RocketMQ集群搭建(3m-3s-async) 各角色介绍 角色 作用 Producer 消息发送者,将消息发送到 Broker.无状态,其与NameServer集群中的一个节点建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并与提供Topic服务的Master建立连接,定时向Master发送心跳 Consumer 消息消费者,从 Broker 中获取消息消费.其与NameServer集群中的一个节点建立长连接,定期从NameServer获取Topic路由信息,并与提供Topi

之前简单介绍了CentOS下单机部署RabbltMQ环境的操作记录,下面详细说下RabbitMQ集群知识,RabbitMQ是用erlang开发的,集群非常方便,因为erlang天生就是一门分布式语言,但其本身并不支持负载均衡. Rabbit集群模式大概分为以下三种:单一模式.普通模式.镜像模式,其中:1)单一模式:最简单的情况,非集群模式,没什么好说的.2)普通模式:默认的集群模式.-> 对于Queue来说,消息实体只存在于其中一个节点,A.B两个节点仅有相同的元数据,即队列结构.-> 当消息

一.ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库,主要用于数据分析(OLAP)领域.目前国内社区火热,各个大厂纷纷跟进大规模使用: 今日头条 内部用ClickHouse来做用户行为分析,内部一共几千个ClickHouse节点,单集群最大1200节点,总数据量几十PB,日增原始数据300TB左右. 腾讯内部用ClickHouse做游戏数据分析,并且为之建立了一整套监控运维体系. 携程内部从18年7月份开始接入试用,目前80%的业务都跑在ClickHouse上.每天

序言 我前边有几篇文章有介绍过quartz的基本使用语法与类库.但是他的执行计划都是被写在本地的xml文件中.无法做集群部署,我让它看起来脆弱不堪,那是我的罪过. 但是quart.net是经过许多大项目的锤炼,走到啦今天,支持集群高可用的开发方案那是一定的,今天我就给小结下我的quartz.net开发升级过程. Quartz.net的数据库表结构 如果支持集群与持久化,单靠本机的内存和xml来保存计算任务调度的各种状态值,可想而知,是困难的.所以支持数据库这样的解决方案,OpenSymphony

Openfire 集群部署和负载均衡方案 一．   概述 Openfire是在即时通讯中广泛使用的XMPP协议通讯服务器,本方案采用Openfire的Hazelcast插件进行集群部署,采用Haproxy进行负载均衡,在示例环境中测试通过. 二．   示例环境 服务器配置如下: 服务器名 用途 操作系统 IP PC647 Openfire节点1 Windows7 10.200.10.11 seasky Openfire节点2 Windows xp 10.200.10.18 Lub1 Mysql数

基于Tomcat的Solr3.5集群部署 一.准备工作 1.1 保证SOLR库文件版本相同 保证SOLR的lib文件版本,slf4j-log4j12-1.6.1.jar slf4j-jdk14-1.6.1.jar slf4j-api-1.6.1.jar jcl-over-slf4j-1.6.1.jar 1.2 修改TOMCAT配置文件 在service.xml的<Host> </Host>中增加如下内容 <Context path="/solr" docB

jstorm集群部署下载 Install JStorm Take jstorm-0.9.6.zip as an example unzip jstorm-0.9.6.1.zip vi ~/.bashrc export JSTORM_HOME=/XXXXX/XXXX export PATH=$PATH:$JSTORM_HOME/bin vi $JSTORM_HOME/conf/storm.yaml storm.zookeeper.servers: - "192.168.144.79" -

背景 前段时间,项目计划搞独立的登录鉴权中心,由于单独开发一套稳定的登录.鉴权代码,工作量大,最终的方案是对开源鉴权中心CAS(Central Authentication Service)作适配修改. 实际应用中,web服务出于负载.容灾的考虑,采用集群部署web服务(一般是tomcat集群),于是有了CAS server端集群部署的需求.CAS集群部署,需要解决两个问题: CAS票据共享,票据包括ST.TGT Tomcat session共享 需要作tomcat session共享,是由sp

1.背景 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果需要管理数十上百台服务器,必须依次登录每台机器的传统方法查阅日志,这样很繁琐和效率低下.当务之急是使用集中化的日志管理,开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决上述所提到的问题. 2.需要安装的工具 ELK由ElasticSearch(ES

本系列文章会深入研究 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成: (1)安装和部署 (2)Ceph RBD 接口和工具 (3)Ceph 物理和逻辑结构 (4)Ceph 的基础数据结构 (5)Ceph 与 OpenStack 集成的实现 (6)QEMU-KVM 和 Ceph RBD 的 缓存机制总结 (7)Ceph 的基本操作和常见故障排除方法 1. 测试环境 为了深入学习 Ceph 以及 Ceph 和 OpenStack 的集成,搭建了如下的测试环境: 硬件环境: System

大数据集群为了保证故障转移,一般通过zookeeper来整体协调管理,当节点数大于等于6个时推荐使用,接下来描述一下Hbase集群部署在zookeeper上的过程: 安装Hbase之前首先系统应该做通用的集群环境准备工作,这些是必须的: 1.集群中主机名必须正确配置,最好有实际意义:并且主机名都在hosts文件中对应主机IP,一一对应,不可缺少 这里集群有6台服务器:bigdata1,bigdata2,bigdata3,bigdata4,bigdata5,bigdata6 这里是3台主机,分别对

一. 说明 Solr5内置了Jetty服务,所以不用安装部署到Tomcat了,网上部署Tomcat的资料太泛滥了. 部署前的准备工作: 1. 将各主机IP配置为静态IP(保证各主机可以正常通信,为避免过多的网络传输,建议在同一网段). 2. 修改主机名,配置各主机映射:修改hosts文件,加入各主机IP和主机名的映射. 3. 开放相应端口或者直接关闭防火墙. 4. 保证Zookeeper集群服务正常运行.Zookeeper的部署参考:http://www.cnblogs.com/wxisme/p

MQ集群部署 期待的部署架构 其中,一个机房有两台机器部署MQ,并组成集群,有一个机房的MQ集群作为中心集群,其他机房的MQ集群将消息同步到中心MQ集群中. 安装erlang,略.. 安装rabbitMQ,略.. 基本配置(NODENAME之类的,略) 配置本地集群 配置hosts 同一机房集群的两台机器都要配置host,要保证可以通过hosts访问到同一机房的集群机器 比如同一机房的两台机 NODENAME=rabbit@111_100_222_217 NODENAME=rabbit@111_

Redis集群部署文档(centos6系统) (要让集群正常工作至少需要3个主节点,在这里我们要创建6个redis节点,其中三个为主节点,三个为从节点,对应的redis节点的ip和端口对应关系如下) 127.0.0.1:7000127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 127.0.0.1:7003 127.0.0.1:7004 127.0.0.1:7005 首先到http://download.redis.io/releases/下载redis-3.0.5.tar.gz或者其他

一. 关于kafka Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据. 这种动作(网页浏览,搜索和其他用户的行动)是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素. 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决. 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统,但又要求实时处理的限制,这是一个可行的解决方案.Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理,也是为了通过集群机来提供实时的消费. 关于Kafka的

Hadoop的集群部署和单节点部署类似,配置文件不同,另外需要修改网络方面的配置 首先,准备3台虚拟机,系统为CentOS 6.6,其中一台为namenode 剩余两台为 datanode: 修改主机名主节点为:hadoopha,数据节点主机名分别为hadoop1.hadoop2,具体修改方法点击这里查看 本例中这3台虚拟机处于同一个局域网,网络连接设置为桥接,ip地址分别为是hadoopha为:192.168.1.42,hadoop1为:192.168.1.78.hadoop2为:192.16

之前介绍了<OpenStack Swift All In One安装部署流程与简单使用>,那么接下来就说一说Swift集群部署吧. 1. 简介 本文档详细描述了使用两台PC部署一个小型Swift集群的过程,并给出一些简单的使用实例.本文档假定如下前提条件: 使用Ubuntu操作系统. 每台机器都运行Swift的所有服务,既是Proxy Server,又是Storage Server,用户可以向任何一台机器发起存储服务请求. 采用Swift自带的TempAuth作为用户的身份与权限认证. 所有机

鉴于Docker如此火爆,Google推出kubernetes管理docker集群,不少人估计会进行尝试.kubernetes得到了很多大公司的支持,kubernetes集群部署工具也集成了gce,coreos,aws等iaas平台,部署起来也相当的方便.鉴于网上众多资料基于的是不少老版本,本篇文章针对最新的kubernetes及其依赖组件的部署简要阐述.通过本文可以比较粗暴的运行你的kubernetes集群,要优雅还需要更多的工作.部署主要分为三步: 1.准备机器并打通网络 如果要部署kube

1.服务器崩溃,指的是Tomcat程序崩溃,还是服务器系统崩溃? 答:都有可能. 所以一台服务器上部署多个Tomcat可以防止程序崩溃问题.但不能避免服务器崩溃,要避免服务器崩溃,就要采用服务器集群. 2.那么多台Tomcat,也就是集群部署时.那怎么升级程序呢?如果升级了,升级过程中就不能访问网站了啊?怎么解决? 答:可以采取部分升级策略啊,先升级一部分,再升级另一部分. 或者采取夜间升级.比如凌晨4点 3.临时访问量增加时,可以通过添加Tomcat服务器来提高并发量,活动取消时,再撤去一些T

网上关于三种集群方式的搭建方式很多,都是分开来介绍的.Replica Set (复制集成)主要是做主从库的,但是没法实现负载均衡的效果,真正实现这个的,是Sharding(分片集群),通过数据分布在每个分片上而实现.所以,如果只用分片,如果一个只有一个主库,那么挂了就真的挂了.所以在我尝试的集群部署采用的Replica Set+Sharding的方式.OS是Redhat_x64系统,客户端用的是Java客户端.Mongodb版本是mongodb-linux-x86_64-2.4.9.tgz. 要

目前在网络世界里,云计算.虚拟化.SDN.NFV这些话题都非常热.今天借这个机会我跟大家一起来一场SDN的深度之旅,从概念一直到实践一直到一些具体的技术. 本次分享分为三个主要部分: SDN & NFV的背景介绍 SDN部署的实际案例 SDN控制器的集群部署方案 我们首先看一下SDN.其实SDN这个东西已经有好几年了,它强调的是什么?控制平面和数据平面分离,中间是由OpenFlow交换机组成的控制器,再往上就是运行在SDN之上的服务或者是应用.这里强调两个,控制器和交换机的接口——我们叫做南向接