通过主备同步我们能够保证数据的可靠性(最终一致性)，MySQL的主备可用性主要依赖于主备切换的时间，越短越好，但前提是切换完成以后数据要一致。
在当今高度依赖网络的时代，网络设备的高可用性和可靠性变得尤为重要。网络设备的故障可能导致服务中断、数据丢失以及生产力下降等问题。为了应对这些挑战，一种常见的解决方案是使用双机热备（High Availability, HA）技术。本文将详细介绍网络设备双机热备的原理、应用场景、优势以及在华为设备和思科设备的解决方案。
双机热备是一种通过在网络设备之间建立冗余的、实时同步的备份系统，以实现在主设备故障时无缝切换到备用设备的高可用性技术。
正常情况下，只要主库执行更新生成的所有binlog，都可以传到备库并被正确执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。
TSN即Time-Sensitive Networking，中文名为时间敏感网络，是从传统以太网网络中衍生出来的一种技术，是指在非确定性以太网中实现确定性最小时间延时的协议族。TSN为标准以太网增加了确定性和可靠性，可实现对以太网网络功能的扩展，进而确保数据的实时、确定、可靠传输。TSN交换机则是一种支持TSN技术的工业以太网交换机，属于以太网交换机的升级产品之一。
上图展示的是 MySQL 的主从切换流程。在 State-1 中，客户端的读写都直接访问节点 A，而节点 B 是 A 的备库，只是将 A 的更新都同步过来，到本地执行。这样可以保持节点 B 和 A 的数据是相同的。当需要切换的时候，就切成状态 2。这时候客户端读写访问的都是节点 B，而节点 A 是 B 的从库。
在上一篇文章中，介绍了 binlog 的基本内容，在一个主备关系中，每个备库接收主库的 binlog 并执行。
1、ActiveMQ服务器工作模型 通过ActiveMQ消息服务交换消息。消息生产者将消息发送至消息服务，消息消费者则从消息服务接收这些消息。这些消息传送操作是使用一组实现 ActiveMQ应用编程接口 (API) 的对象来执行的。 ActiveMQ客户端使用 ConnectionFactory 对象创建一个连接，向消息服务发送消息以及从消息服务接收消息均是通过此连接来进行。Connection 是客户端与消息服务的活动连接。创建连接时，将分配通信资源以及验证客户端。这是一个相当重要
由于以太网的普及度高，针对以太网的实时应用衍生出多种技术。2001年，贝加莱推出了工业领域应用的以太网POWERLINK；2003年，Siemens基于Profibus开发了PROFINET；Rockwell、ABB基于DeviceNet开发了Ethernet/IP;Beckhoff 开发了EtherCAT；Rexroth基于SERCOS开发了SERCOSIII。这些实时以太网通常采用HUB透传的方式，不支持交换机。实时以太网与标准以太网无法在同一网络中进行数据传输。
消息队列中间件（简称消息中间件）是指利用高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据交流，并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型，它可以在分布式环境下提供应用解耦、弹性伸缩、冗余存储、流量削峰、异步通信、数据同步等等功能，其作为分布式系统架构中的一个重要组件，有着举足轻重的地位。
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以上表明，拆是手段，合才是关键。拆了之后，还有一件更重要的事，就是怎么把拆出来的模块整合起来。
在IM这种讲究高并发、高消息吞吐的互联网场景下，MQ消息中间件是个很重要的基础设施，它在IM系统的服务端架构中担当消息中转、消息削峰、消息交换异步化等等角色，当然MQ消息中间件的作用远不止于此，它的价值不仅仅存在于技术上，更重要的是改变了以往同步处理消息的思路（比如进行IM消息历史存储时，传统的信息系统作法可能是收到一条消息就马上同步存入数据库，这种作法在小并发量的情况下可以很好的工作，但互联网大并发环境下就是灾难）。
智能堆叠 iStack（Intelligent Stack），是指将多台支持堆叠特性的交换机 设备组合在一起，从逻辑上组合成一台交换设备。如图 1 所示，SwitchA 与 SwitchB 通过堆叠线缆连接后组成堆叠系统，对于上游和下游设备来说，它们就相当于一台交换机 Switch。
TSN是一项从音视频领域延伸至工业、汽车、移动通信领域的技术，最初来源于音视频领域的应用需求，当时该技术被称为AVB，由于针对音视频网络需要较高的带宽和最大限度的实时，借助AVB能较好地传输高质量音视频数据。
导语 | 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。本文对Kafka、Pulsar、RocketMQ、RabbitMQ、NSQ这几个消息队列组件进行了一些调研，并整理了相关资料，为业务对MQ中间件选型提供参考。 一、概述 消息队列是分布式系统中重要的中间件，在高性能、高可用、低耦合等系统架构中扮演着重要作用。分布式系统可以借助消息队列的能力，轻松实现以下功能： 解耦，将一个流程的上游和下游拆开，上游专注生产消息，下游专注处理消息。 广播，一个上游生产的消息轻松被
软件开发领域有一个著名的“不可能三角”——质量、成本、时间，三者无法兼得。这也是 IT 行业没有银弹解决方案的根因所在，就好像分布式系统在带来高并发能力，突破 CPU 计算瓶颈与存储限制时，不可避免地带来了数据一致性的问题。 网上谈论数据一致性的文章不少，大多从算法的角度切入，本文作者选择了从服务架构的角度切入，详细拆解了主从架构、主主架构、无主架构三种架构模式下，数据一致性的难点与解决方案。
数据中心（IDC）网络的虚拟化技术主要分为三类：网络虚拟化（NV）、网络设备虚拟化（NDV）和网络功能虚拟化（NFV）。
**硬件的核心部分是本次大赛的CH32V307开发板。这块板子上包括了实现本地设备的部分必要硬件模块：LCD(ST7789)、ESP8266以及三个用户功能按键和若干个LED。
可靠性、可用性、可维护性（Reliability, Availability, Maintainability - RAM）是软件开发过程中的三个重要方面。本文与大家探讨下关于高可靠性的设计，首先来看下关于可靠性的定义。
2.备库的压力大。主库提供写能力，备库提供一些读能力。忽略了备库的压力控制，导致备库上的查询耗费了大量的CPU资源，影响了同步速度，造成主备延迟
在2017年的DB-Engine的年度数据库榜单上，PostgreSQL以其超过其他341个受监控数据库管理系统的受欢迎程度居于榜首，被评为年度DBMS。其总体排名也超过MongoDB，在其流行程度上
可靠的数据传输是系统的属性之一，不能在事后考虑，就像性能一样，它必须从最初的白板图设计成一个系统，你不能事后把系统抛在一边。更重要的是，可靠性是系统的属性，而不是单个组件的属性，因此即使在讨论apache kafka的可靠性保证时，也需要考虑其各种场景。当谈到可靠性的时候，与kafka集成的系统和kafka本身一样重要。因为可靠性是一个系统问题，它不仅仅是一个人的责任。每个卡夫卡的管理员、linux系统管理员、网络和存储管理员以及应用程序开发人员必须共同来构建一个可靠的系统。 Apache kafka的数据传输可靠性非常灵活。我们知道kafka有很多用例，从跟踪网站点击到信用卡支付。一些用例要求最高的可靠性，而另外一些用例优先考虑四度和简单性而不是可靠性。kafka被设计成足够可配置，它的客户端API足够灵活，允许各种可靠性的权衡。 由于它的灵活性，在使用kafka时也容易意外地出现错误。相信你的系统是可靠的，但是实际上它不可靠。在本章中，我们将讨论不同类型的可靠性以及它们在apache kafka上下文中的含义开始。然后我们将讨论kafka的复制机制，以及它如何有助于系统的可靠性。然后我们将讨论kafka的broker和topic，以及如何针对不同的用例配置它们。然后我们将讨论客户，生产者、消费者以及如何在不同的可靠性场景中使用它们。最后，我们将讨论验证系统可靠性的主体，因为仅仅相信一个系统的可靠是不够的，必须彻底的测试这个假设。
本操作系统专栏，是小程在学操作系统的过程中的第一步，是在学习操作系统的笔记的前提下，加上自己的心得，以及资料的搜集，共同整合而成。小程在学习过程中，难免疏漏，希望各位前辈批评指正。
在嵌入式系统中，实时任务调度是确保系统响应性和稳定性的关键方面之一。不同的任务调度策略可以影响系统的性能和实时性。本文将深入探讨两种常见的实时任务调度策略：固定优先级调度和循环时间片调度，并提供相应的代码示例。
平衡快节奏的业务需求同时保持生产服务稳定的需求并非易事。SRE 是 DevOps 的一种自以为是的实现，由 Google 工程副总裁 Ben Sloss 定义为当您要求软件工程师设计操作功能时应该注意什么。它甚至还带有一个完全免费的手册和工作簿。
使用堆叠、集群技术将独立的交换机虚拟化成一台逻辑的交换机，一般接入、汇聚层盒式交换机采用堆叠技术，汇聚、核
可靠性:是存储系统的基石，一款存储系统至少需要提供99.99%的数据可靠性，数据丢失或者错乱对于存储系统是致命的，对大数据、云存储这样大规模的分布式集群
在分布式系统中不可避免的会遇到网络故障，机器宕机，磁盘损坏等问题，为了向用户不中断且正确的提供服务，要求系统有一定的冗余与容错能力。RocketMQ 在日志，统计分析，在线交易，金融交易等丰富的生产场景中发挥着至关重要的作用，而不同环境对基础设施的成本与可靠性提出了不同的诉求。在 RocketMQ v4 版本中有两种主流高可用设计，分别是主备模式的无切换架构和基于 Raft 的多副本架构（图中左侧和右侧所示）。生产实践中我们发现，两副本的冷备模式下备节点资源利用率低，主宕机时特殊类型消息存在可用性问题；而 Raft 高度串行化，基于多数派的确认机制在扩展只读副本时不够灵活，无法很好的支持两机房对等部署，异地多中心等复杂场景。RocketMQ v5 版本融合了上述方案的优势，提出 DLedger Controller 作为管控节点（中间部分所示），将选举逻辑插件化并优化了数据复制的实现。
随着大数据和云计算技术的飞速发展，实时数据处理的需求日益增长。在这样的背景下，Kafka以其高吞吐量、低延迟和可靠的消息传递机制，成为了构建实时数据管道和流应用的首选工具。然而，消息的可靠性是Kafka能够广泛应用的关键之一。
Redis是一种基于内存的高速缓存数据库，由于其性能良好、支持多种数据结构和丰富的功能特性，在分布式系统中得到了广泛应用。为了保证Redis的可靠性和高可用性，我们通常会使用主从复制和哨兵模式来实现。
作为一名开发同学，大家对 MySQL 一定不陌生，像常见的 事务特性、隔离级别 、索引等也都是老生常谈。
学过大数据的同学应该都知道 Kafka，它是分布式消息订阅系统，有非常好的横向扩展性，可实时存储海量数据，是流数据处理中间件的事实标准。本文将介绍 Kafka 是如何保证数据可靠性和一致性的。
接上一篇的《业务方对消息中间件的需求》，在可用性和可靠性的基础上，讨论各种架构的优缺点，最后给出自己关于消息中间件的架构思考。
对于亿级流量的线上系统来说，可靠性是至关重要的。从字面上理解，可靠性要求故障少、可信赖。与安全性一样，它们都是信息系统的固有属性之一，也是保障产品质量的关键因素。
让我们深入探讨RabbitMQ的集群配置，了解各种集群模式的利弊。本次讨论的重点是帮助您快速理解RabbitMQ集群的运作方式，以及选择最适合您需求的模式。好的，话不多说。在RabbitMQ中，即使只有一个节点，该节点的服务也会被作为一个集群来处理。这意味着单节点系统也遵循集群架构的规范，确保一致性和可扩展性。
消息队列（Message Queue）是一种使用高效可靠的数据传输机制来进行平台无关的数据通信的技术。消息队列拥有消息传递、消息生产、消息消费、优先级消息等功能，为我们的分布式系统提供了数据通信、功能解耦、弹性伸缩、数据冗余、限流削峰、异步消息等丰富能力，是分布式系统的一个重要组件。 当前开源的消息队列的组件种类繁多，在Github上搜索Message Queue，就有4K+的资源。如此众多的消息队列的开源项目中，我们耳熟能详的有 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ActiveMQ、Puls
Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知。本文从 Producter 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍数据的可靠性。
主备切换是很正常的操作，比如服务下线,断电,软件升级等等,首先我们先了解另外一个概念就是同步延迟，与数据同步的三个时间点如下
柴发系统是数据中心在失去外电的情况下为设备提供应急电力供应的重要保障，其可靠性对于保证数据中心在极端情况下业务的稳定性和持续性有着重要意义。柴发系统的可靠性受到多方面因素的影响，如架构、设计、工程、设备质量、维保等，下文对相关环节中可能对可靠性产生影响的共性问题进行分析，并给出一些建议方案。
正常情况下，只要主库执行更新生成的所有 binlog，都可以传到备库并被正确地执行，备库就能达到跟主库一致的状态，这就是最终一致性。
车门是汽车的重要组成部分，它不仅承担着进出汽车的功能，也是汽车外观最多样、最抢眼的部分之一。在设计过程中，车门，作为车身结构的重要组成部分，其强度、刚度、可靠性、可制造性以及造型风格等都必须满足车身整体性能的要求，并且需要在各个步骤之间来回循环，不断相互交叉，综合考虑各个方面来保证最终设计的合理性。FMEA的引入可以使这个过程更加科学可靠。具体操作如下:
路由管理： Producer和Conumser通过NameServer可以获取整个Broker集群的路由信息
对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。
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