# 快速部署高可用的 Apache RocketMQ 集群 部署手册 顾明 版本：v1.2.0 最后更新时间: 2023 年 11 月  Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates 基金会，2017 年成为 Apache 的顶级项目，RocketMQ 具有低延迟，金融级高可用以及厂商中立的特点，目前广泛使用于国内外的互联网公司。针对亚马逊云科技客户需要在亚马逊云科技上使用 RocketMQ 的需求，我们开发了一键部署的方案，帮助客户快速的在自己的账号部署一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 ## 架构 Amazon CloudFormation 提供了一种创建和管理相关 Broker 实例，每个 Broker 实例会在三个 Broker Instance 之间形成一个基于 Raft 的高可用 dledger 集群，如果其中一个 Broker 实例因故障无法提供服务，Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果，下图是部署完的一个架构实例图 ![Image](/uploads/documents/5/8/c/

## MYSQL 高可用方案探究 1 前言.....3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案.....3 2.1 方案简介.....3 2.2 方案架构图.....3 2.3 方案优缺点.....4 2.4 方案实战.....4 2.4.1 适用场景.....4 2.4.2 实战环境介绍.....4 2.4.3 Mysql 的安装和配置 backup 的 realserver 的配置.....7 2.4.9 Master 和 backup 的启动.....8 2.4.10 高可用方案测试.....9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案.....9 3.1 方案简介.....9 3.2 方案架构图.....9 3.3 方案优缺点.....9 3.4 适用场景. 11 3.5.7 Master 和 backup 的 realserver 的配置.....15 3.5.8 Master 和 backup 的启动.....16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案.....16 4.1 方案简介.....16 4.2 方案优缺点.....16 4.3 方案架构图.....17 4.4 适用场景.....17 4.5

Curve元数据节点高可用 • 1. 需求 • 2. 技术选型 • 3. etcd clientv3的concurrency介绍 • 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 • 3.2 Campaign的流程 • 3.2.1 代码流程说明 • 3.2.2 举例说明Campagin流程 • 3.3 Observe的流程 4. MDS使用election模块的功能进行选主 选主 • 4.1 Curve中MDS的选举过程 • 4.2 图示说明选举流程 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 • 4.2.4.1 异常情况四：Etcd集群与MDS1（当前leader）出现网络分区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 ### 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个m

/p1_1.jpg) QCon 全球软件开发大会 INTERNATIONAL SOFTWARE DEVELOPMENT CONFERENCE BEIJING 2017 # 高性能高可用机票实时搜索系统 去哪儿网 梁启康 ## 议题 系统诉求 海量数据 设计思路 搜索框架 报价引擎 待解问题 ## 系统诉求 - 全网价最低 • 航线报价最全 - 实时性最好 • 报价引擎 搜索引擎核心 ## 索引 ## 报价引擎 — 组织索引 • 规则库 => 索引库 - 规则库写入量大，集群峰值达20K TPS · 要求同步延迟很低，不超过60s - 保持顺序一致性，如果先删后插变成先插后删，数据会不一致 · 数据最终一致 · 系统高可用 规则库 供应商 A 供应商 B DB Sync 供应商 M 索引库 北京 | 上海 成都 | 杭州 DataSync Canal Pipeline 解析 拆分 分配 入队 PEK-SHA CAN-NNG ZK Diff 按航线分表 ## 报价引擎 一 同步系统高可用 DB主主DB主 DB备B备备 Canal 主 Canal 土 Canal 备 Canal 备 DataSync DataSync DataSync DataSync ZK 入库

# MySQL協助您搭建全方位的高可用應用 杜修文 甲骨文全球事業部 ## 安全港声明 以下内容旨在阐明产品的整体方向。该内容仅供参考，不可纳入任何合同。该信息不承诺提供任何资料、代码或功能，并且不应该作为制定购买决策的依据。本文档所述的 Oracle 产品的任何特性或功能的开发、发行和时间规划均由 Oracle 自行决定。 ## MySQL 高可用性解决方案  ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 数据的冗余访问路径  数据路由 数据冗余存储 ## 支持高可用性的各个层 并不仅仅是可靠地存储数据 冗余应用服务器 继日志中 - SQL 线程：读取从数据库的中继日志中的复制事件，然后将其应用到从数据库 ## 为何进行复制？ - 将数据库从 “主服务器” 复制到 “从服务器” – 数据的冗余副本奠定了高可用性的基础 – 通过在复制场中进行分布式查询来扩展 ![Image](/uploads/documents/4/8/4/c/484c9d62390ce6f7d8cf5e435c4c269f/p7_1

## caicloud 才云 ## 在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 唐鹏程才云科技 pctang@caicloud.io ## TOC • Old-school monitoring • Solving issues in a new way • Monitoring your service mesh ## Prometheus + Kubernetes

## 高可用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ## TGO鲲鹏会 汇聚全球科技领导者的高端社群 全球12大城市 850+高端科技领导者 使命 Mission 为社会输送更多优秀的 科技领导者 ## 愿景 Vision 构建全球领先的有技术背景 优秀人才的学习成长平台  ## 自我介绍 ## 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新一代京东消息中间件系统，专注于流数据的一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和高可用分布式系统架构等技术领域。 从事互联网研发、架构10余年，曾在浪潮集团、当当网等公司从事架构相关工作。2017年加入京东，期间提升京东商城相关系统的性能和吞吐量数倍。 目前致力于推进京东基础架构技术的创新、对外赋能与开源。 ## 存储结构设计 512K 512K 1024K 512K 1024K ## 缓存 堆外内存 异步预加载 读写共页 PLRU淘汰策略 Cache ## File ## 高并发 ≠ 高性能 ## 减少等待 异步: Future, Callback, React框架 流程拆分 减少锁：CAS原语 减少锁等待: 读写锁, 细粒度锁 ## 写入数据流程 Follower

## Apache ShardingSphere 高可用功能详解 & 实操演练 赵锦超 2022.08.06 ## 赵锦超 Apache ShardingSphere Committer SphereEx 研发工程师 ☐ 从事过电商、金融行业，热爱开源 目前专注于 Apache ShardingSphere 高可用 & 分布式治理的相关研发工作 ## 目录 01 Apache Apache ShardingSphere 高可用介绍 02 Apache ShardingSphere 高可用源码解析 03 Apache ShardingSphere HA & MySQL MGR 实战演练 ## Apache ShardingSphere 高可用介绍 ShardingSphere-Proxy 高可用  ## Apache ShardingSphere 高可用介绍 Apache ShardingSphere 本身不提供数据库高可用的能力，它通过第三方提供的高可用方案感知数据库主从关系的切换。Apache ShardingSphere 提供数据库发现的能力，自动感知数据库主从关系，并修正计算节点对数据库的连接。 目前支持的高可用方案： • MySQL MGR 单主模式 • MySQL

## Service Mesh 高可用在企业级生产中的实践 罗广明 百度高级研发工程师 · 罗广明、百度高级工程师 - ServiceMesher 社区（servicemesher.com）治理委员会核心成员 - 云原生社区（cloudnative.to）联合创始成员 - 百度云智学院认证讲师 - 目前在「百度云云原生团队」负责微服务治理与相关中间件研发 - 对云原生架构与技术、研发流程、团队文化有深入研究，对 应用的互通、共治 /02 注册中心与高可用方案 ## /03 通过治理策略保证服务高可用 ## Service Mesh 与 Spring Cloud 应用的互通、共治 ## 优点 微服务架构的集大成者 - 轻量级组件 - 开发灵活、简便 • 社区生态强大、活跃度高 ## 缺点 - 仅适用于 JAVA 应用、Spring Boot 框架 - 侵入性强 - 升级成本高、版本碎片化严重 - 内容多、门槛高 内容多、门槛高 • 治理功能仍然不全 ## 优点 微服务治理与业务逻辑解耦 - 异构系统的统一治理 - 三大技术优势： • 可观察性 • 流量控制 · 安全 ## 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 • 操作运维的复杂度 • 需要更专业的运维技能 · 带来延迟 · 平台的适配 ## I stio-Handbook : Service Mesh