背景: 由于生产环境上所使用的Redis版本并不一致,好久也没有更新,为了避免版本不同对Redis集群造成影响,从而升级为统一Redis版本! 1.集群架构 一主两从三哨兵: 2.升级方案 (1)升级之前的Redis版本,Redis主从架构如下,一主两从 (2)优先升级从服务器,将两个从服务升级版本为6.2.6.注意:升级过程中,使用原来低版本的配置文件,保证参数一致,只是更新一下启动的Redis软件版本即可. (3)业务确认访问无误后,对上述架构进行切换操作,把主库切换到升级后的从库上.注意:

使用的是redis cluster 10台机器,5台机器部署了redis主实例,另外5台机器部署了redis 的从实例,每个主实例挂了一个从实例,5个节点对外提供读写服务,每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒5万,5台机器最多是25万读写请求/s. 机器是什么配置?32G内存+8核CPU,但是分配给redis进程的是10G内存,一般线上生产环境,redis的内存尽量不超过10G,超过10G可能会有问题. 5台机器对外提供读写,一共有50G内存. 因为每个主实例都挂了一个从实例,所以是高可用的

安装单机版redis redis的生产环境启动方案redis cli的使用 1. 安装单机版redis 大家可以自己去官网下载,当然也可以用课程提供的压缩包 wget http://downloads.sourceforge.net/tcl/tcl8.6.1-src.tar.gz tar -xzvf tcl8.6.1-src.tar.gz cd /usr/local/tcl8.6.1/unix/ ./configure make && make install 使用redis-3.2.8.

介绍: 为了更好的对生产环境的一些中间件和操作系统的运行情况进行可视化的展示,近期了解了下prometheus加上grafana来实现这种效果,由于prometheus是新出来的开源项目,所以,监控的插件还不是很多,但是对基本的一些需求能够满足. Prometheus 是源于 Google Borgmon 的一个开源监控系统,用 Golang 开发.被很多人称为下一代监控系统. Prometheus 基本原理是通过 HTTP 协议周期性抓取被监控组件的状态,这样做的好处是任意组件只要提供 HTT

基于redis的分布式锁 1 介绍 这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁.会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁. 本篇文章会将分布式锁的实现分为两部分,一个是单机环境,另一个是集群环境下的Redis锁实现.在介绍分布式锁的实现之前,先来了解下分布式锁的一些信息. 2 分布式锁 2.1 什么是分布式锁? 分布式锁是控制分布式系统或不同系统之间共同访问共享资源的一种锁实现,如果不同的系统或同一个系统的不同主机之间共享了某个资源时,往往需要互斥

之前在生产环境部署的gitlab是7.x版本的,提供给公司内部的员工来使用,大概有350个用户左右,gitlab从8.x版本之后内置了CI和CD的集成,所以就考虑到升级版本的问题 通过参考和总结gitlab的官方文档,总结出来了一条可行的升级的方法,而且停止服务的时间较短,不会造成用户数据丢失,对用户的影响最小.成功地从7.14版本升级到8.13.5版本 主要的思路和步骤如下: 由于内网用户使用到的gitlab的地址是由反向代理代理到gitlab的地址的,所以,在一台新的服务器上升级gitlab

系统安装 + WinScp客户端连接 + 防火墙端口号iptables + Nginx编译安装 + MySQL编译安装 + Redis编译安装 + MongoDB编译安装 + ActiveMQ/RocketMQ/RabbitMQ编译安装 + ...各类常用生产环境软件的编译安装 ...Spring Boot项目手动部署 + Jenkins自动化持续构建 + Docker部署 说明:本篇将记录日常开发工作所用到的Linux操作技能,可定义为速成版的<九阴真经>

安装redis集群  根据各人单位生产环境用户搭建一.安装环境    操作系统:centos7.6 关闭防火墙.关闭selinux redis1:192.168.26.128 redis2:192.168.26.129二.用户环境 groupadd usr useradd -g usr -md /usr/users/sw sw cd /usr/users/sw/ mkdir  app;mkdir  backup cd app mkdir redis make /applog chown -R s

作者:中华石杉 面试题 生产环境中的 redis 是怎么部署的? 面试官心理分析 看看你了解不了解你们公司的 redis 生产集群的部署架构,如果你不了解,那么确实你就很失职了,你的 redis 是主从架构?集群架构?用了哪种集群方案?有没有做高可用保证?有没有开启持久化机制确保可以进行数据恢复?线上 redis 给几个 G 的内存?设置了哪些参数?压测后你们 redis 集群承载多少 QPS? 兄弟,这些你必须是门儿清的,否则你确实是没好好思考过. 面试题剖析 redis cluster,10

redis cluster,10 台机器,5 台机器部署了 redis 主实例,另外 5 台机器部署了 redis 的从实例,每个主实例挂了一个从实例,5 个节点对外提供读写服务,每个节点的读写高峰qps可能可以达到每秒 5 万,5 台机器最多是 25 万读写请求/s. 机器是什么配置?32G 内存+ 8 核 CPU + 1T 磁盘,但是分配给 redis 进程的是10g内存,一般线上生产环境,redis 的内存尽量不要超过 10g,超过 10g 可能会有问题. 5 台机器对外提供读写,一共有

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Redis故障发现 主观下线 当cluster-node-timeout时间内某节点无法与另一个节点顺利完成ping消息通信时,则将该节点标记为主观下线状态. 客观下线 当某个节点判断另一个节点主观下线后,该节点的下线报告会通过Gossip消息传播.当接收节点发现消息体中含有主观下线的节点,其会尝试对该节点进行客观下线,依据下线报告是否在有效期内(如果在cluster-node-timeout*2时间内无法收集到一半以上槽节点的下线报告,那么之前的下线报告会过期),且数量大于槽节点总数的一半.若

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官网:https://flywaydb.org/ 转载:http://casheen.iteye.com/blog/1749916 1.  引言 想到要管理数据库的版本,是在实际产品中遇到问题后想到的一种解决方案,当时各个环境的数据库乱作一团,没有任何一个人(开发.测试.维护人员)能够讲清楚当前环境下的数据库是哪个版本,与哪个版本的应用相匹配,如何升级到与新版本的应用相匹配. 想到管理数据库版本时,先是心底形成了一个初步的解决方案,大致是通过数据库中的某张表来记录数据库表结构的历次更新与对应版本

技术栈:1. 构建系统2. 镜像仓库3. 宿主机管理4. 配置管理5. 部署6. 编排7. 日志8. 监控 镜像:1. 如果用户像往常一样运行包安装命令,这些永远也用不上的缓存包文件将会永远地成为镜像的一部分.不过,如果用户在同一条安装命令中删除它们,这些文件就会像从未存在过一样.RUN xxxxxxxxxxxxxxxxxxx \&& xxxxxxxxxxxxxxxxxxx \&& rm -f ...... 通过环境变量将配置传递给容器内部 当用户需要包装一个无法通过环境变

Redis Cluster终于出了Stable,这让人很是激动,等Stable很久了,所以还是先玩玩. 一. 集群简单概念. Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令, 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据, 并且在高负载的情况下, 这些命令将降低 Redis 集群的性能, 并导致不可预测的行为. Redis 集群通过分区(partition)来提供

译者按: 实践中会发现,生产环境中使用单个Docker节点是远远不够的,搭建Docker集群势在必行.然而,面对Kubernetes, Mesos以及Swarm等众多容器集群系统,我们该如何选择呢?它们之中,Swarm是Docker原生的,同时也是最简单,最易学,最节省资源的,至少值得我们多了解一下.本文将介绍一些非常实用的建议. 原文: Tips for using Docker Swarm mode in production 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.

Kubernetes 在生产环境中常用架构 首先,我们来梳理下Kubernetes生产架构,其设计适用于绝大多数环境.如下图所示 在该架构中,我们可以将其分为四层,如下: Client层:即Kubernetes集群外部用户.客户端等: 服务访问层:即由Traefik ingress实现服务发现.负载均衡和路由规则定义等: 业务应用层:即基于Kubernetes平台构建和运行企业业务应用,如CI/CD持续集成.微服务项目.监控告警和日志管理.私有镜像仓库等服务: 基础设施层:即由Kubernete

Exceptionless 是一个开源的实时的日志收集框架,它将日志收集变得简单易用并且不需要了解太多的相关技术细节及配置.本篇基于我的上一篇<基于Exceptionless实现分布式日志>,最近在公司内部搭建日志平台,且部署到了基于阿里云的生产环境,因此做个记录,也希望能帮助到希望基于Exceptionless来做日志平台的朋友们. 一.本地部署前置条件 这里主要参考Exceptionless的Self-Hosting Wiki文档,下面是官方推荐的生产环境的前提条件: .NET 4.7 I

问题现象 有客户反馈我们的产品有时反应很慢,处理会出现超时. 问题分析过程 1.第一反应可能是用户增加,并发量太大了,询问了运营,最近用户注册数据并没有猛增. 2.分析access日志,发现有隔一段时间会出现几个连续的请求响应时长超过30秒,并且这些请求都是使用一个thrift服务的,而连redis和其他thrift服务的请求没有出现延迟的情况,问题出现在该thrift服务. 分析1)分析该thrift服务的日志,发现接口出现超时的这段时间,该thrift没有打印日志,也就是没有处理请求.这时怀