对高可用最直白的理解就是服务在故障或者运维的情况下，确保对用户的影响最小或者零影响。也用两个9、三个9、四个9、五个9等术语来描述，即99%可用率、99.9%可用率、99.99%可用率。在多数场景下，我们谈论高可用都是在谈论应用层的高可用，比如web服务如何确保高可用。但其实除了应用层的高可用以外，还可以把高可用这项工作拆分得更细一点，而所有这些的核心主题是“消除单点”。
是不是要在标题的“作用”之前加上“重要”两个字，我犹豫了一下，zookeeper提供的功能是如此的重要，以至于如果你在应用中不使用它，早晚也会在你的应用中去实现zookeeper 的功能，所以，zookeeper值得你花（一点）时间去掌握。 zookeeper是为了“分布式”而诞生的，我反复在说“分布式”，并不是赶潮流，而是被潮流推着向前。在任何互联网生产应用中，哪怕你的公司规模小，访问量用一台服务器足够应付，仍然不能容忍当服务器故障时，没有备用的服务器可切换，这个称为“防止单点故障”，因为你至少要用两台
随着对旨在为关键系统提供服务的可靠和高性能基础架构的需求不断增加，术语可扩展性和高可用性不再受欢迎。虽然处理增加的系统负载是一个常见问题，但减少停机时间和消除单点故障同样重要。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。
InfluxDB 开源的社区版本面临的最大的问题就是单点故障和容灾备份，有没有一个简单的方案去解决这个问题呢？
最近有粉丝反馈说面试阿里和京东都遇到了同一个题，问题都是都是在第二面，考察候选人架构设计能力：设计一个高可用系统。
负载均衡是高可用架构的一个关键组件，主要用来提高性能和可用性，通过负载均衡将流量分发到多个服务器，同时多服务器能够消除这部分的单点故障。
在平时工作或者学习工程中，我们经常Ethernet、Eth-Trunk、trunk和E-Trunk四个名词有点模糊，有时候甚至容易混淆，虽然它们看起来很相似，但实际上这些概念/技术是完全不相关的。本文将给大家介绍一下这四种技术的概念、区别。
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅是通过消息传递进行通信和协调的系统。 首先分布式系统一定是由多个节点组成的系统，一般来说一个节点就是我们的一台计算机；然后这些节点不是孤立的，而是相互连通的；最后，这些连通的节点上部署了我们的组件，并且互相之间的操作会有协同。
@[TOC](【Neo4j Fabric】架构思想) Here's the table of contents:
在前面的文章中我们基本上把单点redis的使用介绍的差不多了，但是在互联网这种高并发的环境下，单点往往会存在下面两个问题：
上一篇 文章我们围绕如何合理利用资源的主题做了一些最佳实践的分享，这一次我们就如何提高服务可用性的主题来展开探讨。
原文：ButterCMS Architecture: A Mission-Critical API Serving Millions Of Requests Per Month （http://highscalability.com/blog/2017/10/16/buttercms-architecture-a-mission-critical-api-serving-millio.html） 作者：Jake Lumetta 译者：夜风轻扬 还在为网站中断而烦恼么？还在为可能存在的单点故障而终日提心吊
自从Hadoop2出现之后，其迅速取代了Hadoop1的地位，并丰富了Hadoop的应用场景。如果现在有公司使用Hadoop的话，往往直接采用Hadoop2了。
存储系统以保证数据可靠为首要任务，传统单机存储以极低成本对外提供存储服务，但存在多处单点故障，可用性较低，扩展性差等问题。
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：
作者陈鹏（roc），腾讯工程师，负责腾讯云TKE的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 引言 上一篇文章我们围绕如何合理利用资源的主题做了一些最佳实践的分享，这一次我们就如何提高服务可用性的主题来展开探讨。 怎样提高我们部署服务的可用性呢？ K8S 设计本身就考虑到了各种故障的可能性，并提供了一些自愈机制以提高系统的容错性，但有些情况还是可能导致较长时间不可用，拉低服务可用性的指标。本文将结合生产实践经验，为大家提供一些最佳实践来最大化的提高服务可用性。 图片
在Hadoop 1.x 中，Namenode是集群的单点故障，一旦Namenode出现故障，整个集群将不可用，重启或者开启一个新的Namenode才能够从中恢复。
**MooseFS(MFS)** **Ceph** **GlusterFS** **Lustre** **Metadata server** 单个MDS。存在单点故障和瓶颈。 多个MDS，不存在单点故障和瓶颈。MDS可以扩展，不存在瓶颈。 无，不存在单点故障。靠运行在各个节点上的动态算法来代替MDS,不需同步元数据,无硬盘I/O瓶颈。 双MDS(互相备份)。MDS不可以扩展，存在瓶颈。 **FUSE** 支持 支持 支持 支持 **访问接口** POSIX POSIX POSIX POSIX/MPI **
ActiveMQ的集群部署方式主要有三种： Master-Slave部署方式（又分为基于共享文件和数据库的方式） Broker-Cluster部署方式 Master-Slave与Broker-Clus
VLAN，是英文Virtual Local Area Network的缩写，中文名为"虚拟局域网"， VLAN是一种将局域网(LAN)设备从逻辑上划分(注意，不是从物理上划分)成一个个网段(或者说是更小的局域网LAN)，从而实现虚拟工作组(单元)的数据交换技术。为了保证现网中的多种应用，还要保证其VLAN间通信，今天给大家介绍两种VLAN间通信的技术。单臂路由及VLAN间路由。
本文讲解了Storm故障容忍性(Fault-Tolerance)的设计细节：当Worker、节点、Nimbus或者Supervisor出现故障时是如何实现故障容忍性，以及Nimbus是否存在单点故障问题。
1.分布式系统中的单点故障：分布式系统通常都会使用主从模式，就是一个主节点计算机连接多个处理从节点。主节点负责分发任务，从节点负责处理任务，但是一旦主节点宕机时，那么整个系统瘫痪，此时这就是我们所说的
单点故障（single point of failure），从英文字面上可以看到是单个点发生的故障，通常应用于计算机系统及网络。实际指的是单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络的瘫痪。这也是在设计IT基础设施时应避免的。
目前使用比较多的就是标题中提到的这两者，其实lvs和haproxy都是实现的负载均衡的作用，keepalived和heartbeat都是提高高可用性的，避免单点故障。那么他们为什么这么搭配，而又有什么区别呢？
Dapp 体验报告 Dapp是分散式的应用程序。DApp运行在去中心化的网络上，也就是区块链网络中。网络中不存在中心化的节点可以完整的控制DApp。 必须依赖合约部署，没有一个中心化的服务器托管。 对比现代web应用程序依赖的基础设施，其中存在单点故障的问题。这些单点故障包括服务器基础设施、代码库、数据库等。随着高可用性和可靠的基础设施服务商（GCP和AWS等）出现，减轻单点故障方面取得进展，但强如亚马逊，也会出现2018年初的停运，很难避免停机。 Dapp通过在多个对等节点网络上存储数据或基础架构的关键组
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
在分布式系统中，锁是用来保证数据一致性和完整性的关键工具之一。近年来，Redis和Zookeeper这两个技术都被广泛应用来实现分布式锁。那么，它们之间有何区别？各有什么优劣？这篇文章将从技术和应用层面为你揭晓答案，一起探索分布式锁的深奥之处！
Redis 是一个高性能的键值存储系统，经常被用于缓存和会话管理等场景。在分布式存储方面，Redis 提供了多种解决方案，主要包括主从模式、哨兵模式和集群模式。下面我将用通俗易懂的语言解释这三种模式的特点和适用场景。
在互联网初创时期，企业往往采用单体架构去搭建自己的应用系统，但是，随着企业的不断壮大，系统访问量不断随之上升，数据量也急剧增长。数据的存储是首先要解决的问题，在这个大数据时代，数据就是企业的命根子，数据库的单体架构很难满足数据的存储，这时，我们要对数据进行切分，数据的切分又分为垂直切分和水平切分。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求
并发和nonce 以太坊是一个允许操作（节点，客户端，DApps）并发的系统，但强制执行单例状态。例如，出块的时候只有一个系统状态。 假如我们有多个独立的钱包应用或客户端，比如 MetaMask和 Geth，它们可以使用相同的地址生成交易。如果我们希望它们都够同时发送交易，该怎么设置交易的nonce呢？ 用一台服务器为各个应用分配nonce，先来先服务——可能出现单点故障，并且失败的交易会将后续交易阻塞。 生成交易后不分配nonce，也不签名，而是把它放入一个队列等待。另起一个节点跟踪nonce并签名交易。
主要介绍：复制功能介绍，mysql二进制日志，mysql复制拓扑，高可用框架，单点故障，读写分离和负载均衡
当我们搭建集群的时候,首先要想明白需要解决哪些问题,搞清楚这个之前,想想单节点、单实例、单机有哪些问题? 单点故障 容量有限 可支持的连接有限(性能不足) ...... 为了解决这些问题,我们需要对服
通过前面课程的学习，我们知道LVS、Nginx可以实现很多种不同类型的分发，我们还知道，集群系统存在的作用就是为了解决单点故障的问题。
它提倡没有单点故障的分布式和分散式拓扑结构，实现容错和高可用性，同时保证可靠的消息传递。请看特点和保证。
在热门的NoSQL数据库MongoDB中，还支持一种分片+副本集架构的集群。本文将介绍分片+副本集架构的集群的相关概念以及环境搭建工作，同时介绍了标签分片在这种架构中的应用。
以下是我在公司内部分享的关于分布式日志收集系统的PPT内容，现在与大家分享，希望对于需要使用的人能够起到基本的入门作用或是了解！ 1.分布式日志收集系统:背景介绍 许多公司的平台每天会产生大量的日志（一般为流式数据，如，搜索引擎的pv，查询等），处理这些日志需要特定的日志系统，一般而言，这些系统需要具有以下特征： （1） 构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦； （2） 支持近实时的在线分析系统和类似于Hadoop之类的离线分析系统； （3） 具有高可扩展性。
综上所述，哨兵模式和集群模式都可以提供Redis客户端的高可用性。哨兵模式相对简单，适用于对于可用性要求不是非常高的场景；而集群模式适用于对可用性和性能要求较高的场景，但需要考虑更复杂的配置和维护。
Keepalived软件起初是专为LVS负载均衡软件设计的，用来管理并监控LVS集群系统中各个服务节点的状态，后来又加入了可以实现高可用的VRRP功能。因此，Keepalived除了能够管理LVS软件外，还可以作为其他服务（例如：Nginx、Haproxy、MySQL等）的高可用解决方案软件。
Redis是一个高性能的key-value非关系型数据库，由于其具有高性能的特性，支持高可用、持久化、多种数据结构、集群等，使其脱颖而出，成为常用的非关系型数据库。 此外，Redis的使用场景也比较多。
Redis已经大量应用于各种互联网架构场景中，其优异的性能，良好的操作性，以及大量的场景应用案例，使得Redis备受瞩目。本文作者向大家介绍了一种Redis在非大集群分布式应用场景下的灾备解决方案。一起来品读一下吧~
事务提供一种机制将活动中涉及所有操作纳入到一个不可分割的执行单元。整个单独单元作为一个不可分割的整体，如果单元中某条sql语句一旦执行失败或者产生错误，整个单元将会回滚，也就是所有受到影响的数据将会返回到事务开始以前的状态；如果单元中的所有sql语句均执行成功，则事务被顺利执行。
随着物联网、AI、云计算、大数据等新兴技术的发展、海量设备的接入、视频质量的不断提升，监控视频存储也面临着巨大的挑战。当前用户对视频监控数据的存储问题，主要考虑到以下三个因素：
总之，协调者之间的同步问题可以通过选举机制、日志复制和协议的设计来解决，不同的方案有不同的优缺点，需要根据具体的场景和需求选择合适的方案。
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