目录 一.命令行方式扩展 1. MinIO扩展集群支持的命令语法 2. 扩容示例 二.etcd扩展方案 1. 环境变量 2. 运行多个集群 3. 示例 相关链接 MinIO 支持两种扩展方式: 通过修改命令行,在命令行上指定新的集群集来扩展 通过引入第三方组件etcd,在不动原有集群的基础上实现动态扩展方案 一.命令行方式扩展 MinIO 支持通过在命令行上指定新的集群集来扩展分布式集群,多个节点的存储容量和就是分布式MinIO的存储容量. 1. MinIO扩展集群支持的命令语法 支持扩容的命令

MinIO 分布式集群搭建 分布式 Minio 可以让你将多块硬盘(甚至在不同的机器上)组成一个对象存储服务.由于硬盘分布在不同的节点上,分布式 Minio 避免了单点故障. Minio 分布式模式可以搭建一个高可用的对象存储服务,你可以使用这些存储设备,而不用考虑其真实物理位置. (1)数据保护 分布式 Minio 采用纠删码(erasure code)来防范多个节点宕机和位衰减(bit rot). 分布式 Minio 至少需要 4 个节点,使用分布式 Minio 就自动引入了纠删码功能. 纠

MinIO的官方网站非常详细,以下只是本人学习过程的整理 一.MinIO的基本概念 二.Windows安装与简单使用MinIO 三.Linux部署MinIO分布式集群 四.C#简单操作MinIO 一.Linux部署MinIO分布式集群 1.准备工作 准备4台或4台以上的服务器(或虚拟机)搭建minio集群 注:(官方推荐集群最小4台服务器),每个服务器上挂载两个磁盘目录,最小数据挂载点为4个. 192.168.199.134/data134 192.168.199.135/data135 192

最近研究minio分布式集群部署,发现网上大部分都是单服务器部署,而minio官方在github上现在也只提供了k8s和docker-compose的方式,网上有关与swarm启动minio集群的文章都不完整,这里我研究了近一周时间,终于是成功使用swarm部署minio集群,并用nginx统一入口 环境准备 四台虚拟机 192.168.2.38(管理节点) 192.168.2.81(工作节点) 192.168.2.100(工作节点) 192.168.2.102(工作节点) 时间同步 yum i

文章转载自:https://blog.51cto.com/u_10950710/4843738 关于分布式集群MinIo 单机Minio服务存在单点故障,如果是一个有N块硬盘的分布式Minio,只要有N/2硬盘在线,数据就是安全的.可读的.不过需要至少有N/2+1个硬盘在线,才能创建新的对象. 例如,一个16节点的Minio集群,每个节点16块硬盘,就算8台服务器器宕机,这个集群仍然是可读的,不过你需要9台服务器才能写数据. 注意:只要遵守分布式Minio的限制,你可以组合不同的节点和每个节点几

暂时关闭防火墙 systemctl stop firewalld 查看防火墙状态 systemctl status firewalld 赋予最高权限 chmod +x minio !/bin/bash export MINIO_ACCESS_KEY=XXX export MINIO_SECRET_KEY=XXX ./minio server --config-dir /apps/conf http://10.95.130.134/apps/data http://10.95.130.135/ap

环境:Centos  7 软件:minio,Etcd 需求:通过联盟两个集群实例,实现水平扩容存储空间问题: 服务器使用阿里云,一共4台服务器(官方说明最好4台服务器做分布式,测试节省服务器所以我们使用两台服务器每台服务器两个目录,做一个假服务器代替,真实环境条件允许最好4台服务器操作): 集群 Minio-1 Minio-2 IP 地址 172.31.78.244 172.31.78.243 172.31.78.241 172.31.78.242 计算名称地址 topsysfile.serve

在使用中我们把文档存入ElasticSearch,但是如果能够了解ElasticSearch内部是如何存储的,将会对我们学习ElasticSearch有很清晰的认识.本文中的所使用的ElasticSearch集群环境,可以通过查看ElasticSearch 5学习(3)--单台服务器部署多个节点搭建学习. ElasticSearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(

原文地址:http://www.cnblogs.com/verrion/p/redis_structure_type_selection.html  Redis分布式集群几点说道 Redis数据量日益增大,使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这一块,这样必促使集群的发展,各个公司也在收集适合自己的集群方案,目前行业用的比较多的是下面几种集群架构,大部分都是采用分片技术,保证单实例内存增大带来的一系列问题,下面所列出的codis方案目前正在不断测试过程中,测试过程没有展示出来,主要从

  当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配"工作任务",而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡

10.Redis分布式集群10.1 数据分布10.1.1 数据分布理论10.1.2 Redis数据分区10.1.3 集群功能限制10.2 搭建集群10.2.1 准备节点10.2.2 节点握手10.2.3 分配槽10.2.4 用redis-trib.rb搭建集群10.3 节点通信10.3.1 通信流程10.3.2 Gossip消息10.3.3 节点选择10.4 集群伸缩10.4.1 伸缩原理10.4.2 扩容集群10.4.3 收缩集群10.5 请求路由10.5.1 请求重定向10.5.2 Smar

Windows的Jmeter分布式集群压力测试 原文:https://blog.csdn.net/cyjs1988/article/details/80267475 在使用Jmeter进行性能测试时,如果并发数比较大(比如最近项目需要支持1000并发),单台电脑的配置(CPU和内存)可能无法支持,这时可以使用Jmeter提供的分布式测试的功能. 一.Jmeter分布式执行原理: 1.Jmeter分布式测试时,选择其中一台作为调度机(master),其它机器做为执行机(slave). 2.执行时,

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万,甚至超过1亿的过程中,Web系统承受的压力会越来越大,在这个过程中,我们会遇到很多的问题.为了解决这些性能压力带来问题,我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制.在不同的压力阶段,我们会遇到不同的问题,通过搭建不同的服务和架构来解决. Web负载均衡 Web负载均衡(Load Balancing),简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”,而采用恰当的分配方式,对于保护处于后端的Web服务器来说,非常重要. 负载均衡的策略有很

NameNode 学习目标 理解 namenode 的工作机制尤其是元数据管理机制,以增强对 HDFS 工作原理的 理解,及培养 hadoop 集群运营中“性能调优”.“namenode”故障问题的分析解决能力 问题场景 1.Namenode 服务器的磁盘故障导致 namenode 宕机,如何挽救集群及数据? 2.Namenode 是否可以有多个?namenode 内存要配置多大?namenode 跟集群数据存储能 力有关系吗? 3.文件的 blocksize 究竟调大好还是调小好?结合 map

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1.前言 Elasticsearch用于构建高可用和可扩展的系统.扩展的方式可以是购买更好的服务器(纵向扩展(vertical scale or scaling up))或者购买更多的服务器(横向扩展(horizontal scale or scaling out)). Elasticsearch虽然能从更强大的硬件中获得更好的性能,但是纵向扩展有它的局限性.真正的扩展应该是横向的,它通过增加节点来均摊负载和增加可靠性. 对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动才能利用这些新

elasticsearch专栏:https://www.cnblogs.com/hello-shf/category/1550315.html 一.集群健康 Elasticsearch 的集群监控信息中包含了许多的统计数据,其中最为重要的一项就是集群健康,它在 status 字段中展示为 green . yellow 或者 red. 在kibana中执行:GET /_cat/health?v 1 epoch timestamp cluster status node.total node.dat

 很幸运参与零售云快消平台的公有云搭建及孵化项目.零售云快消平台源于零售云家电3C平台私有项目,是与公司业务强耦合的.为了适用于全场景全品类平台,集团要求项目平台化,我们抢先并承担了此任务.并由我来主要负责平台建设及项目落地.  今天讲解在零售云快消平台中使用的图片服务FastDFS集群搭建说明,此集群模式是根据单机版的安装说明,在之前已经分享过一篇 一张图讲解单机FastDFS图片服务器安装步骤(修订版),改造成最少机器分布式集群安装说明. FastDFS是什么?  FastDFS是一个开源的

前面一片文章,我们已经说了Redis的主从集群及其哨兵模式.本文将继续介绍Redis的分布式集群. 在高并发场景下,单个Redis实例往往不能满足业务需求.单个Redis数据量过大会导致RDB文件过大,RDB文件过大会导致主从全量同步时间过长,同时重启恢复也会消耗过长的时间.同时Redis是单线程的,单个核心处理海量的内存数据,会导致CPU压力很大. Codis Codis是一个国产的Redis集群中间件,负责转发代理客户端请求. Codis原理 Codis中key的分配规则如下: 默认将内部划