系统是两台机器, 跑四个 web 容器, 每台机器两个容器 . nginx+memcached+quartz集群,web容器为 tomcat . web 应用中 用到spring 跑多个任务,任务只能一个容器执行,就是四个容器中只能用一个跑. 谁抢到谁跑. 本以为一个机器一个web容器的,就用IP 处理:现在一个机器两个,所以要获得web容器的端口号: 问题:在 web 应用中,spring 任务中 怎么获得web容器 端口号 .因为quartz 的job execute没有request对象?…

使用java脚本向Pxc集群写入数据 批量写入pxc集群程序 导入mysql驱动包 # 批量插入数据的java脚本 package pxc_demo; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import com.mysql.jdbc.Driver; public class Test { public static void main(String…

Deploy services to a swarm在集群中部署服务 集群服务使用声明式模型,这意味着你需要定义服务的所需状态,并依赖Docker来维护该状态.该状态包括以下信息(但不限于): 应该运行服务容器的镜像名称和标记有多少容器参与服务是否有任何端口暴露给集群之外的客户端当Docker启动时,服务是否应该自动启动重启服务时发生的特定行为(例如是否使用滚动重启)服务可以运行的节点的特征(例如资源约束和位置首选项)有关群模式的概述,请参见 Swarm mode key concepts.有关…

1.mysql集群方案对比 方案1  NDBCluster  参考:https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5685371.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 优点: 1.通过自动分片实现高水平的写入扩展能力MySQL Cluster 自动将表分片(或分区)到不同节点上,    使数据库可以在低成本的商用硬件上横向扩展,同时保持对应用程序完全应用透明. 2.99.999%的可用性凭借其分布式.无共享架构,MyS…

一.PXC 介绍 1.1 PXC 简介 PXC 是一套 MySQL 高可用集群解决方案,与传统的基于主从复制模式的集群架构相比 PXC 最突出特点就是解决了诟病已久的数据复制延迟问题,基本上可以达到实时同步.而且节点与节点之间,他们相互的关系是对等的.PXC 最关注的是数据的一致性,对待事物的行为时,要么在所有节点上执行,要么都不执行,它的实现机制决定了它对待一致性的行为非常严格,这也能非常完美的保证 MySQL 集群的数据一致性: 1.2 PXC特性和优点 完全兼容 MySQL. 同步复制,事…

在上一篇文章中,已经完成了三节点PXC集群的搭建,现在搭建node3的从库node4,并且有如下测试: 搭建node3的从库,代号node4 测试1: 先断开node3节点,然后在node1构造数据,再连接上node3,查看同步情况.发现node1.node2.node3.node4所有节点数据一致. 测试2: 先断开node4节点,然后在node1构造数据,再连接上node4,查看同步情况.发现node1.node2.node3数据一致,node4缺失断开期间的数据. 结论: pxc架构会始终…

Percona XtraDB Cluster(下文简称PXC集群)提供了MySQL高可用的一种实现方法.集群是有节点组成的,推荐配置至少3个节点,但是也可以运行在2个节点上. PXC原理描述: 分布式系统的CAP理论: C:一致性,所有的节点数据一致 A:可用性,一个或者多个节点失效,不影响服务请求 P:分区容忍性,节点间的连接失效,仍然可以处理请求 其实,任何一个分布式系统,需要满足这三个中的两个. PXC的优点: 1)服务高可用: 2)数据同步复制(并发复制),几乎无延迟: 3)多个可同时读…

最近发现windows集群能进行很多自定义,比如在集群中加入自己编写的服务. 能自定义的可不少,截个图: 本次演示中,只想用“通用服务”这个类型. 先列下步骤 编写一个记录时间的Windows服务,这个服务会每隔1秒钟写入本地文件当前时间 在两台加入了windows集群的服务器中分别安装这个服务(安装即可,不用启动) 在windows集群中配置一个新服务,也就是上面这个服务 进行故障转移试验 编写一个记录时间的Windows服务,这个服务会每隔1秒钟写入本地文件当前时间 这个的代码略,没啥可说的…

一.Storm中执行的组件      我们知道,Storm的强大之处就是能够非常easy地在集群中横向拓展它的计算能力,它会把整个运算过程切割成多个独立的tasks在集群中进行并行计算.在Storm中,一个task就是执行在集群中的一个Spout或Bolt实例.      为了方便理解Storm怎样并行处理我们分给它的任务,这里我先介绍一下在集群中涉及到Topology的四种组件: Nodes(machines):集群中的节点,就是这些节点一起工作来执行Topology. Workers(JVM…

一.创建单节点的Docker Swarm集群 docker swarm init 二.在Swarm集群中创建一个网络 docker network create --driver=overlay traefik --attachable 三.在Swarm集群中部署traefik负载均衡器服务 docker service create \ --name traefik \ --constraint=node.role==manager \ --publish 80:80 --publish 80…