目录[-] 一.高可用性.负载均衡.复制的几个方案比较: 二.多节点集群方案比较 9.3官方文档(中文):http://58.58.27.50:8079/doc/html/9.3.1_zh/high-availability.html 复制.集群和连接池: https://wiki.postgresql.org/wiki/Replication,_Clustering,_and_Connection_Pooling 集群方案功能列表: http://blog.osdba.net/46.html

PostgreSQL配置Streaming Replication集群 http://www.cnblogs.com/marsprj/archive/2013/03/04/2943373.html postgresql集群方案hot standby初级测试(三)——蛋疼测试——手动同步数据 http://blog.csdn.net/lengzijian/article/details/7736961

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值 返回顶级页:PostgreSQL索引页 本页记录所有本人所写的PostgreSQL的集群方案相关文摘和文章的链接: pgpool-II: 1 pgpool-II and pgpool ----------------------------  pgpool 与 pgpool-II 莫混淆 2 pgpool-II master-slave --------------------------  pgpool-II的master-slave模式的分析 3 p

由于 Citus 通过扩展 PostgreSQL 提供分布式功能,因此它与 PostgreSQL 结构兼容.这意味着用户可以使用丰富且可扩展的 PostgreSQL 生态系统附带的工具和功能来处理使用 Citus 创建的分布式表. Citus 对它能够在单个工作节点上执行的任何查询具有 100% 的 SQL 覆盖率. 在访问有关单个租户的信息时,此类查询在多租户应用程序中很常见. 甚至跨节点查询(用于并行计算)也支持大多数 SQL 功能. 但是,组合来自多个节点的信息的查询不支持某些 SQL 功

使用 PGO 在 Kubernetes 上运行 Cloud Native PostgreSQL:来自 Crunchy Data 的 Postgres Operator! Cloud Native PostgreSQL https://www.crunchydata.com/products/crunchy-postgresql-for-kubernetes/ Crunchy Data https://www.crunchydata.com/ Postgres Operator https://g

确定应用程序类型 在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布.这因应用程序类型及其查询模式而异. 大致上有两种应用程序在 Citus 上运行良好.数据建模的第一步是确定哪些应用程序类型更接近您的应用程序. 概览 多租户应用 实时应用 有时 schema 中有几十个或数百个表 表数量少 一次与一个租户(公司/商店)相关的查询 具有聚合的相对简单的分析查询 用于服务 Web 客户端的 OLTP 工作负载 摄取大量几乎不可变的数据 为每个租户分析查询提供服务的 OLAP 工作负载 通

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

根据一些测试整理出来的一份方案(转自http://www.cnblogs.com/lulu/): 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Valu

背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle.SQL Server .MySQL.PostgeSQL.MariaDB等,像SQLServer/Oracle 这类数据库在初期可以帮业务搞定很多棘手的事情,我们可以花更多的精力在业务本身的发展上,但众所周知也得交不少钱. 涉及到钱的事情在公司发展壮大以后总是会回来重新审视这个事情的,在京东早期发展的过程中确实有一些业务的数据就是直接存在oracle或者sqlserver中. 后来随着业务的发展以及数

由于Redis出众的性能,其在众多的移动互联网企业中得到广泛的应用.Redis在3.0版本前只支持单实例模式,虽然现在的服务器内存可以到100GB.200GB的规模,但是单实例模式限制了Redis没法满足业务的需求(例如新浪微博就曾经用Redis存储了超过1TB的数据).Redis的开发者Antirez早在博客上就提出在Redis 3.0版本中加入集群的功能,但3.0版本等到2015年才发布正式版.各大企业在3.0版本还没发布前为了解决Redis的存储瓶颈,纷纷推出了各自的Redis集群方案.这

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转载:http://www.infoq.com/cn/articles/exploration-of-distributed-mysql-cluster-scheme?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 背景 数据库作为一个非常基础的系统,任何一家互联网公司都会使用,数据库产品也很多,有Oracle.SQL Server .MySQL.Pos

根据一些测试整理出来的一份方案: 1. Redis 性能 对于redis 的一些简单测试,仅供参考: 测试环境:Redhat6.2 , Xeon E5520(4核)*2/8G,1000M网卡 Redis 版本:2.6.9 客户端机器使用redis-benchmark 简单GET.SET操作: 1. 1单实例测试 1. Value大小:10Byte~1390Byte 处理速度: 7.5 w/s,速度受单线程处理能力限制 2. Value 大小:1400 左右 处理速度突降到5w/s 样子,网卡未能

方案1:Redis官方集群方案 Redis Cluster Redis Cluster是一种服务器sharding分片技术.Redis Cluster集群如何搭建请参考我的另一篇博文:http://www.cnblogs.com/xckk/p/6144447.html Redis3.0版本开始正式提供,解决了多Redis实例协同服务问题,时间较晚,目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多,需要时间检验. Redis Cluster中,Sharding采用slot(槽)的概念,一共分成16

在作出Redis群集解决方案,他跑了小半个.行表现得非常稳定在几乎相同的经历与大家分享,我写在前面的文章数据在线服务的一些探索经验,能够做为背景阅读 应用 我们的Redis集群主要承担了下面服务:1. 实时推荐2. 用户画像3. 诚信分值服务 集群状况 集群峰值QPS 1W左右,RW响应时间999线在1ms左右整个集群:1. Redis节点: 8台物理机;每台128G内存;每台机器上8个instance2. Sentienl:3台虚拟机 集群方案 Redis Node由一组Redis Insta

Redis集群方案 前段时间搞了搞Redis集群,想用做推荐系统的线上存储,说来挺有趣,这边基础架构不太完善,因此需要我们做推荐系统的自己来搭这个存储环境,就自己折腾了折腾.公司所给机器的单机性能其实挺给力,已经可以满足目前的业务需求,想做redis集群主要有以下几点考虑: 1.扩展性,scale-out,以后数据量变得很大之后,不至于推到重来,redis虽然可以开启虚拟内存功能,单机也能提供超过物理内存上限的容量,但频繁在内存和硬盘间swap页会大大降低其性能,有点儿违背redis的设计初衷.

MongoDB集群方案介绍 一.什么是mongodb集群? 是指由多台mongodb服务器组成的服务器集群,称之为mongodb集群. 二.mongodb集群搭建的方式: 1.Replica Set  副本集: 简单来说就是集群当中包含了多份数据,保证主节点挂掉了,备节点能继续提供数据服务,提供的前提就是数据需要和主节点一致. 默认设置下,主节点提供所有增删查改服务,备节点不提供任何服务.但是可以通过设置使备节点提供查询服务,这样就可以减少主节点的压力,当客户端进行数据查询时,请求自动转到备节点

Redis集群方案 Redis数据量日益增大,而且使用的公司越来越多,不仅用于做缓存,同时趋向于存储这块,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,解决单实例内存增大带来的一系列问题. 本篇文章简单介绍五种方案: 官方cluster方案 twemproxy代理方案 哨兵模式 codis 客户端分片 官方cluser方案 从redis 3.0版本开始支持redis-cluster集群,redis-cluster采用无中

redis 集群方案主要有两类,一是使用类 codis 的架构,按组划分,实例之间互相独立: 另一套是基于官方的 redis cluster 的方案:下面分别聊聊这两种方案: 类 codis 架构 这套架构的特点: 分片算法:基于 slot hash桶: 分片实例之间相互独立,每组 一个master 实例和多个slave: 路由信息存放到第三方存储组件,如 zookeeper 或etcd 旁路组件探活 使用这套方案的公司: 阿里云: ApsaraCache, RedisLabs.京东.百度等 c

在高并发.对稳定性要求极高的系统中,高可用的是必不可少的,当然ActiveMQ也有自己的集群方案.从ActiveMQ 5.9开始,ActiveMQ的集群实现方式取消了传统的Master-Slave方式,增加了基于ZooKeeper + LevelDB 的 Master-Slave 实现方式. 相关文章:范例项目: http://wosyingjun.iteye.com/blog/2312553 ActiveMQ的简单实用:http://wosyingjun.iteye.com/blog/2314