分布式缓存需考虑如下三点: 1.缓存本身的水平线性扩展的问题. 2.缓存大病罚下的本身性能问题. 3.避免缓存的单点鼓掌问题. 分布式缓存存在的问题: 1.内存本身的管理问题.内存的分配,管理和回收机制. 2.分布式管理和分布式算法. 3.缓存键值管理和路由. 常见分布式算法         Memcached在实现分布集群部署时,Memcached服务端的之间是没有通讯的,服务端是伪分布式,实现分布式是由客户端实现的,客户端实现了分布式算法把数据保存到不同的Memcached 服务端.  1.

转自:http://www.lanceyan.com/tech/arch/mongodb_shard1.html 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

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

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

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

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)——配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,

1. 安装LVS软件      (1)安装前准备操作系统:统一采用Centos6.5版本,地址规划如下: 服务器名 IP地址 网关 虚拟设备名 虚拟ip Director Server 192.168.12.25 192.168.12.1 eth0:0 192.168.12.135 Real Server1 192.168.12.246 192.168.12.1 lo:0 192.168.12.135 Real Server2 192.168.12.247 192.168.12.1 lo:0 1

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

keepalived工作原理和配置说明 腾讯云VPC内通过keepalived搭建高可用主备集群 内网路由都用mac地址 一个mac地址绑定多个ip一个网卡只能一个mac地址,而且mac地址无法改,但是一个网卡可以绑定多个ip地址 keepalived是集群管理中保证集群高可用的一个服务软件,其功能类似于heartbeat,用来防止单点故障. keepalived工作原理 keepalived是以VRRP协议为实现基础的,VRRP全称Virtual Router Redundancy Proto

搭建高可用mongodb集群(一)——配置mongodb 搭建高可用mongodb集群(二)—— 副本集 搭建高可用mongodb集群(三)—— 深入副本集内部机制 搭建高可用mongodb集群(四)—— 分片

title: lvs+keep搭建高可用web服务 date: 2015-11-26 22:11:55 tags: --- 第一部分 概念 负载均衡 生产环境下必不可少的基础手段当前大部分互联网都使用了服务器集群系统,集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是web应用服务器,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等 在实际应用中,在web服务器之前总会有一台负载均衡服务器,负载均衡设备的任务就是作为web服务器的流量入口,挑最合适的一台web

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

搭建高可用mongo集群3.4版本 说在开始之前:在搭建这个环境之前,已经有了一个师兄搭好的环境,虽然一样很棒,但是没有经过自己的手出来的东西,还是不属于自己,所以摸索着自己搭建一个吧,好巧不巧的是,新的版本中跟以前的版本搭建方式有了一些区别,解决这些问题,颇费了一番周折,在网上查不到有助于解决的信息,索性就开始了撰写自己的第一篇博客,意料之外,情理之中,我知道早晚有一天会开始写,只是不确切的知道什么时候开始,这个时候来了,索性就这样做吧. 在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要

我们需要的,不仅仅是一个服务注册中心而已,而是一个高可用服务注册中心. 上篇博客[使用Spring Cloud搭建服务注册中心]中我们介绍了如何使用Spring Cloud搭建一个服务注册中心,但是搭建好的服务注册中心是一个单节点的服务注册中心,这样一旦发生了故障,那么整个服务就会瘫痪,所以我们需要一个高可用的服务注册中心,那么在Eureka中,我们通过集群来解决这个问题.Eureka Server的高可用实际上就是将自己作为服务向其他服务注册中心注册自己,这样就会形成一组互相注册的服务注册中心

如何搭建高可用redis架构? 温国兵 架构师小秘圈 昨天 作者:温国兵,曾任职于酷狗音乐,现为三七互娱 DBA.目前主要关注领域:数据库自动化运维.高可用架构设计.数据库安全.海量数据解决方案.以及开源技术在互联网中的应用 1 题记 Redis 是一个开源的使用 ANSI C 语言编写.支持网络.可基于内存亦可持久化的日志型.Key-Value 数据库,并提供多种语言的 API. 如今,互联网业务的数据正以更快的速度在增长,数据类型越来越丰富,这对数据处理的速度和能力提出了更高要求.Redis

搭建高可用的Redis服务,需要注意这些方面! HorstXu 占小狼的博客 今天 ◎作者 | HorstXu www.cnblogs.com/xuning/p/8464625.html 基于内存的Redis应该是目前各种web开发业务中最为常用的key-value数据库了,我们经常在业务中用其存储用户登陆态(Session存储),加速一些热数据的查询(相比较mysql而言,速度有数量级的提升),做简单的消息队列(LPUSH和BRPOP).订阅发布(PUB/SUB)系统等等.规模比较大的互联网公

我们需要的,不仅仅是一个服务注册中心而已,而是一个高可用服务注册中心. 上篇博客中我们介绍了如何使用Spring Cloud搭建一个服务注册中心,但是搭建好的服务注册中心是一个单节点的服务注册中心,这样一旦发生了故障,那么整个服务就会瘫痪,所以我们需要一个高可用的服务注册中心,那么在Eureka中,我们通过集群来解决这个问题.Eureka Server的高可用实际上就是将自己作为服务向其他服务注册中心注册自己,这样就会形成一组互相注册的服务注册中心,进而实现服务清单的互相同步,达到高可用的效果.

在上一篇文章<搭建高可用mongodb集群(二)-- 副本集> 介绍了副本集的配置,这篇文章深入研究一下副本集的内部机制.还是带着副本集的问题来看吧! 副本集故障转移,主节点是如何选举的?能否手动干涉下架某一台主节点. 官方说副本集数量最好是奇数,为什么? mongodb副本集是如何同步的?如果同步不及时会出现什么情况?会不会出现不一致性? mongodb的故障转移会不会无故自动发生?什么条件会触发?频繁触发可能会带来系统负载加重? Bully算法 mongodb副本集故障转移功能得益于它的选

在上一篇文章<搭建高可用MongoDB集群(一)--配置MongoDB> 提到了几个问题还没有解决. 主节点挂了能否自动切换连接?目前需要手工切换. 主节点的读写压力过大如何解决? 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? 这篇文章看完这些问题就可以搞定了.NoSQL的产生就是为了解决大数据量.高扩展性.高性能.灵活数据模型.高可用性.但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点,由此MongoDB设计了副本集和分片的功能