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  • 利用 Zookeeper技术 Mysql容灾切换 一 ZooKeeper 介绍 1. 简介 ZooKeeper 是一个为分布式应用所设计的分布的开源的协调服 务分布式的应用可以建立在同步配置管理分组和命名等服务的更 高级别的实现的基础之上 ...
  • 摘要:SDRS的容灾切换有切换和故障切换两个功能。当生产站点进行计划性的停机维护,可以在停机维护前通过切换功能将生产站点的业务切换到容灾站点,以保持业务的连续性。当生产站点意外故障,已经不能对外提供服务时...

    摘要:SDRS的容灾切换有切换和故障切换两个功能。当生产站点进行计划性的停机维护,可以在停机维护前通过切换功能将生产站点的业务切换到容灾站点,以保持业务的连续性。当生产站点意外故障,已经不能对外提供服务时,可以通过故障切换功能将业务切换到容灾站点,通过容灾站点对外提供服务。

    切换和故障切换功能的核心区别是什么?

    切换故障切换的核心区别在于,切换是生产站点故障前对系统进行切换。业务切换到容灾站点后,切换后数据同步不中断,容灾方向更改为从容灾站点到生产站点。故障切换是生产站点故障后对系统进行切换,业务切换到容灾站点后,由于生产站点已经故障,数据同步中断。

    场景一:切换

    步骤1:进入容灾服务页面

    切换是以保护组为基本单位进行的,所以需要在保护组中进行切换。

    在待切换的保护组中,单击“切换”。

    步骤2:进行切换

    在“切换”页签,单击“切换”。

    如果保护组中的服务器未关机,请先勾选未关机的服务器,并单击“关机”。

    待服务器关机后再单击“切换”进行切换。

    切换过程中,请勿对保护组内的云服务器执行开机操作,否则可能导致保护组切换失败。


    场景二:故障切换

    步骤1:进入容灾服务页面

    故障切换是以保护组为基本单位进行的,所以需要在保护组中进行故障切换。

    在待故障切换的保护组,选择“更多 > 故障切换”。

    步骤2:进行故障切换

    在“故障切换”页签,单击“故障切换”。

    故障切换过程中,请勿对保护组内的云服务器执行开、关机操作,否则可能导致故障切换失败。

    故障切换完成后,保护组的状态变为“故障切换”,此时需进入保护实例的详情页面将当前生产站点可用区的云服务器开机。

     

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  • 利用Zookeeper技术Mysql容灾切换一、ZooKeeper介绍1.简介ZooKeeper是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务。分布式的应用可以建立在同步、配置管理、分组和命名等服务的更高级别的实现的基础之上。...

    利用Zookeeper技术

    Mysql容灾切换

    一、ZooKeeper介绍

    1.简介

    ZooKeeper是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务。分布式的应用可以建立在同步、配置管理、分组和命名等服务的更

    高级别的实现的基础之上。ZooKeeper意欲设计一个易于编程的环境,它的文件系统使用我们所熟悉的目录树结构。ZooKeeper使用Java所编

    写,但是支持Java和C两种编程语言。

    2.ZooKeeper总体结构

    3.ZooKeeper集群由一组Server节点组成,这一组Server节点中存在一个角色为

    Leader的节点,其他节点都为Follower。当客户端Client连接到ZooKeeper集群,

    并且执行写请求时,这些请求会被发送到Leader节点上,然后Leader节点上数据变

    更会同步到集群中其他的Follower节点。

    4.Leader节点在接收到数据变更请求后,首先将变更写入本地磁盘,以作恢复之用。当

    所有的写请求持久化到磁盘以后,才会将变更应用到内存中。

    5.ZooKeeper使用了一种自定义的原子消息协议,在消息层的这种原子特性,保证了整

    个协调系统中的节点数据或状态的一致性。Follower基于这种消息协议能够保证本地

    的ZooKeeper数据与Leader节点同步,然后基于本地的存储来独立地对外提供服务。

    6.当一个Leader节点发生故障失效时,失败故障是快速响应的,消息层负责重新选择

    一个Leader,继续作为协调服务集群的中心,处理客户端写请求,并将ZooKeeper

    协调系统的数据变更同步(广播)到其他的Follower节点。

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    Zookeeper逻辑图

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  • 利用zookeeper技术-mysql数据库容灾切换 利用 Zookeeper 技术Mysql 容灾切换一、 ZooKeeper 介绍1. 简介ZooKeeper 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务。分布式的应用可以建立在同步、配置管理、分组...

    41528d3028836879cd698677c3999917.gif利用zookeeper技术-mysql数据库容灾切换

    利用 Zookeeper 技术Mysql 容灾切换一、 ZooKeeper 介绍1. 简介ZooKeeper 是一个为分布式应用所设计的分布的、开源的协调服务。分布式的应用可以建立在同步、配置管理、分组和命名等服务的更高级别的实现的基础之上。 ZooKeeper 意欲设计一个易于编程的环境,它的文件系统使用我们所熟悉的目录树结构。ZooKeeper 使用 Java 所编写,但是支持 Java 和 C 两种编程语言。2. ZooKeeper 总体结构3. ZooKeeper 集群由一组 Server 节点组成,这一组 Server 节点中存在一个角色为Leader 的节点,其他节点都为 Follower。当客户端 Client 连接到 ZooKeeper 集群,并且执行写请求时,这些请求会被发送到 Leader 节点上,然后 Leader 节点上数据变更会同步到集群中其他的 Follower 节点。4. Leader 节点在接收到数据变更请求后,首先将变更写入本地磁盘,以作恢复之用。当所有的写请求持久化到磁盘以后,才会将变更应用到内存中。5. ZooKeeper 使用了一种自定义的原子消息协议,在消息层的这种原子特性,保证了整个协调系统中的节点数据或状态的一致性。Follower 基于这种消息协议能够保证本地的 ZooKeeper 数据与 Leader 节点同步,然后基于本地的存储来独立地对外提供服务。6. 当一个 Leader 节点发生故障失效时,失败故障是快速响应的,消息层负责重新选择一个 Leader,继续作为协调服务集群的中心,处理 客户端写请求,并将 ZooKeeper协调系统的数据变更同步(广播)到其他的 Follower 节点。Zookeeper 逻辑图7. ZooKeeper 数据模型Zookeeper 会维护一个具有层次关系的数据结构,它非常类似于一个文件系统Zookeeper 这种数据结构有如下这些特点: 每个子目录项如 NameService 都被称作为 znode,这个 znode 是被它所在的路径唯一标识,如 Server1 这个 znode 的标识为 /NameService/Server1 znode 可以有子节点目录,并且每个 znode 可以存储数据,注意 EPHEMERAL 类型的目录节点不能有子节点目录 znode 是有版本的,每个 znode 中存储的数据可以有多个版本,也就是一个访问路径中可以存储多份数据 znode 可以是临时节点,一旦创建这个 znode 的客户端与服务器失去联系,这个 znode 也将自动删除,Zookeeper 的客户端和服务器通信采用长连接方式,每个客户端和服务器通过心跳来保持连接,这个连接状态称为 session,如果 znode 是临时节点,这个 session 失效,znode 也就删除了 znode 的目录名可以自动编号,如 App1 已经存在,再创建的话,将会自动命名为 App2 znode 可以被监控,包括这个目录节点中存储的数据的修改,子节点目录的变化等,一旦变化可以通知设置监控的客户端,这个是 Zookeeper 的核心特性,Zookeeper 的很多功能都是基于这个特性实现的,后面在典型的应用场景中会有实例介绍Zookeeper 数据结构8. ZooKeeper 特性 顺序一致性:按照客户端发送请求的顺序更新数据。 原子性:更新要么成功,要么失败,不会出现部分更新。 单一性 :无论客户端连接哪个 server,都会看到同一个视图。 可靠性:一旦数据更新成功,将一直保持,直到新的更新。 及时性:客户端会在一个确定的时间内得到最新的数据。9. ZooKeeper 应用场景 数据发布与订阅 应用配置集中到节点上,应用启动时主动获取,并在节点上注册一个 watcher,每次配置更新都会通知到应用。 名空间服务分布式命名服务,创建一个节点后,节点的路径就是全局唯一的,可以作为全局名称使用。 分布式通知/协调不同的系统都监听同一个节点,一旦有了更新,另一个系统能够收到通知。 分布式锁Zookeeper 能保证数据的强一致性,用户任何时候都可以相信集群中每个节点的数据都是相同的。一个用户创建一个节点作为锁,另一个用户检测该节点,如果存在,代表别的用户已经锁住,如果不存在,则可以创建一个节点,代表拥有一个锁。 集群管理每个加入集群的机器都创建一个节点,写入自己的状态。监控父节点的用户会受到通知,进行相应的处理。离开时删除节点,监控父节点的用户同样会收到通知。二、 ZooKeeper 应用:Mysql 容灾切换对于多数应用来说,MySQL 都是作为最关键的数据存储中心的,所以,如何让 MySQL 提供 HA 服务,是我们不得不面对的一个问题。当master 当机的时候,我们如何保证数据尽可能的不丢失,如何保证快速的获知 master 当机并进行相应的故障转移处理,都是需要我们好好思考的。要保证 MySQL 数据不丢失,replication 是一个很好的解决方案,而 MySQL 也提供了一套强大的 replication 机制。只是我们需要知道,为了性能考量,replication 是采用的 asynchronous 模式,也就是写入的数据并不会同步更新到 slave 上面,如果这时候 master 当机,我们仍然可能会面临数据丢失的风险,我们不能等到 master 当了几分钟才知道出现问题了。所以一套好的监控工具是必不可少的。使用zookeeper 来解决整个 MySQL 集群的 monitor 以及 failover,它能很方便的对整个集群进行监控,并能即时的获取整个集群的变化信息并触发相应的事件通知感兴趣的服务,同时协调多个服务进行相关处理。对于任何一个 MySQL 实例,我们都有一个对应的 agent 程序,agent 跟该 MySQL 实例放到同一台机器上面,并且定时的对 MySQL 实例发送 ping 命令检测其可用性,同时该 agent 通过 ephemeral 的方式挂载到 zookeeper 上面。如果 agent 或者该 agent 代理的 mysql 宕掉,注册在 zookeeper 上的节点就会发生变化,利用 zookeeper watch 功能实现 mysq 实例失效后的主库的选举操作。主要有以下几种情况: 机器当机,这样 MySQL 以及 agent 都会当掉,agent 与 zookeeper连接自然断开 MySQL 当掉,agent 发现 ping 不通,主动断开与 zookeeper 的连接 Agent 当掉,但 MySQL 未当Mysql 容灾示意图如上图所示,zookeeper 上的 master 节点存储当前主节点名称;servers下面保存在线的节点,命名规则一般为 ip:port_序列号;node id 为当前的序列号,每当节点获取一个序列号时,该节点值自就增,以便于分配给下一个节点。过程如下: 初始化阶段,创建 servers,master,nodeid 节点 每个 client 创建 servers 子节点,zoo_create(“

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  • 近日,分布式消息开源项目Apache RocketMQ 发布了 4.5.0版本,该版本引入了Dledger 的多副本技术,可实现多地多中心场景下的自动容灾切换,并保障切换过程中数据的...

    近日,分布式消息开源项目 Apache RocketMQ 发布了 4.5.0版本,该版本引入了 Dledger 的多副本技术,可实现多地多中心场景下的自动容灾切换,并保障切换过程中数据的完整性和一致性,同时,发布 Apache RocketMQ 开发者指南,该指南分为概念和特性、架构设计、样例、最佳实践、运维管理和 API Reference 6大内容,帮助开发者快速了解和使用 Apache RocketMQ。

    新特性:

    • [ISSUE-1046] - 引入了 Dledger 的多副本技术

    提升:

    • [RIP-9] - 发布 Apache RocketMQ 开发者指南(中英文版本)
    • [RIP-10] - 丰富单元测试用例
    • [ISSUE-608] - 优化消息 filter 的用例 
    • [ISSUE-742] - 简化 TransactionalMessageServiceImpl.
    • [ISSUE-776] - 优化使用信息

    修复了部分 Bug :

    Dledger 快速搭建指南:

    https://github.com/apache/rocketmq/blob/master/docs/cn/dledger/quick_start.md

    Apache RocketMQ 开发者指南:

    https://github.com/apache/rocketmq/tree/master/docs/cn

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  • Oracle12c 容灾切换完全步骤

    千次阅读 2017-08-06 08:52:05
    切换前检查 1. 参数检查 ----------------------------主端----------------------------------------------------- --定义dataguard配置的有效db_unique_name SQL> show parameter log_archive_config NAME
  • 根据对阿里经济体多年的流量调度管理经验,以及在众多业务场景(容灾切换,大规模迁站,经济体上云等)中的实践,全局流量管理应运而生,能够帮助用户高效地管理业务流量。 GTM 原理 GTM 本质上是通过 DNS 实现流量...
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空空如也

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