，有点懒怠。最近抽空捣鼓了 Kong 网关的使用实践，微服务网关之前的文章也写过，读者可以翻看之前的文章推送。插件是 Kong 扩展的重要特性，这次除了会介绍 Kong 的相关实践之外，还会讲解 Kong 自定义插件的实现。
http://www.infoq.com/cn/articles/comparing-api-gateway-performances
考虑一个问题，两台机器，两个公网IP，DNS把域名同时定位到两个IP，这算高可用吗
在2020网络数据平面峰会上，来自紫金山实验室未来网络中心的研究员——沈洋给我们带来了《基于可编程交换机和智能网卡的四层负载均衡器》的主题演讲。
Linux集群主要分成三大类：高可用集群(High Availability Cluster)、负载均衡集群(Load Balance Cluster)、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
通过高性能网络或局域网互联的服务器集群正成为实现高可伸缩的、高可用网络服务的有效结构。
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
K8SEASY 是一个一键安装K8S高可用集群的软件。它可以帮助企业一键搭建完私有云系统，帮助用户在多家云服务商里灵活切换，不再被任何服务商绑架！对! 所有的操作只需要一键！
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性： image.png 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前
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。
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
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
集群分为几种，用的软件分别是什么? 补充：涉及的组件 1.1、apache 跨平台的网页服务器，主要使用它做静态资源服务器，也可以做代理服务器转发请求 1.2、ngnix 高性能的 HTTP
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。
Linux-HA的全称是High-Availability Linux，它是一个开源项目，这个开源项目的目标是：通过社区开发者的共同努力，提供一个增强linux可靠性（reliability）、可用性（availability）和可服务性（serviceability）（RAS）的群集解决方案。
当今计算机技术已进入以网络为中心的计算时期。由于客户/服务器模型的简单性、易管理性和易维护性，客户/服务器计算模式在网上被大量采用。在九十年代中 期，万维网（World Wide Web）的出现以其简单操作方式将图文并茂的网上信息带给普通大众，Web也正在从一种内容发送机制成为一种服务平台，大量的服务和应用（如新闻服务、网 上银行、电子商务等）都是围绕着Web进行。这促进Internet用户剧烈增长和Internet流量爆炸式地增长，图1显示了1995至2000年与 Internet连接主机数的变化情况[1]，可见增长趋势较以往更迅猛。
Linux集群概述 根据功能划分为两大类：高可用和负载均衡 高可用集群通常为两台服务器，一台工作，另外一台作为冗余，当提供服务的机器宕机，冗余将接替继续提供服务 - 高可用衡量标准，4个九，就是99.99%，表示一个比例，在一年时间内99.99%的时间都是在线的，不允许宕机，不允许服务不可用。另外还有的是5个九，6个九 实现高可用的开源软件有：heartbeat、keepalived heartbeat软件，在centos6中有很多bug，而且很久没有更新版本了，不建议继续使用 keepalived软
集群(cluster)，从字面上就知道，集与群都是多的概念。集群就是多台机器组合在一起共同完成一个需求。
1. LVS 简介 ---- 1. LVS 是什么？ LVS 的英文全称是 Linux Virtual Server，即 Linux 虚拟服务器。它是我们国家的章文嵩博士的一个开源项目。在 linux 内核 2.6 中，它已经成为内核的一部分，在此之前的内核版本则需要重新编译内核。 2. LVS 能干什么？ LVS 主要用于多服务器的负载均衡。它工作在网络 4 层，可以实现高性能，高可用的服务器集群技术。 它廉价，可把许多低性能的服务器组合在一起形成一个超级服务器。 它易用，配置非常简单，且有多种负载均衡的
HACMP，全称为IBM High Availablity Cluster Multiprocessing。
Keepalived 是 Linux 下的一个免费的、轻量级的高可用解决方案。是一个由C语言编写的路由软件，主要目标是为 Linux 系统和基于 Linux 的基础架构提供简单而强大的负载平衡和高可用性。
目前HTTP协议，乃至WebSocket协议，乃至采用了MQTT协议的WebSocket协议，都不可避免的使用了Nginx。所谓病从口入，祸从口出。作为入口，Nginx承担的责任非常的重要。假如某个时刻不能用了，那可真是灾难。
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)
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。
Pacemaker 是 Linux环境中使用最为广泛的开源集群资源管理器，Pacemaker利用集群基础架构(Corosync 或者 Heartbeat)提供的消息和集群成员管理功能，实现节点和资源级别的故障检测和资源恢复，从而最大程度保证集群服务的高可用。
对于数据实时性要求不是特别严格的应用，只需要通过廉价的 pc server 来扩展 Slave 的数量，将读压力分散到多台 Slave 的机器上面，即可通过分散单台数据库服务器的读压力来解决数据库端的读性能瓶颈，毕竟在大多数数据库应用系统中的读压力还是要比写压力大很多。这在很大程度上解决了目前很多中小型网站的数据库压力瓶颈问题，甚至有些大型网站也在使用类似方案解决数据库瓶颈。
在日常的集群系统架构中，一般用到Heartbeat的主要就2种: 1）高可用(High Availability)HA集群, 使用Heartbeat实现，也称为”双机热备”, “双机互备”, “双机”； 2）负载均衡群集(Load Balance Cluster)，使用Linux Virtual Server(LVS)实现;
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。
高可用集群通常为两台服务器，一台工作，另外一台作为冗余，当提供服务的机器宕机，冗余将接替继续提供服务。集群的特点：高性能（Performance）、价格有效（Cost-effectiveness)、可伸缩性（Scalability)、高可用性（Availability）、透明性（Traansparency）、可管理性（Manageability）、可编程性（Programmability）
集群是一组协同工作的服务集合，用来提供比单一服务更稳定、更高效、更具扩展性的服务平台。
Rancher 是为使用容器的公司打造的容器管理平台。Rancher 简化了使用 Kubernetes 的流程，方便开发者可以随处运行 Kubernetes（Run Kubernetes Everywhere），以便于满足 IT 需求规范，赋能 DevOps 团队。
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
在很多应用场景中，需要在云平台中搭建高可用集群，就这需要用到虚拟IP地址功能。今天就来谈一谈虚拟IP地址及它的应用场景。
@路比咯：这程序员很实在，都说到点上根本不浪费彼此时间，个人感觉是这个HR气量太小反应过激才说了这些鬼
集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
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
本文将详细介绍相关技术栈的构成组件，包括 HAProxy、Corosync、Pacemaker、dnsmasq、cloud-init、LVM、Gluster、Docker 等概念。
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。
在日常的集群系统架构中，一般用到Heartbeat的主要就2种: 1）高可用(High Availability)HA集群, 使用Heartbeat实现，也称为”双机热备”, “双机互备”, “双机”； 2）负载均衡群集(Load Balance Cluster)，使用Linux Virtual Server(LVS)实现; Heartbeat介绍 Heartbeat项目是Linux-HA工程的一个组成部分，它实现了一个高可用集群系统。心跳服务和集群通信是高可用集群的两个关键组件，在 Heartbeat项目
Heartbeat，心跳的意思，这里是Linux-HA 工程的一个组成部分，它实现了一个高可用集群系统。心跳服务和集群通信是高可用集群的两个关键组件，在 Heartbeat 项目里，由 heartbeat 模块实现了这两个功能。
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。
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？
1、etcd 是一个分布式键值对存储，设计用来可靠而快速的保存关键数据并提供访问。通过分布式锁，leader选举和写屏障(write barriers)来实现可靠的分布式协作。etcd集群是为高可用，持久性数据存储和检索而准备。etcd是go语言开发的。 Etcd是一个高可用的 Key/Value 存储系统，主要用于分享配置和服务发现。 ● 简单：支持 curl 方式的用户 RES API和客户端命令etcdctl ； ● 安全：可选 SSL 客户端证书认证 ； ● 快速：单实例可达每秒一千次写操作 ； ● 可靠：使用 Raft 实现分布式存储，高可用，强一致。
前两天学习了集群的应用，简单总结下：集群并不是很高深难懂的知识，只要掌握其原理，那么实现起来并不是很困难。下面我们一起来简单学习下集群。 什么是集群？ 集群或者说是群集：其目的是为了实现将多台计算机组合以来完成特定的任务，比如天气预报，大型网络游戏，这些都需要很大的运算量，单台计算机实现成本太高，而且不现实。那么就需要通过集群的方式，将废弃的或者正在使用的计算机联合起来，结合整体的力量来解决这些问题。 集群的类型大致分为三类： 1.LB Load Balancing（负载均衡集群） 2.HA High Availability（高可用性集群） 3.HP High Performance（高性能集群）
凡事都要讲究个为什么。在搭建集群之前，我们首先先问一句，为什么我们需要搭建集群？它有什么优势呢？
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。
MongoDB 是一个高性能、可扩展的 NoSQL 数据库，常用于存储非结构化数据。随着数据量的增加，单个 MongoDB 实例的性能和可用性可能会受到限制。为了解决这个问题，可以使用 MongoDB 集群来实现数据的分布和复制。
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