# MySQL 高可用性方案
在今天的互联网应用中，高可用性（HA）是保证系统稳定运行的重要因素。MySQL 是一种广泛使用的关系型数据库，通过若干种策略，可以实现高可用性。本文将探讨几种实现 MySQL 高可用性的策略，并通过代码示例进行说明。
## 高可用性策略
### 1. 主从复制
主从复制是实现 MySQL 高可用性最常用的方式之一。主库负责处理写请求，从库用来承载读请求，从而分
原创
2024-10-23 06:11:26
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Redis如何保证高可用1. Redis本身决定的1.1. 基于单线程的IO多路复用~解释：快的原因主要是IO多路复用什么是IO多路？简单说，redis就是我们的一个"用户线程"，在读写操作等待用户输入或输出都是阻塞的，一直等待肯定是不合理的。我们就在“用户线程”在于操作系统层面请求数据的时候，只需要监听一个Select事件就行。一定周期，我们就去问一次“select”：“有没有数据来啊？”当用户
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2023-10-03 18:09:38
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高可用 HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是 100%。如果系统每运行 100 个时间单位，会有 1 个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是 99%。很多公司的高可用目标是 4 个 9，也就是 99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为 8.76 个
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2024-02-22 14:43:17
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前言MySQL配置主从后，从库作为容灾或只读库使用，如果主库宕机，需要DBA手工执行主从切换，然后通知应用层修改数据库配置。 宕机时间长，需要人工干预，严重影响用户的使用。keepalived是由C语言编写的路由软件，是lvs的扩展项目，主要用作RealServer的健康状态检查以及LoadBalance主机和BackUP主机之间failover的实现。当出现主库宕机的时候，vip会漂到备库，因为
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2023-07-08 13:23:32
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# Redis 如何保证高可用性
在现代应用中，Redis 被广泛用于缓存和数据存储，但当我们谈到高可用性时，Redis 自身并不具备内建的高可用特性。如何确保 Redis 的高可用性是一个实际问题，特别是在企业级应用中。本文将探讨 Redis 的高可用解决方案，并通过示例进行说明。
## 高可用性需求
高可用性主要指的是系统的持续可用性、抗故障和实时性。在 Redis 中，不可用的原因可能
原创
2024-10-28 06:02:33
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什么叫可靠性？大家都知道，系统架构有三高：「高性能、高并发和高可用」，三者的重要性不言而喻。对于任意系统，想要同时满足三高都是一件非常困难的事情，大型业务系统或者传统中间件都会搭建复杂的架构来保证。除以上三种模式之外，还有一个指标方向也很重要，那就是高可靠，甚至你可能会将它和「高可用」混淆起来。事实上两者并不一样，高可用会更偏向于整体服务的可用性，防止系统宕机等等。而高可靠是指数据的可靠性保证嘛，
1.安装 zookeeper 集群，此处略2.找到官网下载 hbase 安装包 hbase-1.2.6-bin.tar.gz， 这里给大家提供一个下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hbase/ 对应版本的官方文档：http://hbase.apache.org/1
上一篇介绍了binlog的基本内容，在主备关系中，是每个备库接收主库的binlog并执行。正常情况下，只要主库执行更新生成的所有的binlog，都可以传到备库并被正确执行，备库就能跟主库一致的状态，之就是最终一致性，但是，mysql要提供高可用能力，只有最终一致性是不够的主备延时主备切换可能是一个主动运维动作，比如软件升级，主库所在机器按计划下线，也可能是被动操作，比如主库所在机器掉电。在主从切换
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2023-06-13 22:02:27
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后面会写一个shell脚本去启动、关闭、重启、查看集群的博客
一、安装前准备 集群主机规划 IP编号安装软件主机名进程192.168.18.27node1jdk/hadoop/hbase主Master27NameNode、DFSZKFailoverController、ResourceManager、HMaster192.168.18.28node2jdk/hadoop/hb
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2023-09-28 15:59:07
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HadoopHA
高可用配置文件修改&启动步骤说明core-site.xml的配置<!-- 指定hdfs的nameservice为，如myns1，统一对外提供服务的名字
不再单独指定某一个机器节点-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://myns1/</v
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2024-04-15 18:51:14
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一、前言 对于一些组件产品，高可用的要求可能没有那么强烈，但对于数据库产品，高可用尤为重要。一旦数据丢失或者损坏，无法修复，轻则中断业务服务，重则导致整个公司的覆灭。实现高可用的本质就是冗余，高可用一般考察两个指标：两次故障点间正常运行时间(MTBF)，这个指标主要在于要防止故障发生，越大越好。故障恢复时间（MTTR），这个指标主要在于故障发生后，业务恢复的时
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2023-08-14 23:26:20
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文章目录MySQL45讲实践篇25 | MySQL是怎么保证高可用的？主备延迟主备延迟的来源可靠性优先策略可用性优先策略 MySQL45讲实践篇25 | MySQL是怎么保证高可用的？MySQL 要提供高可用能力，只有最终一致性是不够的。MySQL 主备切换流程 – 双 M 结构：主备延迟主备切换可能是一个主动运维动作，比如软件升级、主库所在机器按计划下线等，也可能是被动操作，比如主库所在机器掉
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2023-09-25 08:53:07
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（如无特殊说明，本文中hostname特指eureka.instance.hostname，defaultZone特指eureka.client.serviceUrl.defaultZone）先说一下我们采用的最终方案spring:
application:
name: eureka
server:
port: 8761
eureka:
instance:
host
说到注册中心,相信很多人用过eureka和nacos,用法比较简单,只需引用jar包和配置服务器地址即可启用.但是今天我要说的不是两者的使用或者原理,而是更纯粹一点,就是手搓一个注册中心.概念其实注册中心的概念就是提供给外部用来注册信息和获取信息的储存服务,这个存储服务的载体是数据库,也可以是系统应用.当然,我们一般不会采用直连数据库这种方案,所以比较合适的方案是搭建系统应用作为注册中心. 注册中
redis集群演变过程单机版核心技术：持久化持久化是最简单的高可用方法，主要作用是数据备份，即将数据存储在硬盘，保证数据不会因进程退出而丢失。主从复制复制是高可用redis的基础，哨兵和集群都是在复制基础上实现高可用，复制主要实现了数据的多机备份，以及对于读操作的负载均衡和简单的故障恢复，缺陷是故障恢复无法自动化；写操作无法负载均衡；存储能力受到单机的限制；哨兵在复制的基础上，哨兵实现了自动化的故
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2023-08-11 13:30:14
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大致来说，zookeeper 的使用场景如下，我就举几个简单的，大家能说几个就好了：分布式协调分布式锁元数据/配置信息管理HA高可用性分布式协调这个其实是 zookeeper 很经典的一个用法，简单来说，就好比，你 A 系统发送个请求到 mq，然后 B 系统消息消费之后处理了。那 A 系统如何知道 B 系统的处理结果？用 zookeeper 就可以实现分布式系统之间的协调工作。A 系统发送请求之后
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2024-02-21 15:26:25
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MySQL MHA介绍MHA 在监控到 master 节点故障时，会提升其中拥有最新数据的 slave 节点成为新的master 节点，在此期间，MHA 会通过于其它从节点获取额外信息来避免一致性方面的问题。MHA 还提供了 master 节点的在线切换功能，即按需切换 master/slave 节点。 MHA 是由日本人 yoshinorim（原就职于DeNA现就职于FaceBook）开发的比
# 保证 Redis 高可用性
Redis 是一个非常流行的开源内存数据库，用于支持各种类型的应用程序。它以其高性能和可扩展性而闻名，但也需要谨慎配置以确保高可用性。在实际部署中，我们需要采取一些措施来确保 Redis 服务器的高可用性，以防止单点故障。
## Redis 高可用性架构
为了实现 Redis 的高可用性，我们通常会采用主从复制（Master-Slave Replication
原创
2024-06-21 03:21:07
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一 介绍背景Sentinel解决了主从架构故障自动迁移的问题但是Master主节点的写能力和存储能力依旧受限使用Redis的集群cluster就是为了解决单机Redis容量有限的问题，将数据按一定的规则分配到多台机器什么是集群Cluster是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理容易和分布式弄混，分布式系统简单的可以认为就一个庞大的系统，进行拆分度多
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2023-08-21 10:19:47
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1.背景介绍一致性保证与容错策略是Apache Flink的核心特性之一，它能够确保Flink流处理作业在分布式环境中的一致性和容错性。在本文中，我们将深入探讨Flink的一致性保证与容错策略，并提供一些高级优化建议。1. 背景介绍Flink是一个流处理框架，用于处理大规模实时数据。它的核心特性包括一致性保证、容错策略和高性能。Flink通过一致性哈希算法、检查点机制和故障恢复策略来实现这些特性。
