基本概念可用性(availability)是系统能够正常运行的时间比例。经常用两次故障之间的时间长度或在出现故障时系统能够恢复正常的速度来表示。可靠性(reliability)是软件系统在应用或系统错误面前，在意外或错误使用的情况下维持软件系统的功能特性的基本能力。高可用性(High Availability)是指提供在本地系统单个组件故障情况下，能继续访问应用的能力，无论这个故障是业务流程、物理
测试目的验证Beedup对SQL Server2008及以上版本的数据库实时复制、数据容灾功能。了解Beedup技术实现方式，依赖的运行环境，为制定容灾方案提供参考。测试目标
Beedup全量初始化复制、实时增量复制功能DDL复制支持，支持角色、用户、架构、登录用户、表 (列定义 主外键 索引)、视图、存储过程、函数、触发器等对象复制
Beedup对主库的无侵入部署运行，不影响生产库的正常运行直观
高可用是指数据库的持久性、冗余性和自动故障转移能力。容灾是指在相隔较远的异地，搭建一个完整的集群环境，当一个地方发生灾难停止工作时，可以切换到另一处，使得系统可以正常提供服务。高可用高可用是指通过缩短因日常维护操作和突发的系统崩溃所导致的停机时间，以提高和应用的可用性。SequoiaDB 巨杉数据库采用的是复制组内多副本机制的集群架构，从而保证数据库的高可用性。主节点与从节点复制组内会有主节点和从
1.高可用 （High Availability，简称 HA）高可用性是指提供在本地系统单个组件故障情况下，能继续访问应用的能力，无论这个故障是业务流程、物理设施、IT软/硬件的故障。最好的可用性， 就是你的一台机器宕机了，但是使用你的服务的用户完全感觉不到。你的机器宕机了，在该机器上运行的服务肯定得做故障切换（failover），切换有两个维度的成本：RTO （Recovery Time Obj
容错（fault tolerance）指的是， 发生故障时，系统还能继续运行。举个比较容易理解的生活中的例子：<!--more-->飞机有四个引擎，如果一个引擎坏了，剩下三个引擎，还能继续飞，这就是"容错"。同样的，汽车的一个轮子扎破了，剩下三个轮子，也还是勉强能行驶。容错的目的是，发生故障时，系统的运行水平可能有所下降，但是依然可用，不会完全失败。
概述：容灾，也是灾难恢复，是一个综合很多技术使用的一个系统性工程，对于容灾测试除了具备扎实的测试技能，同时也要有系统性的分析思维来拆解，将难度降低到一个个小小的场景和用例中去，以下做一些简单的介绍，只做抛砖引玉，最终还是要看具体的实践。一、容灾概念理解：1、灾难恢复概念（Disaster recovery，也称灾备），是指在相隔较远的异地，建立两套或多套功能相同的IT系统，互相之间可以进行健康状态
一、什么是高并发高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一
当系统要求高可靠、高性能时，一般采用分布式部署方案。应用服务器分布式部署比较成熟，应用中用到的文件（如文件、图片等上传下载）系统有如下几种方案：1、存储在文件目录：传统处理方式。2、存储到存储云上：按相关存储云的api开发即可，不涉及物理部署。3、存储到数据库：该种方式让数据大小增长很快，通常不建议采用。本文主要针对第一种方式，在应用服务器采
服务器架构设计中，你经常会听到容错、灾备、高可用这三个词，但是这三个词常常会被用错，即使是专业人员也会如此。容错 Fault Tolerance，能容忍一定的失败，部分组件失败，不会中断系统的运行，仍然能对外提供服务。比如早期的大型飞机有4个引擎，坏了一个飞机仍然还能飞行，不会坠毁。高可用我们通常听到某个系统可用性 99.9%、99.99% ， 系统可用性计算方式： 系统可用性
Kubernetes（简称K8s）是一个开源的容器编排引擎，可实现容器化应用程序的自动化部署、扩展和管理。为了满足容灾和高可用性需求，Kubernetes 提供了多种功能和机制来确保集群的稳定性和可靠性。在本文中，我们将介绍如何利用Kubernetes 实现容灾和高可用性。
首先，让我们来看一下实现“k8s为了满足容灾和高可用”的流程：
| 步骤 | 操作 |
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含义可用性可用性是在某个考察时间，系统能够正常运行的概率或时间占有率期望值。可靠性可靠性一般指产品可靠性，是元件、产品、系统在一定时间内、在一定条件下无故障地执行指定功能的能力或可能性。 光看定义比较抽象，下面看一个具体的例子。如果某个系统在每小时崩溃1ms，那么它的可用性就超过99.9999%，但是它还是高度不可靠。与之类似，如果一个系统从来不崩溃，但是每年要停机两星期，那么它是高度可靠的，但是
一.Redis简单介绍Redis是一个高性能的key-value非关系型数据库，由于其具有高性能的特性，支
原创
2022-08-29 15:05:47
133阅读
2020 年 12 月份，阿里云应用高可用产品 AHAS（Application High Availability Service）发布了新的功能模块 AHAS-MSHA，它是在阿⾥巴巴电商业务环境演进出来的多活容灾架构解决⽅案。本篇文章我们首先介绍容灾领域的几个重要概念，然后将结合一个的电商微服务案例，分享一下如何基于 AHAS 的异地多活能力（AHAS-MSHA）和混沌工程能力（AHAS-Chaos）帮助业务实现容灾架构的高可用实践。
原创
2020-12-22 18:58:34
797阅读
高可用容灾系统架构是一种用于确保系统持续可用性和数据安全性的设计方案。在现代化的互联网应用中，系统的可用性和数据的安全性是至关重要的。因此，采用高可用容灾系统架构能够有效地提高系统的稳定性和可靠性。
高可用容灾系统架构图如下所示：
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graph LR
A[用户] --> B[负载均衡]
B --> C[Web服务器]
B --> D[Web服务器]
B --> E[Web服
郝朝阳，宜搜科技，运维工程师，负责前端运维工作。专注于运维自动化的实现。致力于DevOps思想的推广，帮助企业形成形成自有文化的运维体系建设。一.Redis简单介绍Redis是一个高性能的key-value非关系型数据库，由于其具有高性能的特性，支持高可用、持久化、多种数据结构、集群等，使其脱颖而出，成为常用的非关系型数据库。此外，Redis的使用场景也比较多。会话缓存（Session Cache
原创
2021-05-07 20:18:50
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Redis已经大量应用于各种互联网架构场景中，其优异的性能，良好的操作性，以及大量的场景应用案例，使得Redis备受瞩目。本文作者向大家介绍了一种Redis在非大集群分布式应用场景下的灾备解决方案。一起来品读一下吧~作者介绍郝朝阳，宜搜科技，运维工程师，负责前端运维工作。专注于运维自动化的实现。致力于DevOps思想的推广，帮助企业形成形成自有文化的运维体系建设。一，Redis简单介绍Redis是
原创
2020-11-12 15:15:26
497阅读
一，Redis简单介绍Redis是一个高性能的key-value非关系型数据库，由于其具有高性能的特性，支持高可用、持久化、多种数据结构、集群等，使其脱颖而出，成为常用的非关系型数据库。此外，Redis的使用场景也比较多。会话缓存（Session Cache）Redis缓存会话有非常好的优势，因为Redis提供持久化，在需要长时间保持会话的应用场景中，如购物车场景这样的场景中能提供很好的长会话支持
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2018-08-01 15:04:08
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2020 年 12 月份，阿里云应用高可用产品 AHAS（Application High Availability Service）发布了新的功能模块 AHAS-MSHA，它是在阿⾥巴巴电商业务环境演进出来的多活容灾架构解决⽅案。本篇文章我们首先介绍容灾领域的几个重要概念，然后将结合一个的电商微服务案例，分享一下如何基于 AHAS 的异地多活能力（AHAS-MSHA）和混沌工程能力（AHAS-Chaos）帮助业务实现容灾架构的高可用实践。
原创
2020-12-22 18:59:09
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“高可用性”（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。 计算机系统的可靠性用平均无故障时间（MTTF）来度量，即计算机系统平均能够正常运行多长时间，才发生一次故障。系统的可靠性越高，平均无故障时间越长。可维护性用平均维修时间（MTTR）来度量，即系统发生故障后维修和重新恢复正常运行平均花费的时间。
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2023-10-08 17:54:01
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文章目录01 引言02 如何实现？03 举例04 文末 01 引言声明：本文为《Kubernetes权威指南：从Docker到Kubernetes实践全接触（第5版）》的读书笔记我们可以将Pod的各种常规调度策略认为是将整个集群视为一个整体，然后进行 “打散或聚合” 的调度。当我们的集群是为了容灾而建设的跨区域的多中心（多个Zone)集群，即集群中的节点位于不同区域的机房时，比如：北京、上海、广
