ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建…

ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建…

在Dubbo+zookeeper构建高可用分布式集群(一)-单机部署中我们讲了如何单机部署.但没有将如何配置微服务.下面分别介绍单机与集群微服务如何配置注册中心. Zookeeper单机配置:方式一. <dubbo:registry address="zookeeper://10.20.153.10:2181"/> 方式二. <dubbo:registry protocol="zookeeper" address="10.20.153.1…

一说到集群服务相信对普通开发者来说肯定想到很复杂的事情,如zeekeeper ,反向代理服务网关等一系列的搭建和配置等等:总得来说需要有一定经验和规划的团队才能应用起来.在这文章里你能看到在.net core下的另一种集群构建方案,通过Beetlex即可非常便捷地构建高可用的集群服务. 简述 Beetlex的Webapi集群应用并没有依赖于第三方服务,而是由Beetlex自身完成:它主要是通过Client和策略监控服务相结合的方式来实现集群化的服务负载访问.以下是服务结构: client一旦从配…

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动…

不久前,我们讨论过Nginx+tomcat组成的集群,这已经是非常灵活的集群技术,但是当我们的系统遇到更大的瓶颈,全部应用的单点服务器已经不能满足我们的需求,这时,我们要考虑另外一种,我们熟悉的内容,就是分布式,而当下流行的Dubbo框架,不容我们忽视,这里,咱们一起来探讨一下这个框架的使用. 一,背景 以前我们需要远程调用他人的接口,我们是这么做的: 我们遇到的问题: (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大.此时需要一个服务注册中心,动…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚…

按照上一节中<搭建高可用mongodb集群(三)-- 深入副本集>搭建后还有两个问题没有解决: 从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!"分片"就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而…

从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝,从节点压力会不会过大? 数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展? 在系统早期,数据量还小的时候不会引起太大的问题,但是随着数据量持续增多,后续迟早会出现一台机器硬件瓶颈问题的.而mongodb主打的就是海量数据架构,他不能解决海量数据怎么行!不行!“分片”就用这个来解决这个问题. 传统数据库怎么做海量数据读写?其实一句话概括:分而治之.上图看看就清楚了,如下 taobao岳旭强在infoq中提到的 架构图: 上图中有个TDDL,是taobao的一…