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ElasticSearch的存储设计天生就是分布式的。每个索引被分成多个分片（默认每个索引含5个主分片（primary shard）），每个主分片又可以有多个副本。当一个文档被添加或删除时（主分片中新增或删除），其对应的复制分片之间必须保持同步。如果我们不这样做，那么对于同一个文档的检索请求，得到的结果将不一致。保持分片副本同步和服务读取的过程就是我们所说的数据复制模型。
我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都会对公司业务造成损失，因此我们需要数据备份。在MongoDB中我们可以通过副本集来实现这一需求，MongoDB副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成，如果Primary崩溃了，会自动从Secondary中选择一个将其升级为新的主服务器，本文我们先来看看副本集环境的搭建。 本文是MongoDB系列的第十五篇文章，了解前
引言 稍微了解HTTP协议的前端同学，相比对Cache-Control不会感到陌生，性能优化时经常都会跟它打交道。 常见的值有有private、public、no-store、no-cache、mus
稍微了解HTTP协议的前端同学，相比对Cache-Control不会感到陌生，性能优化时经常都会跟它打交道。
引言 稍微了解HTTP协议的前端同学，相比对Cache-Control不会感到陌生，性能优化时经常都会跟它打交道。 常见的值有有private、public、no-store、no-cache、must-revalidate、max-age等。 各个取值所代表的含义，网上总结挺多的，这里就不打算再进行逐一介绍，感兴趣的可以一起探讨交流。 本文仅挑no-cache、must-revalidate 这两个进行值进行探究对比。在项目实践中，这两个值用的比较多，也比较容易搞混。 Cache-Control: no
副本的目的主要是保障数据的高可用性，即使一台 ClickHouse 节点宕机，那么也可以从 其他服务器获得相同的数据。
我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都会对公司业务造成损失，因此我们需要数据备份。在MongoDB中我们可以通过副本集来实现这一需求，MongoDB副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成，如果Primary崩溃了，会自动从Secondary中选择一个将其升级为新的主服务器，本文我们先来看看副本集环境的搭建。 ---- 单台服务器模拟 我们在实际的生产环境中肯
MySQL 8.0.19引入了无Binlog副本（保留事务提交顺序），这意味着用户可以在不启用二进制日志的情况下部署异步副本，并保留相同的顺序提交事务。用户可以禁用Binlog（skip-log-bin）和回放线程产生的日志（log-slave-updates = FALSE）进行的更改，同时保留相同提交顺序（slave-preserve-commit-order = TRUE）。
分片则指为处理大量数据，将数据分开存储，不同服务器保存不同的数据，它们的数据总和即为整个数据集。追求的是高性能。 在生产环境中，通常是这两种技术结合使用，分片+副本集
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，具有分布式的特点，可以通过部署集群来提高可用性和可扩展性。MongoDB 集群采用分片和复制两种方式实现数据的分布和复制。下面将详细介绍 MongoDB 集群的原理和实现方式。
最新版mongodb推荐使用yaml语法来做配置，另外一些旧的配置在最新版本中已经不在生效，所以我们在生产实际搭建mongodb集群的时候做了一些改进。如果大家不熟悉什么是分片、副本集、仲裁者的话请先移步查看上一篇文章：mongodb 3.4 集群搭建：分片+副本集
HTTP 缓存机制是一种在 Web 开发中常用的技术，它旨在提高性能和减少网络流量。通过缓存，可以避免不必要的网络请求，减少服务器负载，并加快页面加载速度。下面是关于 HTTP 缓存机制的详细介绍。
但凡是要开始讲大数据的，都绕不开最初的Google三驾马车：Google File System（GFS）， MapReduce，BigTable。
您可以使用kube-up或kube-down脚本为Google Compute Engine复制Kubernetes masters 。本文档介绍了如何使用kube-up / down脚本来管理高可用性（HA） masters，以及如何实现HA masters以与GCE一起使用。
校验节点是数据存储的“边界”，节点之间的数据构成了存储的一个单位。服务器通过检查这些节点是否正常、完备，可以判断存储服务是否正常。
自TIA Portal V14 版本以来，用户可以选择使用 Siemens Multiuser 在共享项目中与同行协作。当一个用户在其项目的本地副本中对现有的多用户项目进行更改时，他们会将该更改“签入”到服务器中，从而将项目的服务器副本推送到所有其他协作者的本地副本上。然而，当你意外地将一些不应该放入服务器的内容放入时，或者如果其他参与项目的人放入了一些导致项目混乱的内容，应该怎么做呢？幸运的是，西门子提供了一个工具，可以将服务器副本退回到以前的版本，以恢复项目中丢失或修改的功能。
我们设计并实现了Google GFS文件系统，一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统。GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上，但是它依然了提供灾难冗余的能力，为大量客户机提供了高性能的服务。
当您为半同步复制安装源和复制品插件时（参见 Section 19.4.10.1，“安装半同步复制”），系统变量变得可用以控制插件行为。
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
最近小编老是会被问：如果抽出一块正常工作的服务器硬盘，结果会怎样？ 数据会不会丢？ 业务会不会受影响？ 答案是，不会丢！不受影响！ 保护“使命重大”的硬盘，分两步走： 先判断硬盘状态，看看数据丢没丢 如果一块正常工作的硬盘被抽出，服务器首先会做出反应。 服务器在硬盘读写数据时，设有特殊校验节点进行定时检查。 校验节点是数据存储的“边界”，节点之间的数据构成了存储的一个单位。服务器通过检查这些节点是否正常、完备，可以判断存储服务是否正常。 如果抽出的硬盘重新插入后，服务器发现节点正常，就会判断数
HTTP/1.1中缓存的目的是为了在很多情况下减少发送请求，也即直接返回缓存；同时在许多情况下可以不需要发送完整响应。前者减少了网络回路的数量，挺高响应速度，HTTP利用一个“过期（expiration）”机制来为此目的。后者减少了网络应用的带宽，HTTP用“验证（validation）”机制来为此目的。 HTTP定义了3种缓存机制： l Freshness allows a response to be used without re-checking it on the origin server, a
A服务调用B服务，B服务部署在多台机器，A发送请求到任意一个服务器均可完成调用。为了使每台服务器不至于忙于处理请求，可以将请求均衡到每一个服务器，提升网站的可用性。
Web 缓存是可以自动保存常见文档副本的 HTTP 设备。当 Web 请求抵达缓存时，如果本地有“已缓存的”副本，就可以从本地存储设备而不是原始服务器中提取这个文档。使用缓存有下列优点。
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
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MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写，旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
在为生产设置应用程序时，准备好多个数据库副本通常很有用。保持数据库副本同步的过程称为复制。复制可以为大量同时读取操作提供高可用性水平扩展，同时减少读取延迟。它还允许在地理上分布的数据库服务器之间进行对等复制。
最近属实有些忙碌，距MySQL 8.0.27的发布已经过去一个多月的时间了，还没有仔细研究8.0.27的发布内容。经过一番研究，8.0.27版本看似平淡无奇，实则不然，在这个版本里面推出了一款新品——MySQL InnoDB ClusterSet。下面让我们来一探究竟。
随着用户访问量越来越大，缓存变得越来越重要。HTTP文件缓存可以减少冗余数据的传输；缓解网络瓶颈；降低对原始服务器的请求；以及降低距离延迟。
前面章节完成了Exchange 2013的分角色部署，已经部署完成了两台CAS角色和两台Mailbox角色服务器，前期的安装准备以及环境可以看我上一篇博客http://lixun.blog.51cto.com/4198640/946352。下面就来对Mailbox来实现高可用集群。
许春植（Luocs） （阿里巴巴高级数据库管理员,7年以上数据库运维管理经验，擅长MySQL、Oracle及MongoDB数据库，目前主要研究并建设MongoDB一套完整的运维体系） 编辑手记：感谢许春植授权独家转载其精华文章，也欢迎读者朋友向我们投稿。 MongoDB 是当前比较流行的文档型数据库，其拥有易使用、易扩展、功能丰富、性能卓越等特性。MongoDB 本身就拥有高可用及分区的解决方案，分别为副本集(Replica Set)和分片(sharding)，下面我们主要看这两个特性。 1. 副本
选自Tensorflow 机器之心编译 参与：黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来，这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和，例如在使用 AlexNet
一、MongoDB分片介绍 一般的像小型企业和业务量不是太大的集群架构，我们使用MongoDB分片就可以足够满足业务需求，或者随着业务的不断增长我们多做些副本集也是可以解决问题，多搞几个主从就可以了。还有一种情况是，类似于腾讯或者阿里有着庞大的集群以及业务量和数据量，不可能一个库分成多个库，其实MongoDB也有这种功能叫做分片，也就是今天所用到的！如下： 分片就是将数据库进行拆分，将大型集合分隔到不同服务器上。比如，本来100G的数据，可以分割成10份存储到10台服务器上，这样每台机器只有10G的数据。
💝💝💝首先，欢迎各位来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里不仅可以有所收获，同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围，祝你生活愉快！
Facebook 使用了大量的MySQL以支持他们最重要的工作。并且他们积极开发了许多MySQL 中的新功能，以支持不断发展的需求。这些更改特性发生在 MySQL 的不同领域，包括客户端连接器、存储引擎、优化器和复制。当Facebook对MySQL 的每个新主要版本进行升级时，会面临许多挑战，包括：
Facebook 称，他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成，还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎，MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎，会大大减慢 MyRocks 的进度，因此我们选择继续使用 5.6，直到 MyRocks 完成，MySQL 5.6 的寿命也即将结束，决定升级到 MySQL 8.0 。
MySQL 8.0.22引入了异步复制连接自动故障转移。这个功能能够自动重建一个复制连接到另一个可用的源服务器，使得MySQL异步复制对源服务器连接失败具有容错性。如果多个数据中心中都有源服务器，用户还可以为它们之间的副本配置故障转移，在整个数据中心遇到故障时进行灾难恢复。数据库的可用性是利用在备用服务器中保留的数据来实现，服务器使用复制功能从源服务器连续接收数据。但在某些情况下，源服务器的连接会失败，复制的数据流会中断。
前面的文章介绍了Mongodb的安装使用，在 MongoDB 中,有两种数据冗余方式,一种 是 Master-Slave 模式（主从复制）,一种是 Replica Sets 模式（副本集）。 Mongodb一共有三种集群搭建的方式： Replica Set（副本集）、 Sharding（切片） Master-Slaver（主从）【目前已不推荐使用了！！！】 其中，Sharding集群也是三种集群中最复杂的。 副本集比起主从可以实现故障转移！！非常使用！ mongoDB目前已不推荐使用主从模式，取而代之的
1.Repo-browser(浏览版本库) 通过“浏览版本库”可以直接查看服务器上指定目录下的所有目录结构(需要有相关权限），包括特定版本的作者，提交时间等，并且在浏览版本库里面链接了很多SVN常用的功能。如显示日志，检出，导出，检入文件/文件夹，改名，删除文件，分支建立等。
web与HTTP web的应用层协议时超文本传输协议（HyperText Transfer Protocol HTTP） HTTP是由两个程序实现的：一个客户端程序和一个服务器程序。 HTTP定义了web客户向web服务器请求web页面的方式，以及服务器向客户发送web页面的方式。 Web浏览器是实现了HTTP的客户端，Web服务器是实现了HTTP的服务器端（如Tomcat等） HTTP协议是一个无状态的协议，这里指：服务端并不会保存客户端的信息。 非持续连接：每个请求响应对是经过一个单独的TCP连接发送。
有关对 SQL Server 2012 中的数据库镜像的支持的信息，请参考：https://docs.microsoft.com/zh-cn/previous-versions/sql/sql-server-2012/cc645993%28v%3dsql.110%29
最近在项目中遇到了IE浏览器因缓存问题未能成功向后端发送GET类型请求的bug，然后顺藤摸瓜顺便看了看缓存的知识，觉得有必要总结一下。
复制提供了数据的冗余备份，并在多个服务器上存储数据副本，提高了数据的可用性， 并可以保证数据的安全性。
Orchestrator实现了自动Failover，现在来看看自动Failover的大致流程是怎么样的。
今天，我试着简要综述几类不同的图数据库的分布式与切图的设计，希望可以帮助大家了解不同项目、产品的设计差异。如果有理解不对的地方，欢迎留言讨论。
Chubby有两个通过RPC进行通信的主要组件：一个是服务器，另一个是客户端应用程序连接的库；见图1。Chubby客户端和服务器之间的所有通信都是由客户端库介导的。第3.1节中讨论了可选的第三个组件，即代理服务器。
点击关注公众号，Java干货及时送达 近日，Facebook 官博公布了他们的数据库版本从 MySQL 5.6 升级到了 MySQL 8.0，并且在官博记录了复盘详细的升级过程。 Facebook 称，他们最近的一次大版本升级到 MySQL 5.6 花了一年多时间才完成，还在 5.6 版上开发 LSM 树存储引擎，MyRocks。在升级到 5.7 的同时构建一个新的存储引擎，会大大减慢 MyRocks 的进度，因此我们选择继续使用 5.6，直到 MyRocks 完成，MySQL 5.6 的寿命也即将结束，
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