MongoDB 主节点重启（MongDB Primary Node Restart）是指在 MongoDB 集群中，担任主节点的服务器发生故障或需要进行维护时，需要进行重启操作。在 MongoDB 集群中，主节点是负责管理整个集群状态和执行写操作的节点。如果主节点发生故障，整个集群将无法正常工作，因此需要进行主节点重启来恢复集群的正常运行。本文将会介绍如何通过腾讯云混沌演练平台进行 MongoDB 主节点重启，通过混沌实验帮助构建高韧性的系统
集群模式下从节点不接受任何读写请求，发送过来的键命令会重定向到负责槽的主节点上（其中包括它的主节点）。当需要使用从节点分担主节点读压力时，可以使用readonly 命令打开客户端连接只读状态。之前的复制配置 slave-read-only 在集群模式
点击赠书：聊聊「分布式架构」那些事儿 1. 哨兵的介绍 sentinel ， 中文是哨兵。 哨兵是redis 集群架构中非常重要的一个组件，主要功能如下： （1）集群监控：负责监控reidis master 和slave 进程是否正常工作； （2）消息通知：如果某个redis实例有故障，那么哨兵负责发送消息作为报警通知给管理员； （3）故障转移：如果master node挂掉了，会自动转移到slave node上； （4）配置中心：如果故障转移发生了，通知client 客户端新的master 地址； 哨兵本
在Redis中，与Sentinel（哨兵）实现的高可用相比，集群（cluster）更多的是强调数据的分片或者是节点的伸缩性，如果在集群的主节点上加入对应的从节点，集群还可以自动故障转移，因此相比Sentinel（哨兵）还是有不少优势的。 以下简单测试Redis的集群（单机多实例的模式），来体验一下集群的自动故障转移功能，同时结合Python，来观察自动故障转移过程中应用程序端的表现。
master宕机，s1和s2中只要有1个哨兵认为master宕机就可以进行切换，同时会在s1和s2中选举出一个执行故障转移.
redis 的主从复制模式下，一旦主节点由于故障不能提供服务，需要人工将从节点晋升为主节点，再通知所有的程序把 master 地址统统改一遍，然后重新上线。毫无疑问，这种故障处理的方法是效率低下的，无法接受。
由于集群中每个实例都需要保存路由信息，彼此不断传播通信更新，也造成通信成本进而影响集群规模。
Redis 集群模式是 Redis 提供的分布式解决方案，哨兵解决了高可用的问题，而集群就是终极方案，一举解决高可用和分布式问题。在集群模式下，数据会被分散在多个 Redis 节点上，每个节点负责存储整个数据库的一部分，这种方式称为数据分片。
Redis是一个非常流行的开源内存数据存储解决方案，包含了许多有用的功能，例如支持各种数据结构、复制、持久化等等。Redis还提供了外部Redis哨兵用于监控和管理Redis集群的高可用性。
Redis 高并发架构中的哨兵（Sentinel）角色及其功能在确保分布式系统的稳定性和可用性方面扮演着至关重要的角色。在本文中，我们将进一步深入探讨哨兵的关键功能以及与故障转移相关的核心概念。
数据库集群 集群的存在意义是为了保证高可用、数据安全、扩展性以及负载均衡。 什么是集群？ 由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的"虚拟"服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进 行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器(节点)组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障，集群中的另一个节点就承担这个故障节点的责任。认为一个 SQL Server集群能够给集群中的两个节点带来负载平衡，这是
我们了解HDFS的HA和Federation是从Hadoop1.0和Hadoop2.0的区别开始的。那么HA是代表什么？
Redis是一个流行的高性能内存数据存储系统，常用于缓存、消息队列和实时数据分析等领域。然而，随着数据量的增长和高可用性需求的增加，单个Redis实例往往无法满足要求，这时就需要使用Redis集群来横向扩展。
Windows服务器故障转移集群（Windows Server Failover Cluster，简称WSFC）使用仲裁投票（Quorum Voting）决定集群的健康状况，或使故障自动转移，或使集群离线。当集群中的节点发生故障时，会由其他节点接手继续提供服务，不过，当节点之间通信出现问题，或大多数节点发生故障时，集群就会停止服务。可是集群可以容忍多少个结点发生故障呢？这要由仲裁配置（Quorum Configuration）决定，仲裁配置使用多数（Majority）原则，只要集群中健康运行的节点数量达到仲裁规定的数量（多数结点投赞成票），集群就会继续提供服务，否则集群就停止提供服务。在停止提供服务期间，正常节点持续监控故障节点是否恢复正常，一旦正常节点的数量恢复到仲裁规定的数量，集群就恢复正常，继续提供服务。仲裁投票默认是启用的（Cluster Manged Voting：Enable）。
控制节点是OpenStack平台的核心，它负责管理所有的计算、存储和网络资源。因此，控制节点的高可用性是OpenStack平台的关键。常见的控制节点高可用方案包括使用负载均衡器、使用集群、使用虚拟IP等。
采用云计算的注意事项是一种很好的建议。云计算服务提供商(CSP)都会承诺在其基础设施中提供“高可用性”，其服务水平协议(SLA)通常提供95%至99.99%的正常运行时间，而每月服务费退款率将达到10%到50%不等。但通常没有达到这样的门槛，正如IT的许多方面一样，重要的在于细节。
题记：今天是2018年1月1日，这是一个特殊的日子，民间称为“三头”，意思是周头、月头、年头；我把它称为“3A”，指Kerberos协议的3A。无独有偶的是今年也是狗年，智能时代冥府门前的看门狗也进化为先进的机器人三头狗了。今天讨论的就是其中的一个A--Availability. 高可用性（High Availability，简写为HA）是一个有着很长历史的话题。随着时间的推移，各种各样的方法被发明并被使用，以保证应用、服务、数据库、网络和存储是可用的、可靠的，可以为企业提供及时的服务支持。由于企业越来越依
首先，需要安装Redis集群。Redis官方提供了Redis集群模式的官方包，可以从Redis官方网站下载。也可以使用源代码编译安装。在安装Redis集群之前，需要确保系统满足Redis的运行要求，例如安装了所需的依赖库和工具等。
哨兵（Sentinel）是 Redis 分布式系统中用于监控和管理多个 Redis 服务器的组件。它的主要目标是确保 Redis 系统的高可用性，通过实时监测主节点和从节点的状态，及时发现并自动处理故障，保证系统的稳定运行。
在上一篇通知文章有说过，六月份会开始更新公众号，虽然现在已到月底了，但好歹也算没有失言，赶上了末班车了。
Windows故障转移群集是由多个服务器组成的共同提供某高可用服务，该服务用于防止单台服务器故障导致服务失效。故障转移群集是一种高可用性的基础结构层，由多台计算机组成，每台计算机相当于一个冗余节点，整个群集系统允许某部分节点掉线、故障或损坏而不影响整个系统的正常运作。一台服务器接管发生故障的服务器的过程通常称为"故障转移"。
Redis会把每一个master节点映射到0~16383共16384个插槽（hash slot）上，查看集群信息时就能看到：
要重新启动集群节点，请关闭MySQL并重新启动它。该节点将离开集群（并且法定人数的总计数应该减少）。发布命令 systemctl restart mysql
MySQL 官方提供了多种高可用部署方案，从最基础的主从复制到组复制再到 InnoDB Cluster 等等。本篇文章以 MySQL 8.0 版本为准，介绍下不同高可用方案架构原理及使用场景。
高可用集群，英文原文为High Availability Cluster，简称HACluster，简单的说，集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。这些单个的计算机系统 就是集群的节点（node）。 高可用集群的出现是为了使集群的整体服务尽可能可用，从而减少由计算机硬件和软件易错性所带来的损失。如果某个节点失效，它的备援节点将在几秒钟的时间内接管它的职责。因此，对于用户而言，集群永远不会停机。 高可用集群软件的主要作用就是实现故障检查和业务切换的自动化。只有两个节点的高可用集群又称为双机热备，即使用两台服务器互相备份。当一台服务器出现故障时，可由另一台服务器承担服务任务，从而在不需要人工干预的 情况下，自动保证系统能持续对外提供服务。双机热备只是高可用集群的一种，高可用集群系统更可以支持两个以上的节点，提供比双机热备更多、更高级的功能，更能满足用户不断出现的需求变化。
Redis单节点存在一些局限性，特别是在处理大规模数据、高并发请求和提供高可用性方面。以下是一些常见的Redis单节点的局限性：
2）执行 clusterDelSlot 操作撤销故障主节点负责的槽，并执行 clusterAddSlot 把这些槽委派给自己。
Sentinel为Redis提供了高可用性架构,该部署架构可以在无需人工干预的情况下完成故障转移;同时也提供监控,通知等其他功能.
消息传播是主服务器收到客户端的写命令或者是key值过期的时候，给从服务器发送相同的写命令，来保证主从同步的。
在前面的文章中介绍了Redis的主从复制，但主从复制存在一定的缺陷。如果Master节点宕机，因为不具备自动恢复功能，需要人工干预，那么在这个干预过程中Redis将不可用。
redis sentinel（redis哨兵） 一、redis哨兵简介 特殊的redis节点，不是数据节点。用来监控数据节点，如果数据节点故障，能够对该节点进行下线标识，如果故障的节点是主节点，sentinel可以实现自动的故障切换。
摘要:参考官方文档Redis Cluster spec总结的Redis规范 正文: Redis 集群规范 安全写入 两个写入丢失的可能 写入操作到达主节点，主节点异步冗余备份还没传播到从节点时候主节点挂了，该写入会丢失 几率很小，虽然是异步备份，但主节点写入并回复客户端的时间和传播给slave节点时间大致相同 故障转移时候，一个没有更新路由表的客户端会在主–>从之前做写入操作（几率更小） 原因：长时间无法被大多数主节点访问的节点会被故障转移掉，不再接受任何写入操作，其修复好后仍然会有一小段
Redis 作为最常用的 key-value 服务，一直为我们带来了高性能的保障。但程序嘛，总不可能一直运行下去，而我们所要做的就是将这些风险降到最低。
在 HDFS 2.x 集群的 HA 模式下通常会有两个 NameNode 用来进行记录元数据，其中一个是主节点（Active），另外一个是备节点（Standby）。主备之间的数据同步通过 JournalNode 节点来充当中介，从而完成了主备节点之间数据的最终一致性。
Redis提供了哨兵(Sentinel)机制来实现主从集群的自动故障恢复。 主从切换技术的方法是：当主服务器宕机后，需要手动把一台从服务器切换为主服务器，这就需要人工干预，费事费力，还会造成一段时间内服务不可用。这不是一种推荐的方式，更多时候，我们优先考虑哨兵模式。
RHCS提供的三个核心功能 高可用集群是RHCS的核心功能。当应用程序出现故障，或者系统硬件、网络出现故障时，应用可以通过RHCS提供的高可用性服务管理组件自动、快速从一个节点切换到另一个节点，节点故障转移功能对客户端来说是透明的，从而保证应用持续、不间断的对外提供服务，这就是RHCS高可用集群实现的功能。 RHCS通过LVS（LinuxVirtualServer）来提供负载均衡集群，而LVS是一个开源的、功能强大的基于IP的负载均衡技术，LVS由负载调度器和服务访问节点组成，通过LVS的负载调度功
官方原文地址：https://redis.io/topics/cluster-tutorial 水平有限，如果您在阅读过程中发现有翻译的不合理的地方，请留言，我会尽快修改，谢谢。 一个更有趣的示例程序 我们上边写的那个示例程序不够好玩。他以简单的方式写入到集群而没有检查写入的正确性。 从我们的观点看，集群接收写入命令可能每次操作总是把键foo写入 为42，并且我们一点也没有注意到。 所以在redis-rb-cluster库内，有一个更有趣的应用程序consistency-tes
今天，我们很高兴地宣布 Linkerd 新的自动故障转移特性。这个特性，使 Linkerd 能够自动将所有通信，从一个失败或不可访问的服务，重定向到该服务的一个或多个副本，包括其他集群上的副本。而且，正如你所期望的那样，任何重定向流量，都维护着 Linkerd 对应用程序的安全性、可靠性和透明性的所有保证，甚至跨越了由开放互联网分隔的集群边界。
Uber 拥有世界上最大的 Kafka 集群，每天处理数万亿条消息和几个 PB 的数据。如图 1 所示，Kafka 现在成了 Uber 技术栈的基石，我们基于这个基石构建了一个复杂的生态系统，为大量不同的工作流提供支持。其中包含了一个用于传递来自乘客和司机 App 事件数据的发布/订阅消息总线、为流式分析平台（如 Apache Samza、Apache Flink）提供支持、将数据库变更日志流到下游订阅者，并将各种数据接收到 Uber 的 Hadoop 数据湖中。
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
由于redis的响应速度快，每秒支持的并发极高(号称10万)，现在redis越来越流行了
哨兵机制是用来解决主从同步Master宕机后的动态自动主从切换问题。 主要有以下作用
sentinel，中文名是哨兵。哨兵是 redis 集群机构中非常重要的一个组件，主要有以下功能：
当集群内某个节点出现问题时，需要通过一种健壮的方式保证识别出节点是否发生了故障。Redis集群内节点通过ping/pong消息实现节点通信，消息不但可以传播节点槽信息，还可以传播其他状态如：主从状态、节点故障等。因此故障发现也是通过消息传播机制实现的，主要环节包括：主观下线(PFAIL-Possibly Fail)和客观下线(Fail)
一、什么是高可用 高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。 假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。 如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。 很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。 百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过www.baidu.com 能不能访问
[root@node2 ~]# systemctl restart redis-sentinel [root@node3 ~]# systemctl restart redis-sentinel
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