Kubernetes应用的一些集群架构

在这个开源的世界,实际上摆在我们面前的方案有很多.很多时候连架构师都难以选择.下面介绍三种典型的集群架构模型. 重客户端系 优势: 1. 注册中心作为协调器,客户端和服务端直连,消费者和提供者只在服务启动时或者服务发生变化时才依赖注册中心,其余时间注册中心出现任何问题,服务发生变化之前都不会影响调用,注册中心压力较小: 2. 客户端做负载均衡,生产者和消费者直连,中间无性能损耗: 3. SDK的方式,显然易用性得到保障. 劣势: 1. 重客户端,以SDK的方式侵入系统.如果SDK升级,会比较麻烦

各位老铁们,老张与大家又见面了.看到各位在博客里面给我的留言和访问量的情况,我很是欣慰,也谢谢大家对我的认可.我写这些博客,就是想把自己对于MySQL数据库的一些看法和自己平时的实战经验分享出来,我们可以一起探讨,共同进步.也保证今后只要一有空就更新博文,推出更多的干货. 我的学生经常对我说:"张老师,每次我遇到报错,有时还是会百度,但是最烦的是不知道百度哪篇帖子说的是正确的".其实这些呢,都是因为自己还没有对MySQL数据库核心知识的不熟悉,和对技术掌握的不牢固.平时下得功夫还是不到

MongoDB分片存储的集群架构实现 如果需要存储大量数据,或者系统的读写吞吐量很大的时候,单个server就很难满足需求了.这个时候我们可以使用MongoDB的分片机制来解决这些问题. 分片的基本概念 分片(sharding)是一种水平扩展(horizontal scaling)的方式,把一个大的数据集分散到多个片服务器上,所有的片服务器将组成一个逻辑上的数据库来存储这个大的数据集.分片对用户(应用层)是透明的,用户不会知道数据很被存放到哪个片服务器上. 这种方式有两个好处: 分片之后,每个片

首先说下MySQL的优缺点 优点 解决单点故障 自动实现数据冗余 缺点就是维护起来太麻烦. 集群的条件就是所有的机器上都要安装MySQL的集群软件,我安装的是MySQL-Cluster-gpl-7.3.5-1.el6.x86_64.rpm的rpm包,不是源码包安装.如果系统里面安装了mysql-server等数据库服务软件的要自行写在掉即可. MySQL集群中有三种角色,下面是三种角色以及其的作用 角色 数据节点:ndbd节点 存储在表里的数据(表中的记录) SQL节点:不存储数据,供用户访问和

一.ELKStack介绍与入门实践 二.Elasticsearch 集群架构图 服务器配置:Centos6.6 x86_64 CPU:1核心 MEM:2G (做实验,配置比较低一些) 注:这里配置elasticsearch集群用了3台服务器,可以根据自己的实际情况进行调整. 三.开始安装配置nginx和logstash 注:这里使用yum安装,如果需要较高版本的,可以使用编译安装. 在10.0.18.144上操作,10.0.18.145配置方式和144是一样的. 1.安装nginx 配置yum源

第一章 外网防火墙部署企业应用 1.1 生产中iptables的实际应用 ①iptables是基于内核的防火墙,功能非常强大,基于数据包的过滤!特别是可以在一台非常低的硬件配置下跑的非常好.iptables主要工作在OSI七层的2.3.4层.七层的控制可以使用squid代理+iptables. ②iptabes:生产中根据具体情况,一般,内网关闭,外网打开.大并发的情况不能开iptables,影响性能,iptables是要消耗CPU的,所以大并发的情况下,我们使用硬件防火墙的各方面做的很仔细.s

在大数据的时代,传统的关系型数据库要能更高的服务必须要解决高并发读写.海量数据高效存储.高可扩展性和高可用性这些难题.不过就是因为这些问题Nosql诞生了. 转载自严澜的博文--<如何搭建高效的MongoDB集群> NOSQL有这些优势: 大数据量,可以通过廉价服务器存储大量的数据,轻松摆脱传统mysql单表存储量级限制. 高扩展性,Nosql去掉了关系数据库的关系型特性,很容易横向扩展,摆脱了以往老是纵向扩展的诟病. 高性能,Nosql通过简单的key-value方式获取数据,非常快速.还有

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add by zhj: 这是一个系列中的第二篇,该系列有四篇,英文原文没找到,译文见:http://blog.csdn.net/jarfield/article/details/4336035 ,附上另外三篇链接http://blog.csdn.net/jarfield/article/details/4322953,http://blog.csdn.net/jarfield/article/details/4341819, http://blog.csdn.net/jarfield/artic