在这些可选项中,最常见的就是基于主从复制的方案,其次是基于Galera的方案,我们重点说说这两种方案。其余几种方案在生产上用的并不多,我们只简单说下。
CDN即内容分发网络,通过在网络各处放置节点服务器在现有互联网基础上构成的一层智能虚拟网络,cdn系统使网络内容传输得更快、更稳定。而高防CDN就是在普通CDN原有的基础上,配备了防御ddos等攻击的防护能力。相比普通的纯加速CDN更安全,更稳定。基于目前复杂的互联网环境,墨者安全建议互联网企业为服务器部署高防CDN,既有加速效果,又有安全保障。
PXC是Percona公司的(Percona XtraDB Cluster) 简称PXC。它是基于Galera协议的高可用集群方案。可以实现多个节点间的数据同步复制以及读写,并且可保障数据库的服务高可用及数据强一致性。
云端深度学习的服务的性能加速通常需要算法和工程的协同加速,需要模型推理和计算节点的融合,并保证整个“木桶”没有太明显的短板。
关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。
CDN防御与高防服务器的区别:需要服务器请到TG@Daisy9677/@Vicky105805找我,1、本质不同,高防服务器是指独立单个硬防防御50G以上的服务,而CDN防御是指通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构;2、两者的防御方式不同,高防服务器采用单机防御或者集群防御,而CDN采用多节点分布解决问题。
在千呼万唤之后,犹抱琵琶的超级账本 Fabric 1.0 GA版即将揭开面纱,翘首以待的社区用户将广泛使用这个版本。本文将介绍如何使用 Docker 容器技术来建立起一个多节点 Fabric 集群,并且描述在集群上如何进行基本的操作,如 chaincode 的生命周期维护等。文中采用 Fabric 1.0 beta 的端到端(e2e_cli)示例作为基础来说明原理。本文提供是手动配置的方法,后续将介绍利用容器平台(如 K8s 等)自动部署超级账本的方式。
https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/94286438
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能,同时兼容JMeter等主流的开源标准,可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性,进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的,所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构:
测试报告生成路径为文件存放路径当前目录,JavaInterfaceReport\Report.html文件
本文介绍下分布式锁的一个使用场景 分享本文的缘由是因为今天在写代码时需要处理一个原子性问题,场景是:业务功能需要先查询数据,再根据数据判断是否要更新数据,在这个查询+更新的过程必然会存在高并发下的原子性问题
https://github.com/sydnash/lotou 目前代码比较粗糙,欢迎各种改进建议。 最近一直想学习一些关于游戏服务器的知识,显示看了一下云风的skynet框架,从而对于一个游戏服务器框架有了一个基本概要了解。先来说说我对于skynet的一些理解吧。 skynet理解 skynet只完成了服务器最核心的一部分功能,必须消息分发,必须服务的创建、销毁以及服务间的通信。 skynet中最核心的两个部分,网络和消息分发。 消息分发 skynet中有一个消息队列的队列,这个队列保存了每一个服务
Spring Cloud Data Flow(SCDF)是一个开源的数据集成、数据处理和任务编排框架,可以简化分布式系统中数据流处理的开发和运维工作。在多租户场景下,SCDF 可以支持不同的用户或租户共享同一个 SCDF 实例,但是每个租户只能访问和管理自己的数据流和任务。
缓存穿透 什么是缓存穿透? 客户端大量集中恶意访问一些不存在的数据,例如访问id=-1的数据,这样在缓存层就无法查询到该数据,直接击穿缓冲层,到达数据库端,导致数据库压力过大,最终停止服务。 解决方案 在代码层面做判断限制非法数据的请求; 使用布隆过滤器,记录key是否存在,不存在则直接返回,使请求不达到数据层面; 缓存击穿 什么是缓存击穿? 缓存击穿是指因并发原因,大量数据请求同一个key值,而该key值刚好过期,导致所有请求都去数据库层面获取数据,最终导致数据库停止服务
Flink 任务是一个DAG图,由多个节点(Operator)组成,部分上下游的节点在运行时可以合成为一个节点,称为算子链Chain。Chain后的节点,总CPU为所有节点CPU的最大值,总内存为所有节点内存的总和。多节点合成一个节点可以有效的减少网络传输,降低成本。但如一个任务DAG过大,需根据实时情况对算子链Chain进行拆解操作。接下来对算子链三种策略进行说明、策略对应的使用方法、哪些算子可进行操作和在何处应用并举例讲解。
自从09年阿里开启了双十一活动,近几年各大电商平台的促销活动如火如荼。电商大促期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。
Apache Cassandra是一个高度可扩展的开源数据库系统,在多节点设置上实现了出色的性能。
在实际业务中,出现资源不可用的原因种类可能很多,有的概率很低,比如网线被挖断了,机房失火,地震等等导致网络不可用,有的概率相对来说很高比如服务器硬件资源不足,服务器故障等等。这些问题都可能会导致对应的资源不可用。
前一阵分别介绍了在Ubuntu和CentOS下搭建基于Geth的以太坊私链,这篇文章介绍如何搭建Geth多节点的运行。
本文旨在给前端同学在进行nodejs服务端项目的架构设计时提供一些基本思路及常见场景的解决方案。开发node服务本质上属于服务端开发的范畴,但由于今时今日nodejs开发各种应用的普及、前端工具链向服务端的延伸等,对前端同学全栈开发能力的要求也日渐提高,故写下此文。由于服务端开发本身是一个非常庞大的话题,本文会结合一些浅显易懂的实例来进行快速覆盖。同时在文章最后,我会以我在公司最近对前端统一打包服务的分布式改造及多节点部署为例子,来结合一些实践进行描述
2021年12月11日,IDC发布的《全球服务器市场季度报告》显示: 2021Q3全球服务器市场同比上升8.8%至246.8亿美元(1571.7亿人民币); 出货量至337.6万台,同比去年增长9.6%。 2021年第三季度,全球服务器收入前五的是戴尔、HPE、浪潮、联想、新华三: 单位:百万美元 出货量排名前五的依次为戴尔、浪潮、HPE、联想、超微: 单位:台 厂商表现: 戴尔第三季度服务器业务收入 242 亿元,同比增长 1.1%。 市场份额同比减少 1.2% 至 15.4%。 HPE 收入
我们知道软件系统基本可以从两个维度进行分割,纵向上我们称之为开发维度,横向上我们可以称之为运维维度。开发是一个迭代的过程,在迭代的过程中产生不同的版本,但重要的版本是相互独立的。基本上我可以将其命名为dev、fat、uat、pro等。这些环境虽然相互独立,但基本上还是具有很多相同的配置,当然也有很多不同的配置。在横向上,系统可以单节点部署,也可以多节点部署,多节点部署的问题是:相同的配置同时存在于不同的节点上,同时还有可能不同的节点稍有差异。然而在数学上,这种情况是可以提取公因式的。而apollo就是专门管理系统在这两个维度上的关系的。
Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) 是一个Java语言实现的用于云端或者服务器端的数据库性能测试工具,其内部涵盖了常见的NoSQL数据库产品,如Cassandra、MongoDB、HBase、Redis等等。
Zookeeper 提供了配置服务、分布式同步、命名服务、Leader 选举和集群管理等功能,在大数据时代的开始很多开源产品都依赖 Zookeeper 来构建,Apache Kafka 也不例外。但是随着 Kafka 功能的演进和应用的场景越来越多:
2017年初的时候,由于当时项目需要做了一个乞丐版定时调度系统,那时候只在单机上实现了核心的调度功能。做这个玩意之前也调研了社区中开源的解决方案,找了几个实地部署试跑了一下,其实都很不错。但那时候我们有个问题就是应用都是基于Azure WebApp去部署,不太想为了这个东西搞一台虚拟机来跑windows服务,所以最后决定重新开发一个,哪怕功能简单点能满足需要就行。
gitee:https://gitee.com/pythonloser/springboot-minio/tree/master
galera产品是以galera cluster方式为MySQL提高高可用集群解决方案的。galera cluster就是集成了galera插件的mysql集群。galera replication是codership提供的mysql数据同步方案,具有高可用性,方便扩展,并且可以实现多个mysql节点间的数据同步复制与读写,可保障数据库的服务高可用及数据强一致性。
https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/create/table/
我们在考虑MySQL数据库的高可用的架构时,如果数据库发生了宕机或者意外中断等故障,能尽快恢复数据库的可用性,尽可能的减少停机时间,保证业务不会因为数据库的故障而中断。与此同时,用作备份、只读副本等功能的非主节点的数据应该和主节点的数据实时或者最终保持一致。当业务发生数据库切换时,切换前后的数据库内容应当一致,不会因为数据缺失或者数据不一致而影响业务。这些都是MySQL高可用方案的基本标准。
基于常见的中间件(Mysql、ElasticSearch、Zookeeper、Kafka、Redis)等分布式集群设计的机制,自己总结了在在集群设计过程中需要考虑的通用问题。
RS-485 是一种传输数据的标准协议,它可以用于建立一个可靠的、高速的、实时的、多节点的数据通信网络连接。RS-485 也称为 TIA-485。RS-485 是定义串行通信系统中使用的驱动器和接收器的电气特性的标准。RS485 广泛应用于工业控制系统,单个网络上最多可处理 32 台设备。RS-485 通常用于工业自动化中,用于监视和控制 PLC、变频驱动器、DCS 等。本文将主要介绍 RS-485 通信的基本原理、特点、布线以及实际应用案例。
本文作者 / 阿杜 玩Docker,玩K8s,玩Harbor 爱技术,爱运动,爱生活 “K8s&云原生技术开放日”特邀讲师 本文内容源于“K8s&云原生技术开放日”主题演讲——Harbor企业级实践。 Harbor作为腾讯企业云中心底层统一的镜像仓库管理组件,其性能很大程度上决定了上层容器应用的发布时延。为此,我们针对Harbor做了很多性能优化,使得镜像下载速度提升了20倍。 本次分享围绕Harbor性能提升展开,依次介绍Harbor存储选型,Harbor高并发压测以及Harbor备份还原方案……
fiber上的updateQueue经过React的一番计算之后,这个fiber已经有了新的状态,也就是state,对于类组件来说,state是在render函数里被使用的,既然已经得到了新的state,那么当务之急是执行一次render,得到持有新state的ReactElement。
主流的解决方案之一是2PC(Two-Phase Commit),它是一个经典的分布式事务协议。
网络,是OpenStack的部署中最容易出问题的,也是其结构中难以理清的部分。经常收到关于OneStack部署网络方面问题和OpenStack网络结构问题的邮件。下面根据自己的理解,谈一谈OpenStack的虚拟网络、网络拓扑和网络流。个人理解有限,仅抛砖引玉,有问题请指正,谢谢。
分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具,但pytorch默认使用单个GPU进行训练,如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候,需要在代码当中进行修改,这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。
NVIDIA在 SC18 发表的全新多节点容器、与 Singularity 容器的兼容性及 NGC-Ready 计划,让更多人能接触到资料科学、人工智能和 HPC。
在最新发布的Gartner Q3 2017报告中,浪潮出货量和销售额同时成为全球前三,销售额增速120.4%,为全球第一。出货量同比增速62.7%,其中多节点服务器市场份额全球第一。
作者简介 刘伟 云和开创高级顾问 题记:group replication作为mysql官方,在5.7版本阶段开发的,innodb的分布式数据库架构,从发布开始就有很多关注,下文是我对目前为止的材料
在render阶段更新Fiber节点时,我们会调用reconcileChildFibers对比current Fiber和jsx对象构建workInProgress Fiber,这里current Fiber是指当前dom对应的fiber树,jsx是class组件render方法或者函数组件的返回值。
内容来源:2017 年 11 月 18 日,PingCAP首席架构师唐刘在“数据技术嘉年华——分会场五:云架构、数据架构”进行《分布式强一致性数据库的灵魂 - Raft 算法的理论和实践》演讲分享。I
关于对高可用的分级在这里我们不做详细的讨论,这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及高可用方案的选型。
这几天和同事一直在讨论关于表设计中主键选择的问题,用sequence作为主键究竟有什么好处,又有什么缺点,尤其是有些事务场景上下文需要用到创建的序列值,如何用?其实我想说的是,可能只是一个很简单的概念,可能深入理解,还是有很多未知的知识,当然也就可能会有一些容易忽略但又可能很关键的坑,只有碰了才知道。。。
Redlock:全名叫做 Redis Distributed Lock;即使用redis实现的分布式锁;
在DevOps实践中,制品库可以说是至关重要的组件。一个可靠的制品库在DevOps流程中往往可以帮助企业解决许多安全和版本管控方面的问题。
作为《深入理解缓存原理与实战设计》系列专栏,前面几篇文章中我们详细的介绍与探讨了Guava Cache与Caffeine的实现、特性与使用方式。提到JAVA本地缓存框架,还有一个同样无法被忽视的强大存在 —— Ehcache!它最初是由Greg Luck于2003年开始开发,截止目前,Ehcache已经演进到了3.10.0版本,各方面的能力已经构建的非常完善。Ehcache官网上也毫不谦虚的描述自己是“Java's most widely-used cache”,即JAVA中使用最广泛的缓存,足见Ehcache的强大与自信。
大家好,我是前端西瓜哥。今天带带大家来分析React源码,理解单节点 diff 和多节点 diff 的具体实现。
利用jenkins分布式来构建job,当job量足够大的时候,可以有效的缓解jenkins-master上的压力,提高并行job数量, 减少job处于pending状态时间.
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