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Slithice 服务器集群 概述 Slithice是做什么的 Slithice 是一个 跨平台 的 分布式架构 框架: 旨在简化 分布式开发 的开发难度,节省 开发成本 和 后期维护成本: 并提供 稳定 的分布式容错机制: 其 界面化的集群配置,一体式开发&分布式发布,插件覆盖,容错调度 是 Slithice 最大的亮点: Slithice 提供 任意 程序集,任意命名空间,任意类名 的 扩展,包括: 配置数据获取方式的扩展(从 什么地方 找寻 服务器配置数据): 调度方式的扩展(比如WCF,…

Gravitational Teleport 是一个开源的通过ssh && kubernetes api 管理linux 服务器集群的网关 支持以下功能: 基于证书的身份认证 ssh 访问位于防火墙后 支持基于rbac 的访问控制 会话记录&&ssh 审核日志 kubernetes 审计日志 当然也有商业版本,同时也有一个基于此开发并开源的teleconsole (https://github.com/gravitational/teleconsole) 几张参考架构图  …

一.概述 在某些极端情况下,某些 NiFi 节点信息会由于用户强行 disconnect from cluster ,而出现 local flow 与 cluster 的 flow 不同步的问题. 此后,该问题节点再也无法正常同 cluster 建立连接,并且频繁报错:Failed to connect node to cluster because local flow is different than cluster flow. 二.问题解决 关于此问题,一个邮箱列表对此话题做了较为清晰的…

转载:http://space.itpub.net/17007506/viewspace-616852 腾讯QQGame游戏同时在线的玩家数量极其庞大,为了方便组织玩家组队游戏,腾讯设置了大量游戏室(房间),玩家可以选择进入属意的房间,并在此房间内找到可以加入的游戏组(牌桌.棋盘等).玩家选择进入某个房间时,必须确保此房间当前人数未满(通常上限为400),否则进入步骤将会失败.玩家在登入QQGame后,会从服务器端获取某类游戏下所有房间的当前人数数据,玩家可以据此找到未满的房间以便进入.    …

Nginx是什么 代理服务器:一般是指局域网内部的机器通过代理服务器发送请求到互联网上的服务器,代理服务器一般作用在客户端.应用比如:GoAgent,FQ神器.  一个完整的代理请求过程为:客户端首先与代理服务器创建连接,接着根据代理服务器所使用的代理协议,请求对目标服务器创建连接.或者获得目标服务器的指定资源. Web代理(proxy)服务器是网络的中间实体. 代理位于Web客户端和Web服务器之间,扮演“中间人”的角色.HTTP的代理服务器即是Web服务器又是Web客户端. 代理服务器是介于…

add by zhj:虽然是2002年的文章,但读来还是收益良多.在 章文嵩:谈LVS及阿里开源背后的精彩故事 中LVS发起人及主要贡献者谈了LVS的开发过程及阿里开源的一些故事 原文:http://www.linuxvirtualserver.org/zh/lvs1.html 本文介绍了Linux服务器集群系统--LVS(Linux Virtual Server)项目的产生背景和目标,并描述了LVS服务器集群框架及目前提供的软件,列举LVS集群系统的特点和一些实际 应用,最后,本文谈论了LVS…

zookeeper作为soa服务器集群的协调调度服务器,当然自身也支持集群. ZooKeeper搭建系列集 ZooKeeper系列之一:ZooKeeper简介 ZooKeeper系列之二:ZooKeeper数据模型.命名空间以及节点的概念 ZooKeeper系列之三:ZooKeeper的安装 ZooKeeper系列之四:ZooKeeper的配置 ZooKeeper系列之五:ZooKeeper的运行 ****************** ------------------------------…

大数据中的数据量非常巨大,达到了PB级别.而且这庞大的数据之中,不仅仅包括结构化数据(如数字.符号等数据),还包括非结构化数据(如文本.图像.声音.视频等数据).这使得大数据的存储,管理和处理很难利用传统的关系型数据库去完成.在大数据之中,有价值的信息往往深藏其中.这就需要对大数据的处理速度要非常快,才能短时间之内就能从大量的复杂数据之中获取到有价值的信息.在大数据的大量复杂的数据之中,通常不仅仅包含真实的数据,一些虚假的数据也混杂其中.这就需要在大数据的处理中将虚假的数据剔除,利用真实的数据来…

下面是来自知乎大神的一段说明,个人觉得非常清晰,就收藏了. 为什么集群? 通常,为了提高网站响应速度,总是把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取.Redis是一个很好的Cache工具.大型网站应用,热点数据量往往巨大,几十G上百G是很正常的事儿,在这种情况下,如何正确架构redis呢?   首先,无论我们是使用自己的物理主机,还是使用云服务主机,内存资源往往是有限制的,scale up不是一个好办法,我们需要scale out横向可伸缩扩展,这需要由多台主机协同提供服务,即分布式多个…