我们之前了解了复制、扩展性，接下来就让我们来了解可用性。归根到底，高可用性就意味着 "更少的宕机时间"。
DBA干了这么多年，一直以来有一个疑惑，那就是从半夜的电话中吵醒时，几乎清一色都是宕机类问题，每次我就忍不住想喊，大早上宕机，让不让人睡觉了。但是抱怨归抱怨，活得干，坑还是得补。这话对于很多DBA来说是感同身受，谁还没大半夜被电脑吵醒过，如果没有，你这DBA生活还真是滋润啊。 当然随着工作的经历增长，我想明白了几件事情，也感谢这些难忘的日日夜夜。 宕机能够刷到存在感 第一个是数据库宕机从技术角度之外有时候还是有一些作用的，那就是很多时候宕机之后大家会深刻感受到DBA的存在，而平素系统稳定了若干
好多同学在收到D监控宕机通知的邮件后，发现自己网站还能访问，并没有宕机，认为这是D监控的误报。
昨日，GitHub 出现了服务中断问题，网页无法打开，并且中断持续了数个小时，直至下午16点多才恢复正常。
服务器作为数据和网站的载体，其安全性和稳定性非常重要，但如今很多企业的服务器经常出现死机（即宕机）的状况，给企业业务带来很大影响。
在国际化发展的今天，越来越多的企业和个人选择将网站托管在国外主机上。这样做的好处是显而易见的，如更好的网站访问速度、更多的服务器资源、更优质的服务和更灵活的管理权限等。但同时，使用国外主机也会带来一些问题。本文将讨论国外主机托管中遇到的常见问题，并提供解决方案。
第12章 高可用性 高可用性实际上意味着更短的宕机时间。 100%的高可用性是不可能达到的，5个9意味着99.990%的正常可用时间，换句话说，每年只允许5分钟的宕机时间。 导致宕机的原因需要注意的地方： 运行环境中，最普遍的问题是磁盘空间耗尽。 性能问题中，最普遍是运行很糟糕的sql，糟糕的Schema和索引设计。 复制问题通常由于主备数据不一致导致的。 如何实现高可用性主要从两方面入手，避免宕机原因，减少宕机恢复时长。 提升失效平均失效时间的注意点： 测试恢复工具和流程，包括中备份中恢复数据。 遵循最小
现如今使用原服务器的中小企业越来越多，甚至有很多个人也会需要用到云服务器，比如说在建站或者是小程序后端都需要用到云服务器，所以云服务器对现在的人来说帮助作用非常大。但是在云服务器的使用过程中会遇到很多问题，像“云服务器怎么配置ftp服务器失败”就是很多人最常遇到的问题，那么接下来就为大家简单说一下关于配置失败的原因。
互联网技术发展到了 2022 年，理论上来说是可以做到“永不宕机”的。但过去的 2021 年，宕机事故看起来貌似也不少。
互联网技术发展到了 2022 年，理论上来说是可以做到“永不宕机”的。但过去的 2021 年，宕机事故看起来一点也没有减少。
今天看到 InfoQ 发布了一篇关于去年的宕机事件的整理文章，从 B 站到一码通，从国内到国外都有代表性事件。
刚被指责“利用放大仇恨言论的算法谋取利益”没多久，Facebook 再次陷入危机。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
一夜之间，最爱的弹幕视频网站突然崩溃了半小时，随后A站、豆瓣也如出一辙。有网友称「着火」所至，但上海消防队随后出来辟谣。究竟是怎么回事？
OpenAI 的 ChatGPT 昨天遭遇“重大中断”，导致客户无法与这家超级实验室的聊天机器人正常对话。
在MySQL的高可用架构中，MHA、MGR等方法现在比较流行，mm+keepalive的方法目前来看是比较老旧的办法，今天对这种办法做一个简单的介绍，题目中写的"纸上谈兵"，是因为这个实验我没有做，也不打算做，旨在说明清除原理即可。
运行后导致redis hang住，接着CPU飙升，业务上所有支付链路卡住，所有的请求流量全部挤压到了rds数据库中，引起数据库雪崩效应，进而直接宕机。
报错： 从215服务器上面可以看到使用k8s的命令就是没反应 要不就是回复的是时间超时！连接不上！ 尝试命令kubectl get pods 、kubectl get nodes等没反应超时！ 这个时候我们可以看看集群状态可以看到etcd处于宕机状态
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
MySQL AB解决了数据备份的问题，但是当A由于某些原因宕机后，WEB服务器就没有办法在往数据库写或者读写了。线上业务中断了，完了，出事故了。这该怎么办呢？
太平洋时间 11 月 8 日上午 6 点左右开始，ChatGPT 服务器宕机超过 90 分钟，用户访问会收到「ChatGPT 目前已满载（ChatGPT is at capacity right now）」的消息。
最近的互联网线上事故发生比较频繁，9月19日网上爆料出顺丰近期发生了一起线上删库事件，在这里就不介绍了。
今天摩拜推送红包活动之后，傍晚时分，服务器又挂了，这次应该和9月份服务器宕机不一样，在9月份宕机的时候技术储备不足，这么长时间摩拜单车都没有把服务器问题解决，看来技术部门需要背一下黑锅了。
该文讲述了通过分析 Node.js 程序运行时的内存快照来定位程序异常的方法。首先介绍了 Node.js 程序运行时内存快照的基本概念和作用，然后详细描述了如何利用 heapdump 工具进行内存快照的分析。最后，总结了通过分析内存快照发现程序异常的方法，并提供了一些最佳实践。
外汇交易服务器在国外，软件官网都推荐买国外的MetaTrader VPS了，为啥要为了省钱买国内，值当吗？
1.java.net.SocketTimeoutException . 这 个异 常比较常见，socket 超时。 一般有 2 个地方会抛出这个，一个是 connect 的 时 候 ， 这 个 超 时 参 数 由connect(SocketAddress endpoint,int timeout) 中的后者来决定，还有就是 setSoTimeout(int timeout)，这个是设定读取的超时时间。它们设置成 0 均表示无限大。 2.java.net.BindException:Address alrea
•④ 保证运行memberserver正在运行的时候，可以运行OrderClient
网络信息产业中，芯片被比喻为心脏，操作系统被认为是计算机的灵魂。二十年来，国内信息产业始终在“缺芯少魂”的困境中，中国在高端芯片行业缺乏自主创新能力，国产操作系统自研创新，不仅事关信息技术核心竞争力，更关乎国家信息安全。
今天下午，线上阿里云RDS的本地只读从库宕机了，还好，这个个服务器上的数据库实例只是提供了一部分的读需求，很快就复原了，但是上面所有的数据库实例都down掉了，启动实例并保证主从复制关系迫在眉睫。这个过程中发现有一个主从复制的问题值得研究一下，虽然最后我解决了，但是具体的原因没有找到，还请大家帮忙看看，也算是集思广益了，如果某一天找到原因了，再回来更新一下。
“缺芯少魂”一直是我国信息产业发展的一大难题，而“少魂”就是指操作系统等基础软件薄弱。“拿来主义”这种传统解决方式在给我们带来便利的同时，也桎梏了我们的创新。腾讯的操作系统研发也走过了从拿来主义到创新研发的道路。云计算时代，操作系统向下适配多元化硬件，向上支撑多样化产品，其重要性不言而喻。让我们一起了解下腾讯操作系统的创新之路。
在 Java 开发的海洋中，我们经常会遇到各种各样的异常，它们像隐形的杀手一样，悄无声息地影响着程序的稳定性和性能。今天，我们要深入探讨的是 com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.CommunicationsException: Communications link failure 这个异常，它通常发生在与 MySQL 数据库交互时。本文将详细分析这个异常的产生原因、运行原理、作用，并总结相关知识点和应用场景。
2023年B站崩了两次，一次是三月份，B站手机盒电脑端当天无法查看视频详情页，到了8月份，B站又崩了一次，许多网站反馈B站图片无法加载，视频无法打开，一直在缓冲。无独有偶，3月份腾讯旗下的微信和QQ登也出现了业务崩溃，微信语音对话、朋友圈、微信支付、QQ文件传输、QQ空间登多个功能都无法启用。
可能这两种代码看上去区别不大唯一区别就是输入输出流的关闭顺序。而这种顺序不同也会导致出错。
就在今晨，美国大半个国家的网络陷入瘫痪，Twitter、Netflix、Github、Airbnb、PayPal等各大热门网站纷纷沦陷。据报道，导致这次“大宕机”的原因是美国域名服务器管理服务供应商Dyn的服务器遭到了DDoS攻击。 在攻击乌云之下，黑客火力有多猛？ 物联网设备是否已成为元凶之一？ 互联网产业面临怎样的挑战？ DDoS白皮书用数据解剖真相 带你一探究竟 开篇 黑客 · 画像 乌云笼罩下的业务 除了美国大宕机 还有这些攻击大事件
PS：本次主要针对场景进行了，本身zk都是分布式框架，它很少存在宕机的情况，除非外在因素，例如内存硬盘爆了。
（虚拟专用服务器）（"Virtual Private Server"，或简称 "VPS"）是利用虚拟服务器软件(如微软的Virtual Server、VMware的ESX server、SWsoft 的Virtuozzo)在一物理服务器上创建多个相互隔离的小服务器。这些小服务器（VPS）本身就有自己操作系统，它的运行和管理与独立服务器完全相同。 因为每一个VPS服务器均可独立进行重启并拥有自己的root访问权限、用户、IP地址、内存、过程、文件、应用程序、系统函数库以及配置文件。虚拟专用服务器确保所有资源为用户独享，给用户最高的服务品质保证，让用户以虚拟主机的价格享受到独立主机的服务品质。
AI末日的概念一直是流行文化中反复出现的主题，其想象的核心就是AI作为一个人造物，因为过于先进而超越了人类的控制，转而反对其人类创造者。
数据分布 分布式存储系统需要将数据分布到多个节点，并在多个节点之间实现负载均衡。常见的数据分布的方式有两种：一种是哈希分布，如一致性哈希，典型的系统是Amazon Dynamo系统；另一种是顺序分布，即将表格上的数据按主键排序，并切分成多块数据，每个数据存到不同的节点中，典型的系统是Google Bigtable, Taobao Oceanbase。 将数据分散存储到多台机后，要尽量保证每台的存储量、访问压力等是均衡的，一般需要一个总控节点定时收集所有工作节点的负载信息，然后将负载高的节点的数据迁移到负载低
这种旧版复制功能通过一个主服务器来接收和处理写入请求，并将这些请求复制到所有从服务器上，实现了数据的冗余备份和读写分离的目的。但是这种复制方式存在单点故障和性能瓶颈的问题，无法提供高可用和高扩展性。因此，在Redis的新版中，引入了Redis Cluster来取代旧版复制功能。
服务器可靠性:一个9的差距究竟有多大? 说到关键业务系统的可靠性，经常用到所谓4个9或者5个9，也就是99.99%与99.999%。那么，4个9或者5个9的差距有多大，差距是0.009%，还不到0.0
哨兵(Sentinel)主要是为了解决在主从复制架构中出现宕机的情况,主要分为两种情况:
据时代财经报道，3 月 21 日上午，许多网友在社交媒体上爆料，东方财富软件“崩了”，无法正常登录交易。 随后，#东财崩了#，#东方财富回应交易软件一度宕机#等话题登上热搜，不少投资者在社交平台发起热议表示：“以为自己家WiFi坏了；东方财富崩了，交易不了”。 有媒体就此事致电东方财富证券客服中心，工作人员对此表示，“局部网络出现了问题，目前正在修复中。”所幸很快东方财富APP就排除故障，10点半左右，不少用户测试后发现已经可以登录。 有意思的是，下午开盘后，又有多位网友在社交媒体上反馈东方财富软件再
在《故障复盘的简洁框架-黄金三问》这篇文章里，我把故障原因分为了两类：触发原因和深层原因。 这里我并没有提到根因或根本原因，理由就是我们原本所认为的根因可能往往不止一个，可能会有多个。 这个怎么理解呢？我举个比较容易理解的例子： 比如我们有一台服务器宕机了，上面跑的的MySQL服务也挂了，影响了上层业务访问，花了30分钟才解决，被定性为故障。 那这个故障的根因是什么呢？ 有的人可能会说是服务器宕机引起的，服务器问题是根因。 有人会说上层数据库没做高可用，数据库问题是根因。 也有人会说业务层面没做功能降级，
我们都知道了Nginx在高并发场景和处理静态资源是非常高性能的，但是在实际项目中除了静态资源还有就是后台业务代码模块，一般后台业务都会被部署在Tomcat，weblogic或者是websphere等web服务器上。那么如何使用Nginx接收用户的请求并把请求转发到后台web服务器？
昨天帮助一个网友处理了一个数据库异常宕机的问题，简单记录一下。 说到这个问题，也是一位网友给我发邮件说有一个数据库环境，会突然出现宕机的情况，想让我帮忙分析一下问题的原因。我一听这个问题就来了兴趣。大大小小的宕机问题也接触了不少，这个问题还是值得探究的。 我首先得到了这位朋友提供的alert日志。简单看了下，近期没有发现什么明显的异常信息。但是看到日志中去年的时候，有这样的一段内容。 Mon Sep 19 14:38:17 2016 WARNING: Heavy swapping observ
最近比较忙，好久没更新了。这次我们来聊一聊分布式事务。 在微服务体系下，我们的应用被分割成多个服务，每个服务都配置一个数据库。如果我们的服务划分的不够完美，那么为了完成业务会出现非常多的跨库事务。即使按照 DDD 的原则来切分服务还是免不了有的业务场景需要多个业务同时提交成功或者同时回滚的场景。比如会员使用积分下订单这个场景，那么会员服务的积分扣减需要跟订单下单成功同时完成。如果下单成功，但是扣减积分接口失败，那么就会造成数据的不一致性。这个时候我们就需要使用分布式事务来保证数据的一致性。 由于分布式事务要介绍的东西比较多，这一篇只介绍 2PC、3PC 的基本概念，所以 .net 相关的内容大概也只会出现在标题上一次，笑哭。
博雯 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI Facebook全球宕机6小时的原因，是公司内部工程师的一条错误指令。 最近，Facebook官方针对这次大规模宕机的原因做了回应。 这一新闻已经出现在了微博热榜。 而在回复中，官方也（针对各种神奇的假说）强调： 没有黑客恶意攻击行为，用户的数据也没有受到损害。 在第二天，Facebook又发了另一则声明，详细地说明了这次宕机的技术细节。 那么这场Facebook有史以来持续时间最长，规模最大，造成公司股价蒸发百亿的宕机到底是因为什么？
ChatGPT在过去24小时内，一直在经历零星的中断。每个试图登录的用户，都会看到这条消息：「Something went wrong.」
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