一、如何保证RabbitMQ服务高可用1、RabbitMQ如何保证消息安全之前通过单机环境搭建起来的RabbitMQ服务有一个致命的问题，那就是服务不稳定的问题。如果只是单机RabbitMQ的服务崩溃了，那还好，大不了重启下服务就是了。但是如果是服务器的磁盘出问题了，那问题就大了。因为消息都是存储在Queue里的，Queue坏了，意味着消息就丢失了。这在生产环境上肯定是无法接受的。而RabbitMQ的设计重点就是要保护消息的安全性。所以RabbitMQ在设计之处其实就采用了集群模式来保护消息的安全。基础的思想就是给每个Queue提供几个备份。当某一个服务的Queue坏了，至少还可以从其他Que
背景说明 二进制方式安装的k8s集群，etcd集群有3个节点，某天有一台机器hang住了，无法远程ssh登陆，于是被管理员直接重启了，重启后发现k8s集群删除一个deployment应用，多次刷新一会有，一会没有，于是在3个节点上执行etcd命令去查询该数据，发现被重启的节点上仍存在删除的该应用的数据，于是判断etcd集群的该节点存在脏数据，和其他节点数据不同步。排障过程发现问题#删除应用kubectl-nkube-systemdeletedeploymetrics-server#检查应用状态kubectl-nkube-systemgetpod|grepmetrics-server此处多次查询
k8s入门学习环境搭建学习于许大仙:https://www.yuque.com/fairy-erak8s官网https://kubernetes.io/kuboard官网https://kuboard.cn/基于k8s1.21.10版本前置环境准备一主两从，三台虚拟机CPU内存硬盘角色主机名IPhostname操作系统4C16G50Gmasterk8s-master192.168.8.11k8s-mastercentos7.94C16G50Gworker(node)k8s-node1192.168.8.22k8s-node1centos7.94C16G50Gworker(node)k8s-no
一、RedisCluster工作原理在引入哨兵机制后，解决了Redis主从架构Master故障时的主从切换问题，保证了Redis服务可用性。但依旧无法解决单机节点出现的写入性能瓶颈（网卡速率、单机内存容量、并发数量）1、早期为解决单机性能瓶颈问题采用的解决方案：1、客户端分片：由客户端程序进行读写key的redis节点判断和分配，并且由客户端自行处理读写请求分配、高可用管理及故障转移操作2、proxy代理模式：引入第三方代理程序，客户端通过连接proxy代理服务器对数据进行读写，由proxy程序进行读写判断分配，并对集群节点进行管理。但导致proxy又出现单点故障风险，并增加了一层数据处理环节
使用Docker部署MongoDB集群Mongodb集群搭建mongodb集群搭建的方式有三种：主从备份（Master-Slave）模式，或者叫主从复制模式。副本集（ReplicaSet）模式。分片（Sharding）模式。其中，第一种方式基本没什么意义，官方也不推荐这种方式搭建。另外两种分别就是副本集和分片的方式。今天介绍副本集的方式搭建mongodb高可用集群简介以及概述首先我们先来了解一下Mongo集群的概念，Mongo集群有3个主要组件ConfigServer：在集群中扮演存储整个集群的配置信息，负责配置存储，如果需要高可用的ConfigServer那么需要3个节点。Shard：分片，
哈喽大家好，我是咸鱼最近这段时间比较忙，将近一周没更新文章，再不更新我那为数不多的粉丝量就要库库往下掉了T﹏T刚好最近在学Kafka，于是决定写篇跟Kafka相关的文章（文中有不对的地方欢迎大家指出）考虑到有些小伙伴可能是第一次接触Kafka，所以先简单介绍一下什么是Kafka吧！Kafka介绍Kafka是一个高吞吐的分布式消息系统，不但像传统消息队列（RaabitMQ、RocketMQ等）那样能够【异步处理、流量消峰、服务解耦】还能够把消息持久化到磁盘上，用于批量消费。除此之外由于Kafka被设计成分布式系统，吞吐量和可用性大大提高Kafka角色kafka客户端生产者（producer）：也
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheHive是一个开源的分布式数据仓库软件，可以用来进行数据提取、转换、加载（ETL）、查询等功能。作为Hadoop生态系统的一员，Hive具有强大的分析能力、灵活的数据定义、数据处理、数据分析和可扩展性，是一个理想的企业级数据仓库解决方案。为了更高效地管理海量的数据，需要对Hive的配置和运行方式进行优化。本文将介绍Hive优化技术，包括Hive配置参数、分区设计、表扫描方式、Join操作优化、外部表存储优化等方面，并结合实际案例分析Hive集群的部署架构及集群规划。2.相关技术基础2.1Hadoop生态体系HDFS（HadoopDistribut
ES下载安装我选择的是7.13.0的版本，可以在官网下载对应的版本之后再上传到我们自己的Linux虚拟机上。或者可以在自己本地linux虚拟机上执行如下命令下载es的压缩包。wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz下载完成后如下图：然后用如下命令执行解压ES压缩包到指定文件夹下，文件夹的路径必须存在，否则会报错：tar-zxvfelasticsearch-7.13.0-linux-x86_64.tar.gz-C/usr/local/es/解压
上面章节讲过农产品溯源应用，包括集群搭建、智能合约编写，本节基于18.1多peer、多orderer集群，使用fabric-go-sdk进行调用，这里需要读者重新复习一下农产品溯源的网络模型、智能合约。配置/etc/hosts文件前面xxx是服务器地址，如果是本地127.0.0.1xxxorderer.example.comxxxorderer1.example.comxxxorderer2.example.comxxxpeer0.org1.example.comxxxpeer1.org1.example.comxxxpeer0.org2.example.comxxxpeer0.org3.ex
前言kubernetes集群的图形化管理工具主要有以下几种：1、KubernetesDashborad:Kubernetes官方提供的图形化工具2、Rancher:目前比较主流的企业级kubernetes可视化管理工具3、各个云厂商Kubernetes集成的管理器4、Kuboard:国产开源Kubernetes可视化管理工具本篇我们来学习主流的企业级kubernetes可视化管理工具-rancher工具。rancher官网官网：https://www.rancher.cn/github：https://github.com/rancher/rancher镜像托管在hub.docker.com上
