阿里技术专家甘盘:浅谈双十一背后的支付宝LDC架构和其CAP分析 https://mp.weixin.qq.com/s/Cnzz5riMc9RH19zdjToyDg 汤波(甘盘) 技术琐话 2020-12-28 背景 自 2008 年双 11 以来,在每年双 11 超大规模流量的冲击上,蚂蚁金服都会不断突破现有技术的极限.2010 年双 11 的支付峰值为 2 万笔/分钟,到 2017 年双 11 时这个数字变为了 25.6 万笔/秒. 2018 年双 11 的支付峰值为 48 万笔/秒,201

原文请参考[[置顶] Paxos master选举--PaxosLease算法] 众所周知,为了避免Paxos算法的活锁问题,必须选举唯一的proposor.偏偏在Paxos原论文中,作者L. Lamport不屑于讨论这个问题,因为选举过程中,即使出现多个master共存,也不影响Paxos算法正确性.另一方面,由著名的Fischer-Lynch-Paterson结论可知,不采取超时机制,任何算法都不能保证在有限时间内选举成功.不过这个结论在这里对我们影响不大,我们只要设计一个实际系统中好使的一

参考来源: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201803/20180326_01.md#postgresql-一主多从多副本强同步简明手册---配置压测监控切换防脑裂修复0丢失---珍藏级 PostgreSQL 一主多从(多副本,强同步)简明手册 - 配置.压测.监控.切换.防脑裂.修复.0丢失 - 珍藏级 作者 digoal 日期 2018-03-25 标签 PostgreSQL , 多副本 , 一主多从 , 流复制 背景 PostgreS

centos   HA高可用集群  heartbeat搭建 heartbeat测试  主上停止heartbeat服务  测试脑裂  两边都禁用ping仲裁  第三十二节课 heartbeat是Linux-ha项目中的一个组件 http://linux-ha.org/wiki/Main_Page 一般服务器都有两个网卡或者都有串口,一个网卡专门心跳,或者用串口线 做心跳线 ,COM口串口不能设置ip 上半节课 heartbeat搭建 下半节课 heartbeat测试主上停止heartbeat服务测

转自:http://blog.csdn.net/tantexian/article/details/40109331 Namenode HA原理详解 社区hadoop2.2.0 release版本开始支持NameNode的HA,本文将详细描述NameNode HA内部的设计与实现. 为什么要Namenode HA? 1. NameNode High Availability即高可用. 2. NameNode 很重要,挂掉会导致存储停止服务,无法进行数据的读写,基于此NameNode的计算(MR,

HDFS(Hadoop Distributed File System)是一个分布式文件存储系统,几乎是离线存储领域的标准解决方案(有能力自研的大厂列外),业内应用非常广泛.近段抽时间,看一下 HDFS 的架构设计,虽然研究生也学习过相关内容,但是现在基本忘得差不多了,今天抽空对这块做了一个简单的总结,也算是再温习了一下这块的内容,这样后续再看 HDFS 方面的文章时,不至于处于懵逼状态. HDFS 1.0 架构 HDFS 采用的是 Master/Slave 架构,一个 HDFS 集群包含一个单

本文翻译自blog.trifork.com的博文 地址是http://blog.trifork.com/2013/10/24/how-to-avoid-the-split-brain-problem-in-elasticsearch/ ,可以复制后在浏览器观看. 我们都遇到过这个 - 在我们开始准备一个elasticsearch集群的时候,第一个问题就是"集群需要有多少节点?".我想大家都知道,这个问题的答案取决于很多因素,例如期望的负载,数据大小,硬件等.这篇博文不会深入解释如何调整

目录 1 ZooKeeper的主从机制 2 什么是ZooKeeper的脑裂 2.1 脑裂现象的表现 2.2 为什么会出现脑裂 3 ZooKeeper如何解决"脑裂" 3.1 3种可行的思路 3.2 ZooKeeper采用的方法 3.3 ZooKeeper的具体解决思路 1 ZooKeeper的主从机制 Leader == Master, Follower == Slaver. 集群中的各个节点都会尝试注册为leader节点, 其他没有注册成功的则成为follower(随从)节点. 这些

Zookeeper和分布式环境中的假死脑裂问题 最近和同事聊天无意间发现他们的系统也存在脑裂的问题.想想当初在我们的系统中为了解决脑裂花了非常大的功夫,现在和大家一起讨论下脑裂,假死等等这些问题和解决的方法. 在一个大集群中往往会有一个master存在,在长期运行过程中不可避免的会出现宕机等问题导致master不可用,在出现这样的情况以后往往会对系统产生很大的影响,所以一般的分布式集群中的master都采用了高可用的解决方案来避免这样的情况发生. master-slaver方式,存在一个mast

ES版本5.6.3 1.整个流程的开始,实在node启动后触发的,Node.java中start()方法,通过调用ZenDiscovery.java中的doStart()方法,之后会调用startInitialJoin方法开始进行加入现有的cluster或者选主. public void startInitialJoin() { // start the join thread from a cluster state update. See {@link JoinThreadControl}

一个正常es集群中只有一个主节点,主节点负责管理整个集群,集群的所有节点都会选择同一个节点作为主节点:所以无论访问那个节点都可以查看集群的状态信息. 而脑裂问题的出现就是因为从节点在选择主节点上出现分歧导致一个集群出现多个主节点从而使集群分裂,使得集群处于异常状态 这样的脑裂状态直接让节点失去了集群的正确状态,导致集群不能正常工作. 可能导致的原因: 1. 网络:由于是内网通信,网络通信问题造成某些节点认为master死掉;       当出现网络风暴,IO大面积阻塞.爬虫等现象的时候,就会造成

欢迎关注我的社交账号: 邮箱: jiangxinnju@163.com 博客园地址: http://www.cnblogs.com/jiangxinnju GitHub地址: https://github.com/jiangxincode 知乎地址: https://www.zhihu.com/people/jiangxinnju 运行于备用主机上的Heartbeat可以通过以太网连接检测主服务器的运行状态,一旦其无法检测到主服务器的"心跳"则自动接管主服务器的资源.通常情况下,主.备

转自 http://blog.csdn.net/u010185262/article/details/49910301 Zookeeper zookeeper是一个分布式应用程序的协调服务.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的性能包括:配置维护.名字服务.分布式同步.组服务等. zookeeper是以Fast Paxos算法为 基础,paxos算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fase Paxos作了一些

脑裂真的是一个很头疼的问题(ps: 脑袋都裂开了,能不疼吗?),看下面的图: 一.哨兵(sentinel)模式下的脑裂 如上图,1个master与3个slave组成的哨兵模式(哨兵独立部署于其它机器),刚开始时,2个应用服务器server1.server2都连接在master上,如果master与slave及哨兵之间的网络发生故障,但是哨兵与slave之间通讯正常,这时3个slave其中1个经过哨兵投票后,提升为新master,如果恰好此时server1仍然连接的是旧的master,而serve

出现: 在搭建hadoop的HA集群环境后,由于两个namenode的状态不一,当active的namenode由于网络等原因出现假死状态,standby接收不到active的心跳,因此判断active的namenode宕机,但实际上active并没有死亡.此时standby的namenode就会切换成active的状态,保证服务能够正常使用.若原来的namenode复活,此时在整个集群中就出现2个active状态的namenode,该状态成为脑裂.脑裂现象可能导致这2个namenode争抢资源

Zookeeper作为一个分布式协调系统提供了一项基本服务:分布式锁服务,分布式锁是分布式协调技术实现的核心内容.像配置管理.任务分发.组服务.分布式消息队列.分布式通知/协调等,这些应用实际上都是基于这项基础服务由用户自己摸索出来的. 1.Zookeeper在大数据系统中的常见应用 zookeeper作为分布式协调系统在大数据领域非常常用,它是一个很好的中心化管理工具.下面举几个常见的应用场景. 1.1.HDFS/YARN HA(分布式锁的应用):Master挂掉之后迅速切换到slave节点.

脑裂(split-brain)指在一个高可用(HA)系统中,当联系着的两个节点断开联系时,本来为一个整体的系统,分裂为两个独立节点,这时两个节点开始争抢共享资源,结果会导致系统混乱,数据损坏.对于无状态服务的HA,无所谓脑裂不脑裂:但对有状态服务(比如MySQL)的HA,必须要严格防止脑裂.(但有些生产环境下的系统按照无状态服务HA的那一套去配置有状态服务,结果可想而知...) 如何防止HA集群脑裂一般采用2个方法1)仲裁当两个节点出现分歧时,由第3方的仲裁者决定听谁的.这个仲裁者,可能是一个锁

现象: RabbitMQ GUI上显示 Network partition detectedMnesia reports that this RabbitMQ cluster has experienced a network partition. There is a risk of losing data. Please read RabbitMQ documentation about network partitions and the possible solutions. 原因分析:

http://blog.csdn.net/heianemo/article/details/8439813 split brain实际上是指在某种情况下,造成drbd的两个节点断开了连接,都以primary的身份来运行.当drbd某 primary节点连接对方节点准备发送信息的时候如果发现对方也是primary状态,那么会会立刻自行断开连接,并认定 当前已经发生split brain了,这时候他会在系统日志中记录以下信息:“Split-Brain detected,dropping connec

Zookeeper简介 在上班之前都不知道有这样一个东西,在开始说假死脑裂之前先说说Zookeeper吧. Zookeeper zookeeper是一个分布式应用程序的协调服务.它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的性能包括:配置维护.名字服务.分布式同步.组服务等. zookeeper是以Fast Paxos算法为基础,paxos算法存在活锁的问题,即当有多个proposer交错提交时,有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功,而Fase Paxos作了一些优化,通过选举