制器之RS
RC (ReplicationController )主要的作用就是用来确保容器应用的副本数始终保持在用户定义的副本数 。即如果有容器异常退出,会自动创建新的 Pod 来替代;而如果异常多出来的容器也会自动回收(已经成为过去时)。 Kubernetes 官方建议使用 RS(ReplicaSet ) 替代 RC (ReplicationController )mit6.824 笔记 一
分布式是复杂的系统再考虑分布式系统前应该尽可能尝试其他方法。 人们使用大量的相互协作的计算机驱动力是: 人们需要获得更高的计算性能。可以这么理解这一点,(大量的计算机意味着)大量的并行运算,大量CPU、大量内存、以及大量磁盘在并行的运行。 提供容错(tolerate faults)大数据介绍
背景介绍 hadoop: 开源项目,是一个分布式文件系统,有中心节点。批处理系统,不能实时返回 HDFS + mapreduce = hadoop Hbase : hadoop的database HDFS : 是有中心节点的, 组件:DN(datanode 数据节点) NN(namenode 负责元数据存储节点) 对于元数据节Kafka入门实战教程(1)基础概念与术语
0 为何学习Kafka 在之前的项目中也用到过Kafka,但都是别人搭好了我只负责用,也没去深究,也没系统学习过。现在我加入了一个新公司,我们会做一个新系统,这个系统的技术架构中选型了Kafka,虽然生产环境我们会有商业技术支持,但我们需要自己搭建开发和测试环境,以及排查一些基本的问题。因此,6 k8s-mongodb集群部署(副本集)
1 环境说明 主机名 系统版本 IP地址 cpu/内存/磁盘 用途 软件版本 k8s_nfs CentOS7.5 172.16.1.60 2核/2GB/60GB nfs存储 nfs-utils-1.3.0-0.68 k8s-master1 CentOS7.5 172.16.1.81 2核/4GB/60GB kubernetes master1节点 k8s v1.20.0 k8s-master2 CentOS7.5 172.16.1.82 2【Kafka】10道不得不会的 Kafka 面试题
博主介绍:clickhouse官方文档
clickhouse官方文档 https://clickhouse.com/docs/zh/getting-started/tutorial clickhouse常用概念: 1.分区是表的分区,具体的DDL操作关键词是 PARTITION BY,指的是一个表按照某一列数据(比如日期)进行分区,对应到最终的结果就是不同分区的数据会写入不同的文件中。 .2.ClickHou