logstash高可用体现为不丢数据(前提为服务器短时间内不可用后可恢复比如重启服务器或重启进程),具体有两个方面: 进程重启(服务器重启) 事件消息处理失败 在logstash中对应的解决方案为: Persistent Queues Dead Letter Queues 默认都没有开启: 另外可以通过docker或marathon或systemd来实现进程的自动重启: As data flows through the event processing pipeline, Logstash m

系统运维的过程中,每一个细节都值得我们关注 下图为我们的基本日志处理架构 所有日志由Rsyslog或者Filebeat收集,然后传输给Kafka,Logstash作为Consumer消费Kafka里边的数据,分别写入Elasticsearch和Hadoop,最后使用Kibana输出到web端供相关人员查看,或者是由Spark接手进入更深层次的分析 在以上整个架构中,核心的几个组件Kafka.Elasticsearch.Hadoop天生支持高可用,唯独Logstash是不支持的,用单个Logsta

在kubernetes集群中部署logstash步骤如下: 1:logstash安装文件(目前最新版本2.3.4): 2:编写Dockerfile及执行点脚本文件run.sh,并且修改logstash conf文件,配置为消费指定rabbitmq queue,并持久化消息至目标elasticsearch集群,制作logstash镜像: 3:推送镜像至某个Docker源,可以是公网的源,也可以是公司内部源: 4:在kubernetes主节点编写logstash镜像对应的RC文件: 5:在kuber

相关知识自行搜索,直接上干货... 使用的资源: nginx主服务器一台,nginx备服务器一台,使用keepalived进行宕机切换. tomcat服务器两台,由nginx进行反向代理和负载均衡,此处可搭建服务器集群. redis服务器一台,用于session的分离共享. nginx主服务器:192.168.50.133 nginx备服务器:192.168.50.135 tomcat项目服务器1:192.168.50.137 tomcat项目服务器2:192.168.50.139 redis服

又过了一年 618,六月是公司一年一度的大促月,一般提前一个月各系统就会减少需求和功能的开发,转而更多去关注系统可用性.稳定性和管控性等方面的非功能需求.大促前的准备工作一般叫作「备战」,可以把线上运行系统想象成一辆车,大促即是它即将面临的一次严峻驾驶考验. 每次去长途自驾旅行时,我会把车送去对车况做一个全面的检测.汽车工业的历史有一百多年了,而车的构造组成部件又相对固定,已经形成了规范且全面的检查事项,我在保养检查手册上看到的检查项目包括: 轮胎 刹车 灯光 电瓶 油液 雨刷 底盘 电路 滤清

1.概述 分布式系统缓存已经变得不可或缺,本文主要阐述如何实现redis主从复制集群的负载均衡,以及 redis的"高可用"实现, 呵呵双引号的"高可用"并不是传统意义的高可用哈,而是 redis集群挂了,并不影响asp.net core 的运行, 欲知详情,请看下文. 注意: 本文主要阐述redis 的复制均衡和"高可用", 故redis 的主从复制搭建略, 请自行百度. 2.负载均衡实现 目前在tcp 负载均衡这块, haproxy 是官方实

前言 前段时间针对EQueue的完善终于告一段落了,实在值得庆祝,自己的付出和坚持总算有了成果.这次新版本主要为EQueue实现了集群功能,基本实现了Broker的高可用.另外还增加了很多实用的功能,对性能也做了很多优化.总之,EQueue越来越成熟了. EQueue最新版本信息 Nuget:https://www.nuget.org/packages/EQueue github:https://github.com/tangxuehua/equeue 版本发布说明 为Broker支持集群部署的

本文借鉴http://www.cnblogs.com/gossip/p/5977489.html,在此基础上进行了完善,使之成为一个完整版的伪分布式部署说明,在此记录一下! 一.本文目的         介绍如何在同一台虚拟机上搭建高可用的Activemq服务,集群数量包含3个Activemq,当Activemq可用数>=2时,整个集群可用.         本文Activemq的集群数量为3个,分别命名为mq1,mq2,mq3   二.概念介绍 1.伪集群       集群搭建在同一台虚拟机上

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

本篇文章版权归博客园和作者吴双本人共同所有,转载和爬虫请注明原文系列地址http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 本人之前有篇文章,讲到了redis主从复制,读写分离.然而留下的问题是当主服务器挂了,我们就无法向客户端提供任何服务了呀,这样的方案,就不能称之为高可用方案.下面,提供一种Redis集群高可用方案,拙劣之处,欢迎指正和补充. Redis为我们提供了哨兵,它就像一个为我们的Redis服务站岗的人,当主服务器发生异常时,他会通过投票的方式,将从服务节点

高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用.虽然互联网服务号称7*24小时不间断服务,但多多少少有一些时候服务不可用,比如某些时候网页打不开,百度不能搜索或者无法发微博,发微信等.一般而言,衡量高可用做到什么程度可以通过一年内服务不可用时间作为参考,要做到3个9的可用性,一年内只能累计有8个小时不可服务,而如果要做到5个9的可用性,则一年内只能累计5分钟服务中断.所以虽说每个公司都说自己的服务是7*24不间断的,但实际上能做到5个9的屈指可数,甚至根本做不到

我们知道rabbitmq是一个专业的MQ产品,而且它也是一个严格遵守AMQP协议的玩意,但是要想骚,一定需要拿出高可用的东西出来,这不本篇就跟大家说 一下cluster的概念,rabbitmq是erlang写的一个成品,所以知道如何构建erlang的node集群就ok了,他需要一个统一的cookie机制...本篇的测试环境如下: centos1:192.168.23.147 centos2:192.168.23.145 截图如下: 一:cookie机制 刚才也说了,要想实现cluster集群,必

面向EDA(事件驱动架构)的方式来设计你的消息 AMQP routing key的设计 RabbitMQ cluster搭建 Mirror queue policy设置 两个不错的RabbitMQ plugin 大型应用插件(Sharding.Rederation) Queue镜像失败手动同步 各集群配置同步方式(RabbitMQ export\import) 客户端连接方式(尽量采用AMQP组来动态链接) RabbitMQ 产线二次产品化封装(消息补偿.发送消息持久化.异常处理.监控页面.重复

MySQL数据库作为最基础的数据存储服务之一,在整个系统中有着非常重要的地位,因此要求其具备高可用性是无可厚非的.有很多解决方案能实现不同的SLA(服务水平协定),这些方案可以保证数据库服务器在硬件或软件出现故障时服务继续可用. 高性能性需要解决的主要有两个问题,即如何实现数据共享或同步数据,另一个是如何处理failover,数据共享一般的解决方案是通过SAN(Storage Area Network)来实现,而数据同步可以通过rsync软件或DRBD技术来实现:failover的意思就是当服务

一.方案的应用场景 适用于2千万-3千万PV架构的网站,Nfs数据存储高可用服务方案 备注:互联网排名前30左右公司常用的架构 二.生产环境方案部署原理图 三.生产环境服务器硬件配置: 生产环境中采用的是DELL R710服务器2台或4台. 硬件配置为: 四.主机名服务规则: 网卡及IP资源分配表 五.项目需求描述 nfs-1-1 的nfs存储系统文件目录为md1,对前端提供的访问VIP为:10.0.0.16 配置目标:1.主nfs存储系统服务器nfs-1-1宕机,该服务器上的nfs存储系统服务

负载均衡系统可以选用LVS方案,而为避免Director Server单点故障引起系统崩溃,我们可以选用LVS+Keepalived组合保证高可用性.  重点:每个节点时间都同步哈! C++代码 [root@DR2 ~]# ntpdate time.windows.com && hwclock -w 1.环境简介: 1)虚拟机:VMware ESXi 5.5 (CentOS 6.4 x86-64安装在其中) 2)操作系统: CentOS 6.4 x86-64 3)Keepalived版本:

前面讲过一些RabbitMQ的安装和用法,也说了说RabbitMQ在一般的业务场景下如何使用.不知道的可以看我前面的博客,http://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/855479.html 本来一直想写一个介绍RabbitMQ高可用的集群的文章.不过,后来发现园子里,有个已经RabbitMQ大牛写了,关于高可用集群的文章了.特别巧合的是,还是以前公司的同事.所以,这里就不啰嗦.直接引用过来吧.原文地址:http://www.cnblogs.com/

最近,公司要求将组内的thrift客户端组件推广至公司内使用.基本的要求如下: 1.高可用 2.集成名称服务,也就配置文件支持服务发现 3.解耦,客户端和高可用组件解耦,简单来说就是,如果以后要切换其他的高可用组件,改动要尽可能的小:同理,如果要基于目前的高可用部分实现其他的客户端例如mysql,redis也要求能够轻松支持. 以上为公司要求,但是在实际业务使用中,我们发现以下几点也很重要: 1.支持对thrift业务层面的ping校验 2.客户端隔离策略 3.能够友好的支持任何thrift协议

>>高可用集群的解决方案 高可用性即HA(High Availability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性. 计算机系统的高可用在不同的层面上有不同的表现: (1)网络高可用 由于网络存储的快速发展,网络冗余技术被不断提升,提高IT系统的高可用性的关键应用就是网络高可用性,网络高可用性与网络高可靠性是有区别的,网络高可用性是通过匹配冗余的网络设备实现网络设备的冗余,达到高可用的目的.比如冗余的交换机,冗余的路由器等

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