对我而言，我建议的最简单的方法是使用两个Jenkins主服务器配置Jenkins高可用性，其中一个将始终是主动服务于构建，而另一个则是被动的。...2 什么是高可用？ 当我们说高可用性时，我们指的是可以长时间连续运行而不会出现故障的系统。该术语表示系统已经过全面测试，可以承受任何类型的故障。...为了克服这些问题，我们需要为Jenkins设置高可用性。 HaProxy如何工作？...如果负载平衡器服务器不可用，则对该服务器的请求将超时。如果负载均衡器可用，则根据计算机的可用性路由请求。 HAProxy在其配置文件中引用负载均衡器池，确定必须将客户端请求路由到的应用程序服务器。...第二层是Jenkins主设备设置，其中两个主设备具有相同的配置，并共享JenkinsHome以实现高可用性。因此，一旦重新加载配置，在一个Jenkins主机上创建的项目也将可用于第二个主机。
2️⃣Docker Swarm相关命令说明 3️⃣Docker Swarm集群节点规划 4️⃣创建Docker Swarm高可用集群操作步骤演示 环境准备 创建集群 docker-m1配置信息（manager...Task history retention limit (default 5) 3️⃣Docker Swarm集群节点规划 为了利用 swarm 模式的容错功能，可以根据组织的高可用性要求实现奇数个节点...worker01 192.168.200.91 20.10.14 工作节点 工作 worker02 192.168.200.92 20.10.14 工作节点 工作 4️⃣创建Docker Swarm高可用集群操作步骤演示...u89a2ie2buxuc5bsew4a2wrpo docker-m3 Ready Active Leader 20.10.14 aon2nakgk87rds5pque74itw4
RabbitMQ 高可用集群搭建 1 集群简介 1.1 集群架构 当单台 RabbitMQ 服务器的处理消息的能力达到瓶颈时，此时可以通过 RabbitMQ 集群来进行扩展，从而达到提升吞吐量的目的...一个高可用，负载均衡的 RabbitMQ 集群架构应类似下图： 这里对上面的集群架构做一下解释说明： 首先一个基本的 RabbitMQ 集群不是高可用的，虽然集群共享队列，但在默认情况下，消息只会被路由到某一个节点的符合条件的队列上...HAProxy 同时支持四层和七层负载均衡，并基于单一进程的事件驱动模型，因此它可以支持非常高的井发连接数。...此时对外服务的 VIP 依然可用，代表已经成功地进行了故障转移。...juejin.im/post/6844904071183220749 RabbitMQ 官方文档 —— 集群指南：www.rabbitmq.com/clustering.… RabbitMQ 官方文档 —— 高可用镜像队列
redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。 所以就有了几个问题？ 什么是主从架构，主从如何备份？...什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。...==怎么保证redis是高并发以及高可用的==？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
kube-proxy转发到Ingress Controller的pod上,多走一趟路 4、不创建svc,效率最高,也能四层负载的时候不修改pod的template,唯一要注意的是`hostNetwork: true 高可用选择第四种
本篇文章是之前一篇《大话高可用》的高可用心法的案例篇。 说实践之前先说概念。 ...具体实践如下： 架构高可用 交易这边进行在进行重构。将原有的核心交易从职责上划分为交易收单、交易保障和数据中心三个大块。 从高可用上，交易收单要保证实时交易现场的可用。...所以它才是对高可用需要考虑最多的，对MTBF和MTTR都要考虑和权衡。但是在对高可用要求上交易收单和交易保障是基本职责，指标就是稳定、稳定和稳定。...数据中心关乎的用户体验，是可以持续优化的，但是对高可用是有一定容忍度的：比如页面会加载慢，或者第一次加载不了刷新就成功了。...如果安全性要求高，不允许堆栈外本地缓存呢？我们的策略是一损俱损。就是如果任何依赖加密器的都是启动时加载。如果加载失败则服务根本启动不起来。我们发版启动都是在低峰期，服务器有足够的余量。
背景 本文记录一些高可用的内容，和数据库在高可用方面的演进过程。 1. 概念 可用性: 即软件系统在一段时间内提供 有用资源 的能力。...高可用性 描述了一个周期内的功能连续可用的绝对程度，可表示为正常运行时间和停机时间之间的关系，如下公式： A = 100 – (100*D/U) 备注：A 表示可用性；D 表示 非计划停机时间；U 表示正常运行时间...如何设计来做到高可用 保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余 和 故障转移。 单点系统的问题是，挂了就完全不可用了，服务会受影响。如果有冗余备份，其他后备的系统能够顶上，保证服务继续可用。...所以，又往往是通过“自动故障转移”来使得快速切换到备份系统来实现高可用。...常见的互联网分布式架构是： 前端 ---> 反向代理 --> WEB应用 --> 服务 --> 数据库（及缓存） 其中，高可用可涉及到上面每个节点的高可用保障，我们看下数据的高可用架构的演变过程。
生产环境中，后端应用需要支持高吞吐量并且支持高可用来保证服务的稳定，因此需要高可用集群管理。...高可用需要： 至少一个 Nacos（可以是nacos集群） 至少一个 ElasticSearch / mysql（可以是es/msql集群） 至少2个skywalking oap服务； 至少1个UI（UI
今天老大跟我讨论说，没有看到过一篇够全面体系的高可用的文章。谈到高可用，基本都是以偏概全的文章。今晚抽空想了一下这个问题。 ...高可用我另一个更资深老大其实总结的很全面了：别人死我们不死，自己不作死，不被队友搞死。 然后就是怎么别人死我们不死：最好就是别人的东西和我们没关系，就是去依赖。如果实在有依赖呢，那就尽量弱依赖。
app.kubernetes.io/name: ingress-nginx app.kubernetes.io/part-of: ingress-nginx --- Ingress Contronler 高可用...也就是使用了主机的dns,会导致svc的请求直接走宿主机的上到公网的dns服务器而非集群里的dns server,需要设置pod的dnsPolicy: ClusterFirstWithHostNet即可解决 高可用选择第四种
因为Redis拥有诸多优秀的特性，使用范围越来越广，系统对其可用性的依赖也越来越重，当前绝大部分系统使用的Redis都实现了高可用。...这里主要介绍Redis官方推荐的两种高可用方案Sentinel和Redis Cluster。...（如有不明白可以参考《Redis设计与实现》） 高可用 Redis实现高可用主要有两种方式，一种是Sentinel（3.0之前），一种是3.0正式支持的Redis Cluster（推荐）。...注意事项 因为Sentinel与Redis Cluster都没有实现强一致性（也没有实现最终一致性），所以在使用时，要牢记这一点，不能用在一致性要求特别高的场景，比如全局唯一ID，交易数据等。...如果master没有设置持久化，存在风险，如果不小心重启，则会丢失所有数据，而且从机也会因为同步，丢失所有数据（所以一定要高可用）。
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"。 老规矩，讨论一个名词，首先要给它下个定义，那么什么是可用性？...1 什么是可用性 我们常见的可用性通常以百分比表示，这本身就有其隐藏的意味：高可用性不是绝对的。换句话说，100% 的可用性是不可能达到的。没错，这里可以这么肯定的说。...因此，对于可用性，我们可以遵循这样一个原则： 能够承担多少宕机成本，就保证相应的可用时间。...这也说明了一个普遍的情况： 许多高可用策略可能会产生反作用 了解了可用性的定义及其降低可用性的因素，我们就要来考虑如何提高系统的可用性了。...3 如何实现高可用性 通过上面的分析，也许你已经发现了，我们可用性取决于两个时间： 应用的平均失效时间 应用的平均恢复时间 因此，提高可用性也可以从这两个方面入手。
高可用 高可用：相对于高并发来说，高可用并不是一个比较有规律的参数，7*24 是每个网站的梦想，但是你并不知道，在某一刻，他就没理由的宕机了。...高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能，还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。...高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。...降级 对于高可用服务，很重要的一个设计就是降级开关，在设计降级开关时，主要依据如下思路： 1.开关集中化管理：通过推送机制把开关推送到各个应用。...这样就可以把一些同步调用改成异步调用，优先处理高优先级数据或特殊特征的数据，合理分配进入系统的流量，以保障系统可用。
redis 高可用，如果是做主从架构部署，那么加上哨兵就可以了，就可以实现，任何一个实例宕机，可以进行主备切换。 所以就有了几个问题？ 什么是主从架构，主从如何备份？...什么时候整个集群不可用(cluster_state:fail)?...哨兵用于实现 redis 集群的高可用，本身也是分布式的，作为一个哨兵集群去运行，互相协同工作。...哨兵 + redis 主从的部署架构，是不保证数据零丢失的，只能保证 redis 集群的高可用性。...怎么保证redis是高并发以及高可用的？ sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机，就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了，那么就是主观宕机。
这些都是其次，今天要说的是 云的 RDS 产品的高可用的问题，无法信任。...（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题） 需要注明的是，云上RDS 系统的高可用，和咱们实体机的高可用不是一个概念，形成的方式也不一样，我们先熟悉一下云上RDS 产品的形成方式...当然这个和我说的这个问题么有太大的关系，我们来说说 RDS OF MYSQL 的在某云的高可用方式。画一个大致的图。...在云内，每个部分都是由不同的部门进行负责的，而高可用这个部分，他就不属于mysql rds or postgresql rds 他是一个独立的部门或组，也就是和美国三权分立一样，各管各的，这就导致一个问题...而云上不是，云上的节点众多，而判断节点的高可用程序和数据库必然不在一个层面中，具体是不是在一个网段中，我不知道，但是如果在一个网段，则这个高可用的部署成本会很高。
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 能不能访问来判断“网络的连通性”，百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅，百度就能访问”，“百度打不开，应该是网络连不上...MySQL高可用 说到MySQL的高可用，不得不提到复制，复制是MySQL高可用的基础。复制解决了什么问题呢？...1.2 高可用复制架构 ? 1.3.mysql 高可用架构 1.3.1 MySQL Cluster架构 限制存储引擎为NDB存储引擎： ?...为了高可用的保证，有了多主或者主从切换。 数据库的高可用架构一般在系统的底层，这方面的技术要求比较高，整个高可用系统大致如下： ?...3.总结 我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。
常见的消息队列有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,kafka,前两个属于集群模式部署来提供高可用，后两个可以部署分布式模式提供HA。 集群模式MQ ?...2.可用性难以保障，如果queue所在的主机挂掉，那么queue数据就会丢失。 镜像集群MQ ?...kafka的高可用，对写入的机器进行备份，在一个相同副本的主机中分为leader和follower,保证集群的高可用。 如何保证消费系统的幂等性？
单机版 特点：简单 问题： 1、内存容量有限 2、处理能力有限 3、无法高可用。...特点： 1、master/slave 角色 2、master/slave 数据相同 3、降低 master 读压力在转交从库 问题： 无法保证高可用 没有解决 master 写的压力 哨兵 Redis...特点： 1、保证高可用 2、监控各个节点 3、自动故障迁移 缺点：主从模式，切换需要时间丢数据 没有解决 master 写的压力 集群（proxy 型）： Twemproxy 是一个 Twitter...hsieh、murmur、Jenkins 2、支持失败节点自动删除 3、后端 Sharding 分片逻辑对业务透明，业务方的读写方式和操作单个 Redis 一致 缺点：增加了新的 proxy，需要维护其高可用...4、高可用性，部分节点不可用时，集群仍可用。
一、Kubernetes 集群高可用 下载链接： 链接:https://pan.baidu.com/s/1U3UWaZSA5b5bf3QnR_XZGw 密码:2flw 1.1、环境准备 准备好五台虚拟机分别做为
Kafka在早期版本中，并不提供高可用机制，一旦某个Broker宕机，其上所有Partition都无法继续提供服务，甚至发生数据丢失 对于分布式系统，当集群规模上升到一定程度后，宕机的可能性大大提高，...对高可用性就有了非常高要求 Kafka在0.8版本提供了高可用机制，主要是增加了Partition的复制设计 引入Partition的Replication之后，同一个Partition的就有了多个副本...follower都复制完成才算是commit成功，但极大影响了吞吐率 完全异步复制的话性能很高，只要leader写入成功就算完成了，follower异步从leader进行复制，但安全性不好，数据丢失风险高...这时有两种方案 （1）等待ISR中的一个活过来，选为Leader，数据可靠，但活过来的时间不确定 （2）选择第一个活过来的Replication，不一定是ISR中的，选为leader，以最快速度恢复可用性...，但数据不一定完整 Kafka支持通过配置选择使用哪一种方案，可以根据可用性和一致性进行权衡
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