高可用和可伸缩架构
公有云基础网络架构设计方案
公有云基础网络架构设计方案云计算是一种以互联网为基础的服务模式，提供虚拟化的计算资源、存储和网络资源。
而基础网络架构设计是云计算中非常重要的一环，它是搭建云计算基础设施的基础，直接影响到整个云计算的性能和可用性。
一、需求分析1.可伸缩性：云计算平台需要支持大规模的用户访问和资源的动态扩展，因此基础网络架构需要具备良好的可伸缩性。
2.安全性：基础网络架构需要提供一定的安全保障，包括网络隔离、防火墙、入侵检测和数据加密等安全机制。
3.高可用性：基础网络架构需要保证高可用性，即当一些节点或链路出现故障时，能够自动切换到其他节点或链路，保证服务的连续性。
4.降低成本：基础网络架构设计需要考虑成本，降低硬件设备和带宽的开销，提高资源利用率。
基于以上需求分析，我们提出了以下的基础网络架构设计方案：1.多层次的网络架构采用多层次的网络架构，将网络分为边缘网络、汇聚网络和核心网络，通过分层的方式提高网络的可扩展性和灵活性。
边缘网络负责接入用户请求，汇聚网络负责将数据从边缘网络传输到核心网络，核心网络负责处理数据并提供服务。
2.负载均衡和故障切换机制在每个网络层次中都采用负载均衡和故障切换机制，将网络流量均匀地分配给多个网络节点，保证网络的高可用性。
当一些节点或链路出现故障时，系统能够自动切换到其他可用节点或链路，减少服务中断时间。
3.虚拟化技术采用虚拟化技术，将物理硬件资源虚拟化为虚拟实例，提供给用户使用。
通过虚拟化，可以实现硬件资源的有效利用，减少成本开销。
4.网络安全机制在边缘网络和核心网络中都设置防火墙、入侵检测系统和数据加密等安全机制，保护网络和用户的数据安全。
同时，进行网络隔离，避免来自不同用户和不同应用的网络流量相互干扰。
5.弹性计算和存储云计算平台需要支持弹性计算和存储，即根据用户需求灵活地调整计算和存储资源。
因此，在基础网络架构设计中需要考虑如何实现弹性计算和存储，包括使用虚拟机、容器、分布式文件系统等技术。
mycat原理
mycat原理Mycat原理。
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，它是基于MySQL的分布式数据库架构，旨在提供高性能、高可用性和可伸缩性的数据库服务。
Mycat的原理主要包括分片、分布式事务和分布式查询三个方面。
首先，Mycat采用分片的方式来进行数据存储和管理。
分片是指将数据库中的数据按照一定的规则分成多个片段，每个片段可以存储在不同的物理节点上，从而实现数据的分布式存储和管理。
Mycat通过对数据进行分片，可以实现数据的水平扩展，提高系统的并发处理能力和数据存储容量。
其次，Mycat实现了分布式事务的支持。
在分布式数据库系统中，事务的一致性是非常重要的，Mycat通过采用分布式事务的机制来保证多个节点上的数据操作的一致性。
通过对事务的提交和回滚进行协调管理，Mycat可以确保分布式数据库系统的数据一致性和完整性。
另外，Mycat还实现了分布式查询的支持。
在分布式数据库系统中，查询的效率和性能是非常关键的因素，Mycat通过对查询请求进行分发和并行处理，可以有效地提高查询的效率和响应速度。
同时，Mycat还支持对查询结果的合并和排序操作，从而提供了丰富的查询功能和灵活的数据处理能力。
总的来说，Mycat的原理是基于分片、分布式事务和分布式查询三个方面来实现的。
通过这些原理的支持，Mycat可以实现高性能、高可用性和可伸缩性的分布式数据库服务，为用户提供稳定可靠的数据存储和处理能力。
同时，Mycat还提供了丰富的管理和监控功能，帮助用户更好地管理和维护分布式数据库系统。
在实际应用中，用户可以根据自己的需求和场景，灵活地配置和部署Mycat，从而实现更高效的数据管理和应用服务。
如何构建高可用性的数据中心架构
如何构建高可用性的数据中心架构随着数据中心应用场景不断增加，数据管理、存储和处理需求也越来越复杂。
因此，构建高可用性的数据中心架构成为了一个至关重要的任务。
本文将介绍如何构建高可用性的数据中心架构，并为读者提供一些建议和实践经验。
一、架构设计的原则1. 可伸缩性：前期的架构设计要考虑到根据业务的增长和变化，未来可能的需求增加，在设计时就考虑到合理的伸缩性，以避免未来的扩展和升级会导致过多的工作量，而降低数据中心的可用性。
2. 可靠性和弹性：要尽可能地避免故障点，确保任何一个环节出现故障时，能够自动切换到备份系统，保证业务不停机，数据不丢失。
3. 安全性：保护数据中心中的数据、网站服务器、应用程序、安全硬件和软件等，确保不会受到网络攻击和病毒的入侵。
4. 高性能：尽可能利用最新技术和硬件设施，以追求高性能运作。
这包括服务器处理能力，存储系统容量和处理速度，网络和数据库等等。
二、数据中心构架设计要求1. 打造双区域高可用性：数据中心必须采用高可用架构，即通过多个区域的架构实现数据的高可用性，能够在一方出现问题时自动切换到备用的另一方，避免业务中断。
2. 完善的容灾设计：要建立容灾机制，确保业务不会发生中断。
容灾设计分为硬件和软件两个方面。
硬件上，服务器和存储系统应该有冗余备份以保障数据的安全；软件方面，需要使用备份程序或者软件等方式为业务提供备份，保障数据的安全。
3. 负载均衡设计：在设计数据中心架构时，要考虑负载均衡的问题。
通过负载均衡，将业务请求分发到多台服务器上，实现资源的合理利用，避免单台服务器过载，避免影响数据中心的可用性。
4. 冗余设计：数据中心架构设计要注意冗余性的问题，是为了保障业务的可用性、安全性和稳定性。
通过使用冗余设备，如多路存储和存储冗余网络，保证数据中心的架构可以在故障发生时快速有效地进行自我恢复。
三、数据中心架构设计具体实践1. 垂直分离：将整个数据中心按照不同的标准进行分类分离，例如将应用程序、数据库、网络等不同的部分分离处理，从而减少系统之间的纠葛，避免故障事件导致整个系统因水火不容而无法正常运作。
云架构设计原则
云架构设计原则云架构的设计需要遵循一系列基本原则，以确保系统的高可用性、可扩展性和安全性。
以下将从模块化设计、标准化和开放性、分布式和扩展性、高可用性和容错性、安全性、可伸缩性、可维护性和可重用性以及敏捷性和可变性等方面进行详细阐述。
1.模块化设计模块化设计是云架构设计的基础，旨在提高系统的可维护性、可重用性和可扩展性。
在模块化设计中，我们需要将系统划分为一系列独立的模块，每个模块都具有明确的功能和接口，并尽量减少模块之间的耦合性。
通过模块化设计，我们可以方便地对个别模块进行升级或替换，以提高系统的性能或实现新的功能。
2.标准化和开放性标准化和开放性是云架构设计的核心，它确保了系统的互操作性和可扩展性。
在云架构设计中，我们需要采用业界公认的标准和规范，如OpenStack、Docker等，来构建和管理云平台。
此外，我们还需要确保系统具有开放性的接口，以便于和其他系统或应用集成。
通过标准化和开放性设计原则，我们可以实现资源的共享、降低成本并提高系统的可扩展性。
3.分布式和扩展性分布式和扩展性是云架构设计的必备特性，它使得系统能够适应不同规模和复杂度的应用场景。
在分布式系统中，每个节点都可以独立地处理任务，并与其他节点进行通信和协作。
这种设计方式可以大大提高系统的可用性和容错性。
同时，我们还需要考虑系统的扩展性，即在不改变现有系统架构的前提下，通过增加节点或组件数量来提高系统的整体性能。
4.高可用性和容错性高可用性和容错性是保证云架构稳定运行的关键。
在云架构设计中，我们需要考虑以下几个方面：a.单点故障：通过部署多个冗余节点来避免单点故障的发生，确保系统的高可用性。
b.自动恢复：当某个节点或组件发生故障时，系统应能够自动恢复到正常状态，减少人工干预的程度。
c.负载均衡：通过负载均衡技术将任务分配给多个节点，以避免单个节点的过载情况。
d.容错机制：设计相应的容错机制来处理异常情况，例如通过数据备份和恢复来确保数据的完整性。
oracle rac dg原理
oracle rac dg原理Oracle Real Application Clusters (RAC)是一种在多台服务器上运行的Oracle数据库架构。
RAC允许将数据库实例分布在多个服务器上，并通过高速互连网络进行通信，以提供高可用性和可伸缩性。
DG是Data Guard的缩写，是Oracle数据库的灾难恢复解决方案之一。
RAC DG原理如下：1. RAC原理：在RAC中，数据库被分为多个实例，每个实例运行在一个服务器上。
每个实例都有自己的内存和磁盘资源，但它们共享同一个存储空间，即共享存储。
实例之间通过高速互连网络进行通信，可通过Cache Fusion技术实现数据共享和一致性。
Cache Fusion技术允许在需要时将数据块从一个节点传输到另一个节点，以实现高速数据访问和一致性。
2. DG原理：DG是一种数据库复制解决方案，通过将主数据库的变更传输到一个或多个备用数据库上，实现数据的冗余和灾难恢复。
主数据库和备用数据库之间通过网络连接，并通过日志传输和应用进行同步。
主数据库将变更写入本地的归档日志文件，然后将归档日志传输到备用数据库上。
备用数据库接收到归档日志后，应用日志内容，使得备用数据库与主数据库保持一致。
3. RAC DG原理：RAC DG是在RAC架构下使用DG的解决方案。
RAC DG可以将主数据库和备用数据库的实例分布在多个服务器上，以提供更高的可用性。
主数据库和备用数据库之间的日志传输和应用与普通DG相同，但在RAC环境中，传输和应用可能涉及到多个实例。
RAC DG还可以利用RAC架构的优势，通过Cache Fusion技术减少数据的传输量，提高性能和效率。
总结来说，RAC DG是在Oracle RAC架构下使用Data Guard 的解决方案，通过将主数据库和备用数据库的实例分布在多个服务器上，实现数据的冗余和灾难恢复。
它利用RAC架构的优势，提供高可用性和可伸缩性，并通过Cache Fusion技术减少数据传输量，提高性能效率。
pdt集群系统
pdt集群系统PDT集群系统是一种高性能、高可用性的分布式系统，可以有效地处理大规模数据并提供可靠的服务。
本文将介绍PDT集群系统的特点、架构和应用场景。
一、特点PDT集群系统具有以下几个特点：1. 高性能：PDT集群系统采用并行计算和分布式存储技术，能够并行处理多个任务并快速响应请求，提供高速的数据处理和分析能力。
2. 高可用性：PDT集群系统采用主备份、数据冗余等机制，保证系统的可用性和数据的安全性。
一旦某个节点故障，系统可以自动切换到备份节点，保证服务的连续性。
3. 可伸缩性：PDT集群系统支持水平扩展，可以根据业务需求动态增加或减少节点，提供更强大的计算和存储能力，满足不断增长的数据处理需求。
4. 灵活性：PDT集群系统采用模块化设计，可以根据需求选择合适的组件和配置，灵活应对不同的业务场景和需求，满足各种应用的要求。
二、架构PDT集群系统的架构如下图所示：[图示：PDT集群系统架构]PDT集群系统由多个节点组成，每个节点都具有计算和存储能力。
各个节点通过高速网络相互连接，形成一个分布式计算和存储的整体。
系统中的数据可以根据需要进行分片存储，提高访问效率和可靠性。
PDT集群系统采用Master-Slave模式，其中一个节点作为Master节点，负责管理集群的整体状态和任务调度。
其他节点则作为Slave节点，根据Master的指令执行具体的计算任务和存储操作。
三、应用场景PDT集群系统适用于以下几个应用场景：1. 大数据处理：PDT集群系统可以快速处理大规模的数据，包括数据清洗、数据挖掘、数据分析等任务。
通过并行计算和分布式存储，可以提高数据处理的效率和准确性。
2. 实时监控：PDT集群系统可以实时监控各种数据源的状态和变化，例如网络流量、服务器负载等。
通过实时分析和预测，可以提前发现问题并采取相应的措施，保证系统的稳定运行。
3. 异构计算：PDT集群系统支持异构计算，可以同时处理不同类型的任务和数据，如图像处理、自然语言处理等。
云计算的可伸缩性和弹性计算架构
云计算的可伸缩性和弹性计算架构云计算已经成为了现代科技领域中的一个重要概念，它以其高度可伸缩性和弹性计算架构而受到广泛关注。
可伸缩性指的是在大规模用户和复杂任务背景下，云计算系统能够灵活地扩展和适应变化需求的能力。
而弹性计算架构则是指在系统负载波动时，能够自动调整资源分配以满足性能要求的能力。
这两个概念共同构成了云计算成功的基石。
云计算的可伸缩性是其核心竞争力之一。
在云计算环境中，资源的需求和供给通常是不可预测和不稳定的。
如果云计算系统不具备可伸缩性，当用户数量和任务复杂度增加时，系统就有可能无法支持，并出现性能下降以及服务不可用的情况。
可伸缩性可以通过两种方式来实现：纵向扩展和横向扩展。
纵向扩展是指通过增加单个服务器的处理能力来提高系统的可伸缩性。
这种扩展方式相对简单，但是成本较高且有限。
横向扩展则通过增加服务器的数量来提高系统的可伸缩性。
横向扩展的优势在于可以根据需求实时添加或移除服务器，从而灵活地适应变化的负载。
云计算的可伸缩性需要结合纵向和横向扩展的方法，根据不同的需求来进行调整和平衡。
弹性计算架构则是云计算系统灵活性的另一个保证。
在云计算环境中，负载的波动是非常常见的情况。
当用户数量较少或任务简单时，系统可以减少资源的分配以节省成本。
而当用户数量增多或任务复杂时，系统可以增加资源的分配以保持性能。
弹性计算架构通过自动化和实时调整资源的分配来满足负载变化的需求，从而保证系统的高可用性和高性能。
在实际应用中，云计算的可伸缩性和弹性计算架构需要与其他关键技术结合来实现。
首先，分布式计算是云计算可伸缩性的基础，通过将任务和数据分布在多个计算节点上来提高系统的计算能力。
其次，虚拟化技术可以提供灵活的资源管理，使得云计算系统能够更好地适应需求变化。
此外，自动化和智能化的资源调度算法也是实现云计算弹性计算架构的重要手段。
总之，云计算的可伸缩性和弹性计算架构是现代科技领域中不可或缺的一部分。
通过可伸缩性和弹性计算架构，云计算系统能够在大规模用户和复杂任务的背景下灵活地扩展和适应需求变化。
如何设计高可用性的系统架构
如何设计高可用性的系统架构在当今信息技术高速发展的时代，系统的稳定性和可用性成为了企业甚至个人使用的一个重要考量因素。
面对越来越复杂的业务需求和海量的数据处理，设计高可用性的系统架构成为了不可或缺的一环。
本文将介绍如何设计高可用性的系统架构，以保证系统的稳定性和可用性。
1. 引言高可用性系统架构设计的目标是在面对各种故障和异常情况时，系统能够持续提供服务并保持较高的可用性。
一个高可用性的系统架构需要具备灵活性、可伸缩性、容错性以及可恢复性。
2. 模块化设计在设计高可用性的系统架构时，重要的一步是将系统划分为多个模块，并对每个模块进行独立的设计和开发。
模块化设计有助于提高系统的灵活性和可伸缩性。
每个模块可以独立运行和升级，从而减少整个系统发生故障的概率。
3. 数据冗余数据冗余是设计高可用性系统架构的重要策略之一。
通过在不同地理位置、不同数据中心、不同云服务提供商之间进行数据备份和同步，可以确保系统在某个地点或服务商发生故障时可以切换到其他可用的地点或服务商继续提供服务。
4. 负载均衡负载均衡是实现高可用性系统架构的关键技术之一。
通过将负载分配到不同的服务器或集群上，可以减轻单一节点的负担，提高系统的容错性和可用性。
负载均衡可以通过硬件设备、软件算法或者DNS解析等方式实现。
5. 容错设计容错性是系统架构设计中的一个重要概念。
通过合理的容错设计，可以在某个节点或组件发生故障时快速进行切换或修复，从而实现系统的高可用性。
容错设计包括故障检测、故障恢复、故障转移等多个方面。
6. 监控与报警对系统进行全面和实时的监控有助于预测和及时发现潜在故障，并及时采取措施进行处理。
监控可以针对系统的各个模块和关键指标进行，包括服务器负载、网络延迟、磁盘空间等。
同时，配置报警机制，以便在出现故障时及时通知相关人员进行处理。
7. 自动化运维自动化运维是高可用性系统架构设计的一个重要环节。
通过自动化的部署、配置、监控和故障修复等操作，可以减少人为操作的错误，提高系统运维的效率和稳定性。
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啥叫可伸缩？
当业务量增长时，可以简单通过加机器布服务来解 决，那么这个服务就是可伸缩的
你想讲啥？
想填一下这张表
高可用 入口层 业务层 缓存层 数据库 可伸缩
入口层如何做高可用？
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使用心跳技术: Keepalived 就提供这个功能 比如机器A IP是 1.2.3.4，机器 B 的 IP 是 1.2.3.5, 那 么再申请一个 IP 1.2.3.6(我们称之为心跳IP), 平时绑 定在机器A上面，如果 A 当机，那么 IP 会自动绑定 在机器 B 上边. DNS层面绑定到心跳IP即可
取决于缓存类型了，可以把缓存分为三类： 1. 强一致性缓存：无法接受从缓存拿到错误的数据 (比如用户余 额，或者会被下游继续缓存这种情形) 2. 弱一致性缓存: 能接受在一段时间内从缓存拿到错误的数据 （比如微博的转发数) 3. 不变型缓存: 缓存key对应的value不会变更 (比如从 SHA1 推出 来的密码, 或者其他复杂公式的计算结果)
方法很多，文档也很多，就不细讲了。 1. 水平拆分 2. 垂直拆分 3. 定期滚动
总结
高可用 入口层 业务层 缓存层 数据库 心跳 服务无状态 减小粒度 主从模式 可伸缩 平行部署 服务无状态 一致性Hash 拆分与滚动
最简单的双机高可用可伸缩部署
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nginx
分布式架构的未来
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技术产品化
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现在我们的分布式的架构的设计是基于我们对服务器 操作系统和网络的理解，这种理解对于分布式也许是 不必要的 从 GAE 到 Heroku 和 Cloudfoundry, 这种努力不算太 成功 从 docker 到 Kubernetes 和 Mesos, 新的机会正在来 临，但不能太乐观
那什么缓存类型伸缩性比较好？
弱一致性和不变型缓存的扩容很方便，用一致性 Hash 即可。 强一致性情况稍微复杂一些。
为什么要用一致性Hash？用简单 Hash 不行么？
如果缓存从 9 台扩容到 10 台，简单 Hash 情况下 90% 的缓存会马上失效，而一致性Hash情况下，只 有 10% 的缓存会失效。
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Thanks for your attention
Q&A？
小结
高可用 入口层 业务层 缓存层 数据库 心跳 服务无状态 减小粒度 主从模式 可伸缩
可伸缩
入口层如何提供伸缩性？这个我知道，直接铺机器， 然后 DNS 加 IP 就可以了吧？
可以，但也有需要注意的地方： 尽管一个域名解析到几十个IP没有问题，但是很多浏览器客户 端只会使用前面几个IP，部分域名供应商对此有优化（比如每 次返回的IP顺序随机），但这个优化效果不稳定。 推荐的做法是使用少量的 nginx 机器作为入口，业务服务器隐 藏在内网（HTTP类型的业务这种方式居多）。另外，也可以在 客户端做一些调度（特别是非 HTTP 型的业务，比如直播）。
业务层伸缩性如何？
跟应付高可用一样，保证无状态是很好的手段。加 机器继续水平部署即可。
缓存层伸缩性如何？
直接用 codis 或者 redis 3.0 即可。
太新的东西我不敢用，我准备自己搭如何？
如果低峰期间数据库能抗住，那么直接下线缓存然 后上新缓存就是最简单有效的办法。
如果扛不住呢？
要解决问题2比较简单，要么保持永不减少节点，要么节点调整间隔大于数 据的有效时间 问题1可以用如下方法来解决: a. 两套hash配置都更新到客户端，但仍然使用旧配置 b. 逐个客户端改为只有两套hash结果一致的情况下会使用缓存，其余情况 从数据库读，但写入缓存 c. 逐个客户端通知使用新配置
数据库层面如何伸缩？
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keepalived 有什么使用限制么？
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两台机器必须在同一个网段 服务监听必须监听所有IP，如果仅仅监听心跳IP，那 么从机上的服务（即不持有心跳IP的机器）会启动失 败 服务器利用率下降（混合部署可以改善这一点）
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两台机器，两个公网IP，DNS上把域名同时定位到 两个IP，这样算高可用么？
不算，客户端（比如浏览器）解析完后会随机选一 个IP来访问，而不是一个失败后就去另外一个。所 以如果一台机器当机，那么就有一半左右的用户无 法访问。
业务层如何做高可用？
业务层不要有状态，状态分散到缓存层和数据库。 只要没有状态，业务层的服务死掉后，前面的nginx 会自动把流量打到剩下的服务。
也有办法，缓存机启用主从两台。 主服务活着的时候，主服务读，主从服务都写。 主服务当机后，从服务升级为主服务。主服务恢复后，变成新的从服务。 这个模式也有不少变种，但大部分都需要两倍的服务器，而且性能下降。
数据库层有什么高可用手段么？
MySQL 有主从模式，还有主主模式都能满足你的需 求。 MongoDB 也有 ReplicaSet 的概念，基本都能满足 大家的需求。
高可用和可伸缩架构
李道兵 七牛云存储 2016-01
分布式架构
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为什么我们要分布式架构
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高可用 (单机房) 可伸缩 小组边界清晰 提高服务质量 (多机房) 高可用 (跨机房)
啥叫高可用？
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狭义：单台机器当机后用户无感知 延伸: 单台设备(主机，网卡，交换机，网线)失效后 用户无感知、单个服务异常时用户无感知
友情提醒：不要因为想让服务端无状态就直接用 cookie session, 里边的坑有点大，考察清楚后再用 比较好。比如重放攻击。
缓存层如何做高可用？
缓存层分得细一点，保证单台缓存当机后数据库还 能撑得住即可。 中小规模下缓存层和业务层可以混合部署，这样可 以节省机器。
你这也叫高可用，明明是祸水东引嘛
强一致性缓存有什么问题？
1. 缓存客户端的配置更新时间会有微小的差异，在这个时间 窗内有可能会拿到过期的数据。 2. 如果扩容之后裁撤节点，会拿到脏数据。比如 a 这个key 之前在机器1，扩容后在机器2，数据更新了，但裁撤节点后 key回到机器1，这时候就会有脏数据的问题
有办法解决这个问题么？