环境准备: redis-4.0.9,最新版了 ruby:redis-x.x.x.gem    这个gem什么版本都行,我redis4用3.0.0的gem正常跑 jedis-2.9.0.jar,最新版 伪集群搭建:这里省略了,需要的看我前面的文档,这里只贴出来一些关键点 1.下载.解压 # make # make install PREFIX=/usr/local/bin/ 2.创建集群工作目录,把redis/bin复制进去,需要几台集群自己看着办 3.修改每个节点的配置文件 port //端口7

1.在主机上(A)生成密钥对 ssh-keygen -t rsa -P '' #在A主机上执行,生成密钥对 直接按enter键 执行以下命令,会在  ~/.ssh/ 目录生成 id_rsa  id_rsa.pub 两个文件,分别是私钥.公钥 如果有ssh远程登录其它机器 就会多一个known_hosts 文件. 2.在A主机上把 id_rsa.pub 公钥远程复制到需要登录(B)的主机上.(A->B 从A主机 远程登录 B主机),在B主机上.ssh 目录下创建 authorized_file s

摘抄并用于自己后查 单机版的配置: 1. 下载redis压缩包,然后解压缩文件(tar xzf): 2. 进入解压后的redis文件目录,编译redis源文件(make,没有c环境要gcc): 3. 把编译好的redis源文件安装到/usr/local/redis目录下,如果/local目录下没有redis目录,会自动新建redis目录: 4. 进入/usr/local/redis/bin 目录,直接 ./redis-server启动redis(此时为前端启动redis): 5. 将redis启

一.配置 1.在 opt 目录下建一个文件夹 zk,分别把zookeeper 安装包复制三份,命令为zookeeper-0  zookeeper_1  zookeeper_2 2.分别在每一个zookeeper目录下创建一个date目录--->mkdir date 3.配置 conf 文件 zoo.cfg # The number of milliseconds of each tick tickTime=2000 # The number of ticks that the initial #

前台的商品数据(图片等加载缓慢)查询,先从redis缓存查询数据. redis是一个nosql数据库,内存版数据库,读取速度11w/s.本身具有内存淘汰机制,是单线程服务器(分时操作系统),线程安全. linux中redis安装(单机版):make;; 修改为后台启动: 查看进程: 虚拟机模拟redis集群的搭建: 搭建步骤: vim redis.conf, 复制7001,依次修改其他的端口: 登录集群: 查看节点信息: 主机用于写入,从机用作备份: 存入的数据经过CRC算法指定hash槽,指向

一.操作系统需求及配置 # 1.1.操作系统推荐配置 4C*8G*40G磁盘 # 1.2.内核参数优化 # 系统参数需要留有swap空间,rabbitmq 启动进程用户打开文件数至少需要5万,yum安装时rabbitmq启动,源码安装时root启动.修改方法如下: # CentOS5/.X cat /etc/security/limits.conf * soft nofile * hard nofile * soft nproc * hard nproc * soft core * hard c

目录 Eureka是什么 自我保护机制 版本选择 服务搭建 创建项目 导入GAV坐标 application启动类添加注解 配置yml 启动项目 集群配置 修改上面的yml 打jar包到另外一台电脑OR虚拟机 Eureka是什么 Eureka是基于REST(Representational State Transfer)服务,提供服务发现并实现负载均衡和故障转移. 自我保护机制 开启保护机制后,注册的进Eureka的服务就不保证100%可用,此时我们可以使用eureka.server.enabl

一.单机配置 properties配置 #单机redis spring.redis.host=127.0.0.1 spring.redis.port=6379 spring.redis.password=redis 启动类加 @EnableCaching 具体的方法上加 @Cacheable(value="userList") 这样的话,redis 中key值即为userList,value 为方法的返回值.pojo可能会需要序列化. 二.集群配置 properties配置 #集群re

一.单机redis配置 1. 配置redis连接池 <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"> <!-- 控制一个pool可分配多少个jedis实例 --> <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/> <!-- 控制一个po

一.单机redis配置 1. 配置redis连接池 <bean id="jedisPoolConfig" class="redis.clients.jedis.JedisPoolConfig"> <!-- 控制一个pool可分配多少个jedis实例 --> <property name="maxTotal" value="${redis.maxTotal}"/> <!-- 控制一个po

solrcolud安装solrCloud+tomcat+zookeeper部署  转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2107002 http://eksliang.iteye.com/ 概述: SolrCloud是基于Solr和Zookeeper的分布式搜索方案,它的主要思想是使用Zookeeper作为集群的配置信息中心. 它有几个特色功能: 1)集中式的配置信息 2)自动容错 3)近实时搜索 4)查询时自动负载均衡 安装zookeeper 上面也说了

为什么要有集群定时任务? 因为如果多server都触发相同任务,又同时执行,那在99%的场景都是不适合的.比如银行每晚24:00都要汇总营业额.像下面3台server同时进行汇总,最终计算结果可能是真实结果的3倍,那对银行来说是无法想象的,完全不可接受. 集群定时任务工作原理 所以为了解决以上问题,每个server把将要及正在运行的job所有状态都即时同步到中央数据库,然后再次触发调用时从数据库中分析是否已有别的server正在运行相同job (同名同定时时间点的job属于相当job),如果相同

公司有个项目需要安装greenplum数据库,让我这个gp小白很是受伤,在网上各种搜,结果找到的都是TMD坑货帖子,但是经过4日苦战,总算是把greenplum的安装弄了个明白,单机及集群模式都部署成功,下面由我给大家分享一下整个部署过程,并小分析一下安装过程中遇到的各种坑. 首先,说一下我的环境,CentOS 7.2.1511,64位操作系统,全新安装,没有更新过 [root@mdw ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.15

1. AlwaysOn介绍 AlwaysOn是SQL Server 2012提供的全新综合.灵活.高效经济的高可用性和灾难恢复解决方案.它整合了镜像和群集的功能,基于OS 故障转移群集(Windows Server FailOver Cluster),通过在同一个WSFC的不同Node上,安装独立的SQL Server实例,定义AlwaysOn Group,一个数据库最多可以部署4个镜像.当热备机出现故障时,可以手工或自动实现故障转移,交换主.辅数据库的角色. AlwaysOn的亮点在于镜像可读

参考:http://zookeeper.apache.org/doc/trunk/zookeeperStarted.html 集群配置: 1.配置文件conf/zoo.cfg,除了单机模式的配置之外,还需要新加server.x信息,如下所示. tickTime=2000 dataDir=D:\09tmp\zookeeper\data clientPort=2181 initLimit=5 syncLimit=2 server.1=zoo1:2888:3888 server.2=zoo2:2888

1.cas ticket统一存储 做cas集群首先需要将ticket拿出来,做统一存储,以便每个节点访问到的数据一致.官方提供基于memcached的方案,由于项目需要,需要做计入redis,根据官方例子改了一个基于redis版本的. public class RedisTicketRegistry extends AbstractDistributedTicketRegistry{ @NotNull private final RedisTemplate<String,Object> rei

前言 写这章之前,我犹豫了一会.在这个时候提集群,从章节安排上来讲,是否合适?但想到上一章<路由表>的相关内容,应该不至于太突兀.既然这样,那就撸起袖子干吧. Openfire的单机并发量,一直是一个比较含糊的东西,即使官方也没有很清楚的介绍.但按我自已评估,以4核.8G内存这样的机器配置,5万+的并发应问题不大.而当用户体量逐步上涨,前期可以通过扩容的方式提升性能,但若体量足够大,如几十万并发,单机的扩容已不是首选的方案,一来考虑性价比,二来如果整套系统跑在一台机器上,出现异常可能会波及所有

http://wenku.baidu.com/view/92cbe435eefdc8d376ee32eb.html http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-config-tip ssh正确配置: http://wenku.baidu.com/view/dfccb8ea172ded630b1cb609.html 配置IP http://www.linuxidc.com/Linux/2011-12/48783.htm SSSP: http://www.doci

1.cas ticket统一存储 做cas集群首先需要将ticket拿出来,做统一存储,以便每个节点访问到的数据一致.官方提供基于memcached的方案,由于项目需要,需要做计入redis,根据官方例子改了一个基于redis版本的. public class RedisTicketRegistry extends AbstractDistributedTicketRegistry{ @NotNull private final RedisTemplate<String,Object> rei

redis-cluster配置   为什么要用redis-cluster 1.并发问题 redis官方声称可以达到 10万/每秒,每秒执行10万条命令假如业务需要每秒100万的命令执行呢? 2.数据量太大 一台服务器内存正常是16~256G,假如你的业务需要500G内存, 新浪微博作为世界上最大的redis存储,就超过1TB的数据,去哪买这么大的内存条?各大公司有自己的解决方案,推出各自的集群功能,核心思想都是将数据分片(sharding)存储在多个redis实例中,每一片就是一个redis实例

5.4Eureka高可用集群配置 在高并发的情况下一个注册中心难以满足,因此一般需要集群配置多台. 我们再新建两个module  microservice-eureka-server-2002,  microservice-eureka-server-2003,然后配置,最终的配置结果结构如图: 具体步骤: 第一步:每个模块的pom.xml添加如下依赖: <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.c