AlwaysOn业务IP和高可用IP分开使用方案测试报告

面向业务的立体化高可用架构设计 摘要:为了实现阿里九游游戏接入系统的业务高可用,技术人员跳出传统的面向系统的高可用的思路,转而从业务的角度来整体考虑高可用,最终实现了一套立体化的高可用架构,本文逐一展示这套立体化高可用架构的一些具体实践. 通常情况下我们在谈论高可用架构设计的时候,主要关注的是系统结构的高可用,例如主备架构.集群架构.多中心架构.我们做架构设计的时候,也主要是从系统结构本身出发,例如我们把单机改为双机.双机改为集群.单机房改为异地多机房等等. 这种以系统结构为目标的高可用架构设计

在SQL2012以前,高可用自动切换方案就是SQL群集了,优点就是切换完全自动,缺点也有很多, 然后2012出现了alwaysOn特性,在高可用上有了很大的提升,今天这个测试是将2个特性结合在一起做一个高可用的方案. 这个方案的优点就是数据上,主数据只有一份,而且不受alwaysOn节点数限制,缺点就是切换时间比alwaysOn本身的要长一些. 准备很简单,AD1台 测试足够. 然后先准备2台服务器,做cluster,注意第3台要做alwaysOn副本的机器千万不要现在加入cluster, 然后

 SharePoint 高可用和备份恢复方案(一 SharePoint 层面) 高可用性(High Availability),是指在服务器出现硬件或者网络故障的时候,尽可能不会中断服务,并尽可能减少对用户的影响. SharePoint服务器场本身是一个典型的三层架构(从2007.到2010.2013再到2016,这个基本的架构都是一样的),也就是前端服务器 - 应用服务器 - 数据库服务器.当然随着系统优化和对高可用要求提升,高可用和恢复技术也有所提高. 也许大家都很清楚SharePoin

什么是keepalived? keepalived是一个在c中编写的路由软件,该项目的主要目标是为Linux系统和基于Linux的基础架构提供简单和强大的设备,用于loadbalance和高可用性.loadbalance框架依赖于众所周知和广泛使用的Linux虚拟服务器( ipv )内核模块提供layer4loadbalance.keepalived实现了一组跳棋,动态和自适应地维护和管理loadbalanced服务器池的健康.另一方面,高可用性是通过以下方式实现的vrrp草案vrrp是路由器故

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=209805123&idx=1&sn=ced8d67c3e2cc3ca38ef722949fa21f8&3rd=MzA3MDU4NTYzMw==&scene=6#rd 主题 开源 本文根据冯磊和赵星宇在“高可用架构”微信群所做的HttpDNS智能缓存库原理整理而成,转发请注明来自微信公众号ArchNotes. 冯磊,目前主要从事手机应用平台的构建,任职新浪网技术

MySQL的各种高可用方案,大多是基于以下几种基础来部署的: 基于主从复制: 基于Galera协议: 基于NDB引擎: 基于中间件/proxy: 基于共享存储: 基于主机高可用: 在这些可选项中,最常见的就是基于主从复制的方案,其次是基于Galera的方案,我们重点说说这两种方案.其余几种方案在生产上用的并不多,我们只简单说下. 基于主从复制的高可用方案 双节点主从 + keepalived/heartbeat 一般来说,中小型规模的时候,采用这种架构是最省事的.两个节点可以采用简单的一主一从模

[需求描述] 统计10.240.210.171-180/24段的可用IP [思路方法] 利用ping命令,如果结果返回为真(即[ $? -eq "0" ]),证明该IP对应的主机或终端是存活的,之后将对应IP追加到host_alive_lan.txt文件中,否则则将其追加到host_dead_lan.txt文件中,host_dead_lan.txt文件中的IP即为可用IP,用于分配给新机器. [code] #!/bin/bash . /etc/init.d/functions >

方案一:Asynchronous Mirror + Alias 方案介绍 数据库服务器配置异步镜像关系,程序客户端连接串配置别名连接. 1. 在SQL Server客户端配置中创建别名,在客户端的连接串设置中用别名代替服务器名或IP地址. 2. 写一个实用程序,在镜像角色切换的时候,更新别名. 3. 更新别名可通过修改相应的注册表字符串来完成,位于HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\MSSQLServer\Client\ConnectTo 方案优缺点 优点

七牛李道兵:高可用可伸缩架构实用经验谈 移动互联网.云计算和大数据的成熟和发展,让更多的好想法得以在很短的时间内实现为产品.此时,如果用户需求抓得准,用户数量将很可能获得爆发式增长,而不需要像以往一样需要精心运营几年的时间.然而用户数量的快速增长(尤其是短时间内的爆发式增长),通常会让应用开发者有些吃不消,不得不面临一些严峻的技术挑战:如何避免因为单台机器当机导致服务不可用:如何避免在服务容量不足时,用户体验下降,等等.在系统构建之初就采用高可用和可伸缩架构,将能有效避免这些问题. 如何构建高可