分布式部署

花擦节 闪电购拼团狂欢节 微信中打开：http://www.52shangou.com/buyer/pintuan/index.html Codis作者黄东旭细说分布式Redis架构设计和踩过的那些坑们 2015-07-06 黄东旭 高可用架构 此文根据【QCON高可用架构群】分享内容，由群内【编辑组】志愿整理，转发请注明出处。 黄东旭，Ping CAP CTO，开源项目Codis的co-author。之前在豌豆荚从事infrastructure相关的工作，现在在创业公司PingCAP，方向依然是分布式存储领域(NewSQL)。 本次分享的内容主要包括五个大部分： Redis、RedisCluster和Codis; 我们更爱一致性; Codis在生产环境中的使用的经验和坑们; 对于分布式数据库和分布式架构的一些看法; Q & A环节。   Codis是一个分布式Redis解决方案，与官方的纯P2P的模式不同，Codis采用的是Proxy-based的方案。今天我们介绍一下Codis及下一个大版本RebornDB的设计，同时会介绍一些Codis在实际应用场景中的tips。最后抛砖引玉，会介绍一下我对分布式存储的一些观点和看法，望各位首席们雅正。 一、 Redis，RedisCluster和Codis    Redis ：想必大家的架构中，Redis已经是一个必不可少的部件

一、首先了解下集群、分布式和微服务之间的异同： 1、集群： 集群的意思就是将一个应用程序，部署到多台服务器上面，然后在这些服务器的前面通过负载均衡服务器来择优选择哪一台服务器去执行；集群的优点就是当其中的一个服务器宕机了，其他服务器可以接上继续工作；将应用程序部署在多台服务器时，也提供了数据的吞吐量。 2、分布式： 可以将分布式理解为，将某一个应用程序，拆分成多个模块来部署，各个模块负责不同的功能；分布式的优点是细化了应用程序的功能模块，同时也减轻了一个完整的应用程序部署在一台服务器上的负担，用了分布式拆分后，就相当于把一个应用程序的多个功能分配到多台服务器上去处理了。 3、微服务： 微服务是架构设计方式，分布式是系统部署方式， SOA架构强调的是异构系统之间的通信和解耦合，而微服务架构强调的是系统按业务边界做细粒度的拆分和部署。 微服务架构强调的一个重点是“业务需要彻底的组件化和服务化”，原有的单个业务系统会拆分为多个可以独立开发、设计、运行的小应用。这些小应用之间通过服务完成交互和集成。 微服务架构 = 80%的SOA服务架构思想 + 100%的组件化架构思想 + 80%的领域建模思想。 二、分布式要解决什么问题呢？ 解决持久化数据太大，单个节点的硬盘无法存储的问题；解决运算量太大，单个节点的内存、CPU无法处理的问题。解决这些问题，有两种思路：scale up，scale

redis cluster单机伪分布式搭建--- 3主3从3哨兵集群 最近公司引进微服务框架,之前的一台redis的预存60G已经无法满足现在的260G业务需要,经过一番考虑搭建了这套集群 . 为了方便我就用一台服务器演示,生产环境中不建议这么做(没啥用),只为记录一下过程,至于精细化的配置需要在生产中自行研究 演示环境 [root@localhost ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) redis服务部署过程 我下载的是redis-4.0.14.tar.gz版本的包 解压安装 tar -zxvf redis-4.0.14.tar.gz make install 启动服务 ./redis-server 验证,启动客户端测试 ./redis-cli 127.0.0.1:6379> set ab b OK 127.0.0.1:6379> get ab "b" 127.0.0.1:6379> keys * "ab" "foo" 关闭redis服务 ./redis-cli shutdown 设置redis后台启动,在/usr/local/bin目录下 cp /usr/local/redis/redis-4.0.8/redis.conf ./ 修改redis.conf这个配置文件，找到

“数据不能丢，服务不能停”，可以说这句话道出了用户对数据库的核心能力的要求。然而，传统的商业数据库必须依赖高可靠的硬件才能实现数据可靠性和服务可用性。OceanBase作为一款成熟的企业级分布式数据库，基于普通PC服务器，就能够做到传统高端硬件环境下的数据可靠性和服务可用性，而且还能做得更好！跟我们一起看看OceanBase的技术秘诀吧！ Part1 前言 说到数据可靠性和服务可用性，在数据库领域真是老生常谈的话题，可以说从数据库诞生之日起就如影随形。如果要用一句话来概括数据库对数据可靠性和服务可用性的要求，可以借用OceanBase数据库创始人阳振坤老师的一句话：“数据不能丢，服务不能停”。可以说，这句话也道出了用户对数据库的一个核心能力要求：除了功能完善、使用方便之外，还要绝对安全、足够健壮。可以说，为了满足这两个看似简单的要求，在数据库领域诞生了大量的技术和论文，也让无数人绞尽了脑汁。 在传统的商业数据库产品（如Oracle、DB2）中，虽然也有一些行之有效的软件技术（如Redo Log、主从热备技术等）用来提高数据可靠性和服务可用性，但整体来说对硬件的稳定性有很强的依赖。而传统的企业级服务器（如IBM 的Mainframe、AS400、Power等）和EMC、IBM等厂商的高端存储产品，能够很好的保证硬件的稳定性，因此也就成为了Oracle为代表的传统数据库产品的理想平台

1、两台设备，分别部署两组服务。 2、主服务器一主一备，主备热切换。业务服务器，一主一备，负载均衡。数据库主主复制。 3、主服务器主备热切换，使用心跳服务器监视，一边挂了，另一边自动启动。 4、对于业务服务器，由主服务指定主备，监视主的业务服务器，主的业务服务器挂了，重新指定一个主的业务服务器。 5、对于业务服务器，主机管理一组备机，客户端都向主机请求，主机负责负载均衡。分为两种情况： 　　a、对客户端的请求进行负载均衡。 　　b、对于管理的设备进行负载均衡。 6、业务服务器都有一个master线程和slave线程，功能分离。只有主机的master线程才是激活状态。 7、关于权限校验，客户端登陆主服务器，主服务器分配一个令牌，客户端每次请求都带着令牌，请求来到业务服务器，业务服务器向主服务器校验令牌是否有效。 转载于:https://www.cnblogs.com/nzbbody/p/4470339.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30247159/article/details/99234835

随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也会越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响，所以会深深的感受到 “银弹” 这个词是不存在的，每种架构都有其优缺点 。 service map 面对以上情况， 我们就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这时候 APM（应用性能管理）工具就该闪亮登场了。 目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking，这里主要介绍 SkyWalking ，它是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。 下面是 SkyWalking 6.x 的架构图： 6.x architecture 说明： SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台，通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据，SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合，存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可，最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看

随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也会越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响，所以会深深的感受到 “银弹” 这个词是不存在的，每种架构都有其优缺点 。 service map 面对以上情况， 我们就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这时候 APM（应用性能管理）工具就该闪亮登场了。 目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking，这里主要介绍 SkyWalking ，它是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。 下面是 SkyWalking 6.x 的架构图： 6.x architecture 说明： SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台，通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据，SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合，存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可，最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看

随着微服务架构的流行，一些微服务架构下的问题也会越来越突出，比如一个请求会涉及多个服务，而服务本身可能也会依赖其他服务，整个请求路径就构成了一个网状的调用链，而在整个调用链中一旦某个节点发生异常，整个调用链的稳定性就会受到影响，所以会深深的感受到 “银弹” 这个词是不存在的，每种架构都有其优缺点 。 service map 面对以上情况， 我们就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具，以便发生故障的时候，能够快速定位和解决问题，这时候 APM（应用性能管理）工具就该闪亮登场了。 目前主要的一些 APM 工具有: Cat、Zipkin、Pinpoint、SkyWalking，这里主要介绍 SkyWalking ，它是一款优秀的国产 APM 工具，包括了分布式追踪、性能指标分析、应用和服务依赖分析等。 下面是 SkyWalking 6.x 的架构图： 6.x architecture 说明： SkyWalking 的核心是数据分析和度量结果的存储平台，通过 HTTP 或 gRPC 方式向 SkyWalking Collecter 提交分析和度量数据，SkyWalking Collecter 对数据进行分析和聚合，存储到 Elasticsearch、H2、MySQL、TiDB 等其一即可，最后我们可以通过 SkyWalking UI 的可视化界面对最终的结果进行查看

首先我们来认识一下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式文件系统。它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中。通过联网让用户感觉像是在本地一样查看文件，为了降低文件丢失造成的错误，它会为每个小文件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多用户分享文件和存储空间。 Hadoop主要包含三个模块： HDFS模块：HDFS负责大数据的存储，通过将大文件分块后进行分布式存储方式，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，HDFS是个相对独立的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。 YARN模块：YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce里NameNode负载太大和其他问题而创建的一个框架。YARN是个通用框架，不止可以运行MapReduce，还可以运行Spark、Storm等其他计算框架。 MapReduce模块：MapReduce是一个计算框架，它给出了一种数据处理的方式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。它只适用于大数据的离线处理，对实时性要求很高的应用不适用。多相关信息可以参考博客： 初识HDFS（10分钟了解HDFS、NameNode和DataNode） 。

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