集群服务器

子网集群通过接入公网的服务器Iptables转发上网 1. 对iptables进行初始化工作 清空filter表 iptables -F 清空nat表 iptables -t nat -F 默认禁止所有传入连接 iptables -P INPUT DROP 默认允许所有传出连接 iptables -P OUTPUT ACCEPT 默认禁止路由转发 iptables -P FORWARD DROP 2.打开系统的IP转发功能 echo "net.ipv4.ip_forward=1" >> /etc/sysctl.conf 不用重启,立即生效 sysctl -p 3. 配置iptables的传入连接 允许环回接口的传入连接 iptables -A INPUT -i lo -j ACCEPT 允许已建立的传入连接 iptables -A INPUT -m state –state ESTABLISHED,RELATED -j ACCEPT 允许SSH传入连接 iptables -A INPUT -i eno1 -p tcp –dport 22 -j ACCEPT 根据自己外网网卡配置 4. 配置iptables的NAT转发---实现子网上网 允许来自内网的传出连接 iptables -A FORWARD -s 192.168.10.0/24 -j ACCEPT 开启源NAT功能

Kafka集群管理、状态保存是通过zookeeper实现，所以先要搭建zookeeper集群 zookeeper集群搭建 一、软件环境： zookeeper集群需要超过半数的的node存活才能对外服务，所以服务器的数量应该是2*N+1，这里使用3台node进行搭建zookeeper集群。 1. 3台linux服务器都使用docker容器创建，ip地址分别为 NodeA：172.17.0.10 NodeB：172.17.0.11 NodeC：172.17.0.12 2. zookeeper的docker镜像使用dockerfiles制作，内容如下： ################################################################### FROM docker.zifang.com/centos7-base MAINTAINER chicol "chicol@yeah.net" # copy install package files from localhost. ADD ./zookeeper-3.4.9.tar.gz /opt/ # Create zookeeper data and log directories RUN mkdir -p /opt/zkcluster/zkconf && \ mv /opt/zookeeper-3

分布式缓存集群方案特性使用场景（Memcache/Redis(Twemproxy/Codis/Redis-cluster)）优缺点对比及选型 分布式缓存特性： 1) 高性能:当传统数据库面临大规模数据访问时,磁盘I/O 往往成为性能瓶颈,从而导致过高的响应延迟.分布式缓存将高速内存作为数据对象的存储介质,数据以key/value 形式存储,理想情况下可以获得DRAM 级的读写性能; 2) 动态扩展性:支持弹性扩展,通过动态增加或减少节点应对变化的数据访问负载,提供可预测的性能与扩展性;同时,最大限度地提高资源利用率; 3) 高可用性:可用性包含数据可用性与服务可用性两方面.基于冗余机制实现高可用性,无单点失效(single point of failure),支持故障的自动发现,透明地实施故障切换,不会因服务器故障而导致缓存服务中断或数据丢失.动态扩展时自动均衡数据分区,同时保障缓存服务持续可用; 4) 易用性:提供单一的数据与管理视图;API 接口简单,且与拓扑结构无关;动态扩展或失效恢复时无需人工配置;自动选取备份节点;多数缓存系统提供了图形化的管理控制台,便于统一维护; 5) 分布式代码执行(distributed code execution):将任务代码转移到各数据节点并行执行,客户端聚合返回结果,从而有效避免了缓存数据的移动与传输.最新的Java 数据网格规范JSR

分布式缓存概述 分布式缓存提供的数据内存缓存可以分布于大量单独的物理机器中。换句话说，分布式缓存所管理的机器实际上就是一个集群。它负责维护集群中成员列表的更新，并负责执行各种操作，比如说在集群成员发生故障时执行故障转移，以及在机器重新加入集群时执行故障恢复。 　　分布式缓存支持一些基本配置：重复（replicated）、分配（partitioned）和分层（tiered）。重复（Replication）用于提高缓存数据的可用性。在这种情况下，数据将重复缓存在分布式系统的多台成员机器上，这样只要有一个成员发生故障，其他成员便可以继续处理该数据的提供。另一方面，分配（Partitioning）是一种用于实现高可伸缩性的技巧。通过将数据分配存放在许多机器上，内存缓存的大小加随着机器的增加而呈线性增长。结合分配和重复这两种机制创建出的缓存可同时具备大容量和高可伸缩的特性。分层缓存也称作客户机－服务器（client-server）缓存，它是一种拓扑结构，在该结构中缓存功能将集中于一组机器上。缓存客户机通常并不会亲自执行任何缓存操作，而是连接到缓存并检索或更新其中的数据。分层缓存架构可以包含多层结构。 .NET 缓存属于分层缓存 oracle,jboss的缓存属于集群缓存 Oracle Coherence 使用复制、分发、 分区 和失效相结合的方式来可靠地维护集群中的数据。通过这种方式，

文章目录 一、redis集群简介 1、集群 2、redis集群 3、redis集群的优势 4、redis集群工作原理 5、哈希槽 6、容错 二、实验 实验环境： 2、搭建redis集群 3、redis集群中添加新结点 4、集群重新分片 （1）手动分配哈希槽 （2）自动平均分配哈希槽 5、移除节点 （1）移除从Slave节点 （1）移除Master节点 一、redis集群简介 1、集群 集群是一组相互独立的、通过高速网络互相联通的节点，构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群就是一个独立的服务器。 集群技术是一种通用的技术，其目的是为了解决单机运算能力的不足、IO能力的不足、提高服务的可靠性、获得规模可扩展能力，降低整体方案的运维成本（运行、升级、维护成本）。能在大流量访问下提供稳定的业务，集群化是存储的必然形态。 2、redis集群 Redis 集群是一个分布式（distributed）、容错（fault-tolerant）的 Redis 实现， 集群可以使用的功能是普通单机 Redis 所能使用的功能的一个子集（subset），提供在多个Redis节点之间共享数据的程序集。。 Redis 集群并不支持同时处理多个键的 Redis 命令，因为这需要在多个节点间移动数据，这样会降低redis集群的性能，在高负载的情况下可能会导致不可预料的错误。

文章目录 ==官方网站== 概念 三种负载均衡方式 名词解释 VS/NAT VS/DR VS/TUN 官方网站 http://www.linuxvirtualserver.org/zh/lvs1.html（LVS项目介绍） http://www.linuxvirtualserver.org/zh/lvs2.html（LVS集群的体系结构） http://www.linuxvirtualserver.org/zh/lvs3.html（LVS集群中的IP负载均衡技术） http://www.linuxvirtualserver.org/zh/lvs4.html（LVS集群的负载调度） 概念 LVS：【Linux Virtual Server】即Linux虚拟服务器，是由章文嵩博士主导的开源负载均衡项目，针对高可伸缩、高可用网络服务的需求，给出了基于IP层和基于内容请求分发的负载平衡调度解决方法，并在Linux内核中实现了这些方法，将一组服务器构成一个实现可伸缩的、高可用网络服务的虚拟服务器 LVS目标 ：使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的可伸缩性（Scalability）、可靠性（Reliability）和可管理性（Manageability） LVS集群采用三层结构： 负载调度器【load balancer】，它是整个集群对外面的前端机

架构扼要 想读懂此文，读者必须先要明确以下几点，以作为阅读后续内容的基础知识储备： Mapreduce是一种模式。 Hadoop是一种框架。 Hadoop是一个实现了mapreduce模式的开源的分布式并行编程框架。 所以，你现在，知道了什么是mapreduce，什么是hadoop，以及这两者之间最简单的联系，而本文的主旨即是，一句话概括：在hadoop的框架上采取mapreduce的模式处理海量数据。下面，咱们可以依次深入学习和了解mapreduce和hadoop这两个东西了。 Mapreduce模式 前面说了，mapreduce是一种模式，一种什么模式呢?一种云计算的核心计算模式，一种分布式运算技术，也是简化的分布式编程模式，它主要用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。 Ok，光说不上图，没用。如下图所示，mapreduce模式的主要思想是将自动分割要执行的问题（例如程序）拆解成map（映射）和reduce（化简）的方式，流程图如下图1所示： 在数据被分割后通过Map 函数的程序将数据映射成不同的区块，分配给计算机机群处理达到分布式运算的效果，在通过Reduce 函数的程序将结果汇整，从而输出开发者需要的结果。 MapReduce 借鉴了函数式程序设计语言的设计思想，其软件实现是指定一个Map 函数，把键值对(key/value)映射成新的键值对(key

简介： Cloudera Manager 是 Cloudera 公司推出的 Hadoop 集群管理工具，通过该管理工具可以方便的部署、配置、监控集群。 Cloudera 公司自己发布的 Hadoop 版本叫 CDH，全称 Cloudera Distribution Hadoop。 环境介绍： 192.168.47.10 master.hadoop C6.8 x64 CPU: 1 MEM: 4GB 192.168.47.20 datanode01.hadoop C6.8 x64 CPU: 1 MEM: 1GB 192.168.47.30 datanode02.hadoop C6.8 x64 CPU: 1 MEM: 1GB 一、服务器初始化 1、配置 hostname 、修改 hosts 2、关闭 iptables 、selinux 3、配置时间同步服务器 ntp # master.hadoop 、datanode.hadoop shell > cp -r /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime # 修改时区 shell > yum -y install ntp # master.hadoop shell > vim /etc/ntp.conf # 允许客户端来同步时间的网段 restrict 192.168.47.0 mask

刚刚过去的春节，新型冠状病毒疫情突如其来地横扫大江南北。为了响应国家号召，许多软件公司和互联网公司也将在较长一段时间内建议员工采取远程办公的方式，同时也存在骨干工程师无法及时返岗的问题，使得生产力大受影响。 对于软件企业来说，研发与测试是两大核心命脉。研发团队保障着产品新功能新特性的及时发布，而测试团队则如同马的缰绳，确保产品不会由于迭代速度过快、设计考虑角度不周，而导致软件缺陷的产生。 巨杉数据库在9年的自研和技术创新历程中，在研发体系构建、自动化测试、团队线上线下结合等方面积累了很多经验。从2011年团队成立之初开始，巨杉数据库的整个技术研发体系就以面向流程协作的方式进行构建。其核心思想是，任何员工可以在任何地点，只要遵循正确的流程，就可以与整个团队有机地衔接在一起。 在这个非常时刻，为了帮助在远程办公期间内保质保量完成新版本的迭代与测试工作，我们也将我们自己的一些经验分享给大家，主要介绍巨杉如何在无人值守的环境下，完成产品的自动化测试与研发协作。 基础体系 网络基础设施 我们的整个开发环境分为内外网两大网络，其中外部网络可以连接到广域网Internet，而内部网络则没有广域网连接。外网包括办公室中每个员工的台式机，以及可供员工进行远程连接的***服务器与防火墙。工程师们无论使用办公室的电脑，还是通过配发的笔记本电脑从远程通过***接入，均连入公司的外网网段。

文章目录 一、MHA 简介 二、部署 MHA 第一步：三台主从服务器安装 mysql 第二步：修改 mysql 的主配置文件：/etc/my.cnf ，注意三个服务器的 server-id 不能一样 第三步：三个服务器启动 mysql 服务 第四步：配置 Mysql 主从同步（一主两从） 第五步：安装 MHA 第六步：启动 MHA 一、MHA 简介： MHA（Master High Availability） （1）目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案，它由日本DeNA公司youshimaton（现就职于Facebook公司）开发，是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。在MySQL故障切换过程中，MHA能做到在0~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作，并且在进行故障切换的过程中，MHA能在最大程度上保证数据的一致性，以达到真正意义上的高可用。 （2）该软件由两部分组成：MHA Manager（管理节点）和MHA Node（数据节点）。MHA Manager可以单独部署在一个独立的机器上管理多个master-slave集群，也可以部署在一台slave节点上。MHA Node运行在每台MySQL服务器上，MHA Manager会定时探测集群中的master节点，当master出现故障时