一、前言 1、哨兵的介绍 2、哨兵的核心知识 3、为什么redis哨兵集群只有2个节点无法正常工作？ 4、经典的3节点哨兵集群 二、redis哨兵主备切换的数据丢失问题及解决方法 1、两种数据丢失的情况 2、解决异步复制和脑裂导致的数据丢失 三、redis哨兵的核心底层原理 1、sdown和odow ...
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2019-01-13 16:13:29
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本文旨在讲述如何使用 Java 语言实现基于 Raft 算法的，分布式的，KV 结构的存储项目。该项目的背景是为了深入理解 Raft 算法，从而深刻理解分布式环境下数据强一致性该如何实现；该项目的目标是：在复杂的分布式环境中，多个存储节点能够保证数据强一致性。 ...
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2019-01-12 14:18:52
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一：hadoop安装 /etc/profile hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml 启动命令： 监控端口： 二：zookeeper安装 conf/zoo.cfg 启动和停止 进入bin目录，启 ...
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2018-12-20 20:35:54
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HA简介 1.所谓HA，即高可用（high available） 2.消除单点故障，避免集群瘫痪，hdfs中namenode保存了整个集群的元数据，如果namenode所在机器宕机，则整个集群瘫痪，HA 能够即使将备用的namenode替代宕机节点的namenode 3.当机器出现故障，或需要升级等 ...
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2018-12-18 15:59:16
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从原作者那边了解到，总体还可以，但是做不到99.99%稳定。主要是连接内存占用没有保护。 pubsub均衡时很稳定，但是集群或大量消息向少量订阅发布时会崩溃，小概率情况。 EMQ中CPU是公平分配给MQTT会话，大量pub消息到一个订阅，订阅不会拿到更多cpu，最终导致消息累积，内存溢出宕机。 崩溃 ...
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2018-10-14 14:10:46
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Namenode 开启HA之后,由于zookeeper异常，出现脑裂现象 执行 standby standby 两个互为HA的namenode节点均处于standby 状态，随后执行 强行手工将namenode1状态转换为active PS： serverID即namenodeID，可以访问http ...
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2018-09-19 22:02:14
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mongo replication 脑裂问题如何处理： 一、问题描述：一套mongo replication有4个节点。1个仲裁节点。在停止实例（或实例毁坏）的时候，导致所有节点都变为SECONDARY节点。不管如何重启节点。或者停止到最后一个节点。此时mongo节点都是SECONDARY。 二、出 ...
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2018-07-28 11:37:34
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一.常见的高可用MySQL解决方案： 1.常见的高可用MySQL解决方案: 数据库作为最基础的数据存储服务之一，在存储系统中有着非常重要的地址，因此要求其具备高可用性无可厚非。能实现不同SLA（服务水平协定）的解决方案有很多种，这些方案可以保证数据库服务器在硬件或软件出现故障时服务继续可用。 高可用性需要解决的主要问题有两个，一个是如何实
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数据库 时间：
2018-07-17 12:38:58
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1.环境问题通信异常分布式系统将原有的单机通信，变为各个节点依赖网络进行通信，由于网络本身的不可靠性，都会导致分布式系统无法顺利的完成一次网络通信。即使完成了一次通信，我们也要考虑时间上的延迟。网络分布(脑裂)分布式系统部分网络延迟增大，导致只有部分节点之间可以正常通信，这些局部小集群会独立完成原本需要整个分布式系统才能完成的功能，包括对数据的事务处理，对分布式的一致性有很大影响。三态成功、失败和
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2018-07-16 12:31:57
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几个名词解释： 网络分区：俗称“脑裂”。当网络发生异常情况，导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断变大，最终导致组成分布式系统的所有节点中，只有部分节点之间能够进行正常通信，而另一些节点则不能。当网络分区出现时，分布式系统会出现局部小集群。 三态：分布式系统的每一次请求和响应包含：成功，失败，超 ...
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2018-07-11 12:35:49
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