本文主要讲解了如何设计、部署、优化电商网站的缓存架构，包括缓存热点数据、高并发读、高并发写、高可用、缓存预热、缓存自动降级、缓存雪崩、缓存穿透、缓存失效等方面的内容。同时，还介绍了基于storm实时热点发现+毫秒级实时热点缓存负载均衡的缓存预热解决方案和基于随机过期时间的缓存失效解决方案。
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。
目前使用比较多的就是标题中提到的这两者，其实lvs和haproxy都是实现的负载均衡的作用，keepalived和heartbeat都是提高高可用性的，避免单点故障。那么他们为什么这么搭配，而又有什么区别呢？
前言 基于Keepalived实现LVS双主高可用集群。什么是Keepalived呢，keepalived观其名可知，保持存活，在网络里面就是保持在线了， 也就是所谓的高可用或热备，用来防止单点故障的发生。本文将详细讲述Keepalived工作原理及高可用解决方案的实现。 相关介绍 Keepalived简介 Keepalived采用VRRP(virtual router redundancy protocol，虚拟路由冗余协议)热备份协议，以软件的方式实现linux服务器的多机热备功能。VRRP是针对路由器
在介绍高可用架构的方案之前，先说一下什么是高可用架构，高可用架构应具备但不限于以下特征：
下面分享一下 Mycat 高可用与负载均衡 的实现方法，详细内容可以参考 官方文档 (但是由于官方文档比较老，有不少坑，这篇分享里会将这些坑填平)
Ø 当业务因高可用机制发生数据库切换时，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。
MySQL调优对于很多程序员而言，都是一个非常棘手的问题，多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。 就在昨天我在百忙之中抽出空余时间面试了个腾讯30k出来的，我开口就是：MYSQL性能调优如何入手？他的回答的：基础优化、优化的哲学、优化需求、优化的思路、存储引擎层、数据库优化、等等细节，好吧我承认我败了。 但是我严重怀疑他是做了准备而来的，不然没有什么人可以记得这么清楚有条理，果不其然，在他入职之后说出了实情；
高可用系统的挑战 高可用系统是运维界老生常谈的话题之一。现在很多企业都要求平均无故障时间每年五个 9 的服务可用性。 一方面系统单点是高可用最大的天敌，这不得不在系统设计时增加“冗余”，容易造成资源浪
本文从高可用性(HA)和灾难恢复(DR)的角度研究混合云，并提出一些使配置更具成本效益的建议。
前言 高可用架构对于互联网服务基本是标配，无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用。对于一个系统而言，可能包含很多模块，比如前端应用，缓存，数据库，搜索，消息队列等，每个模块都需要做到高可用，才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言，高可用可能更复杂，对用户的服务可用，不仅仅是能访问，还需要有正确性保证，因此数据库的高可用方案是一直以来的讨论热点，今天就各种的高可用方案，谈一下个人的一些看法，如有错误，还请指正！！ MySQL主从架构 此种架构，一般初创企业比较常用，也便于后面步步的扩展 📷 此架构
我们的业务系统，不管是企业内部系统还是互联网应用系统，都需要可扩展，高可用性的系统。可扩展性和高可用性不是孤立的，只有结合起来，才能达到理想的效果。 可扩展性是系统、网络或进程的可选属性之一，它表达的含义是可以以一种优雅的方式来处理不断增长的工作，或者以一种很明白的方式进行扩充。例如：它可以用来表示系统具备随着资源(典型的有硬件)的增加提升吞吐量的能力。 垂直扩展的意思是给系统中的单节点增加资源，典型的是给机器增加CPU或内存，垂直扩展为操作系统和应用模块提供了更多可共用的资源，因此它使得虚拟化的技
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
在当前的IT市场中，组织正将其旧的基础设施迁移到云上，其基础设施的每个部分都在向云化的方向发展。因此，我们有必要来看一下为云级网络（cloud-grade network）而生的SDN控制器，其中一个就是Tungsten Fabric（TF）。
②：LNMP（基于python的web架构） Linux+nginx+mysql+python 静态资源：客户端从服务器获得的资源表现形式与原文件相同 动态资源：通常是程序文件，需要服务器执行后，将执行结果返回给客户端。
高可用（HA）是系统架构设计中必须要考虑的，是指系统所能提供无故障服务的一种能力。
摘 要 Keepalived是由C语言编写，目标是基于Linux为应用提供简单而又强大的负载均衡和高可用的服务。 概述 随着互联网井喷式发展，单节点服务已经不能满足并发需求，通常利用nginx反向代理来实现集群部署以此解决并发需求（nginx负载均衡实现）。此时虽然保证了应用的集群化和高容灾性，但nginx却单节点运行，这极大的为系统宕机埋下伏笔。为此我们必须来采用一主一备或一主N备的方式来保证nginx的运行，高可用（HA- High Availability）的解决方案很多，本文以Keepalived
实现RabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模式非常的好且简单。主备模式也称为Warren模式
通过简单回顾阿里中间件(Aliware)消息引擎的发展史，本文开篇于双11消息引擎面临的低延迟挑战，通过经典的应用场景阐述可能会面临的问题 - 响应慢，雪崩，用户体验差，继而交易下跌。为了应对这些不可控的洪峰数据，中间件团队通过大量研究和实践，推出了低延迟高可用解决方案，在分布式存储领域具有一定的普适性。
随着对旨在为关键系统提供服务的可靠和高性能基础架构的需求不断增加，术语可扩展性和高可用性不再受欢迎。虽然处理增加的系统负载是一个常见问题，但减少停机时间和消除单点故障同样重要。高可用性是一种大规模的基础设施设计，可以满足后面的考虑因素。
在一个生产系统中，通常都需要用高可用方案来保证系统的不间断运行。PostgreSQL 本身不支持任何多主群集解决方案，例如MySQL或Oracle。尽管如此，仍有许多商业和社区产品提供此实现，以及其他产品，例如PostgreSQL的复制或负载平衡。
HACMP，全称为IBM High Availablity Cluster Multiprocessing。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。在这一篇里将说明各种高可用架构以及其适用的场景。
MySQL发展至今，在高可用性方面不断前进，从最初的异步复制、半同步复制、群组复制，演进到现在的InnoDB Cluster和InnoDB Replica Set。本文将说明各种高可用架构以及适用场景。
运维工种对于自动化的强烈需求已经显露无疑——作为一个古老的技术工种，在几台、几十台服务器时尚可人肉维护，面对云计算时代动辄上百上千的服务器，单凭人肉维护显然束手无策。想像一下诸如谷歌、阿里云的上万台服务器，如果单凭人工维护恐怕运维就会成为人员需求量最高的工种，没有之一。 在Devops备受推崇的时代，即使开发也难免要接触到一些运维工作。所以今天为大家整理了一些自动化运维的学习资源，希望能够给大家提供一些帮助。作为一名运维工程师，这些只是可能是你的必备，作为一名非运维技术人员，不妨记录下来，有需求之后再行
如果你这块技术掌握不够，然后你的公司的项目遇到了一些相关的难题，高并发+高性能的场景，hold不住类似的这种高并发的系统
高可用（High Availability，HA）也可以称为高可用性或高可用环境。HA是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。HA通常是指通过设计来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，那么这时就可以称系统的可用性是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，那么可以称系统的可用性是99%。很多公司（例如三大运营商、百度、京东等）的高可用目标都是4个9，也就是99.99%。
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载，提高了系统的性能和可靠性。
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。
工作中都会用到一些缓存技术，redis/memcached基础使用，初步的集群知识
研究显示，AI工程化落地过程中，出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中，资源利用率出现频率接近后面五名的总和。深挖痛点，其背后是资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。
本文探讨了Linux运维工程师必须掌握的关键技能，以满足不断增长的技术需求。涵盖了操作系统管理、网络配置、安全性、脚本编程等方面的技能要求，旨在为Linux运维工程师提供指导，并帮助他们在竞争激烈的IT行业中脱颖而出。
原文链接：https://blog.csdn.net/guyue35/article/details/84883408
MySQL Group Replication（简称MGR）是MySQL官方于2016年12月份推出的一个全新的高可用与高扩展的解决方案。MGR提供了高可用、高扩展、高可靠的MySQL集群服务，是MySQL数据库未来发展的一个重要方向。 场景描述 操作系统MySQL版本CentOS Linux release 7.3.1611MySQL5.7.20 二进制 ip地址规划 IP地址hostsport192.168.74.134mgr-node1.up.com3306\23306192.168.74.13
作者 | 鲁冬雪 谈起瞬时流量高峰场景下的高可用架构设计，那首先要解决的肯定是高并发问题。 类似电商大促就是典型的高并发场景，当业务突发波动（如秒杀、限量抢购）时，无法准确预估流量，企业会苦恼需提前准备多少台机器，突发流量过后，这些机器往往又处于空载状态。这就意味着系统需要承担 100% 的业务和流量，需要具备超强的稳定性和容灾能力，并可以紧急处理各种故障： 应对快速增长的用户访问：流量短时间内达到峰值，系统面临宕机危险； 应对大量业务数据和用户数据：计算资源需求突增，技术上需做到弹性自如； 紧急故障处理
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。
K8S数据保护工具比较：Cohesity、 Kasten、 OpenEBS、 Portworx、 Rancher Longhorn、 和Velero
技术发展飞快，不同技术领域在开源群智群力的作用下突破更是迅猛。根据 Gartner 及 Linux 基金会的调查报告显示，企业平均有 29% 的软件代码来自开源，在互联网背景下，开源软件比例高达 80%，称之为“这是一个开源的时代”也不为过。 不过你可知道？在 90 年代后期，Open Source Initiative 刚刚出现，大家一致认为将源代码公开的想法很不理智，毕竟自己的技术被其他企业采用不是什么好事情，但是开源技术发展到现在，当初的所有不合理也悄然破碎。 截止目前，世界上有非常多年盈利过亿美元开
Redis 目前绝对算是当前市场的宠儿，大到 BAT，小到初创公司都在使用。一说到 Redis，我们就会想到它的高性能、数据结构丰富、API 功能强大、高可用性以及架构可伸缩等特点。正是这些特点，让 Redis 受到越来越多的关注。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
worker_processes 1 建议设置成cpu总核心数 epoll . select …
作为一款开源产品，MySQL拥有全面的知识文档，这是目前其他开源产品与其无法相比的一点。
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