集群技术

论文分享–Networked Cameras Are the New Big Data Clusters ABSTRACT 深度学习复杂性和处于计算边缘的摄像头的日益增加已大幅提高了边缘数据分析的资源需求。相比传统互联网Web的应用程序，类似（计算、存储和网络）这类的资源需求并不选育数百万用户，而是数十亿美元为单位的传感器的连续活动。在此背景下，本文将摄像机抽象为一个集群试图解决这类的视频分析的挑战。我们设想了一种分析堆栈，它可以处理大规模网络摄像机的计算资源，从而实现高效的边缘视频分析。 -INTRODUCTION 目前智能摄像头大规模部署的增加了对于视频分析的边缘计算的可能性。但是也必须解决一个问题：在一个大型摄像头集合中怎样有效利用相机的“资源”处理大规模视频分析任务？ 当前系统的缺陷 当处理多个摄像机流时，当前系统单独分析（并优化）每个视频流，仅适用源摄像机的本地资源（仅用于溢出的云/边缘服务器）。因此，随着更多的相机和更多的应用程序，资源需求呈比例地增长。 本文认为，将一组摄像机作为一个抽象的整体，类似于计算集群。本文设想将一组网络摄像机转换成一个摄像机集群，一个带有分析堆栈的计算集群，以提供有效的资源共享、统一的资源访问和一个统一的抽象，以在多个摄像机上执行分析应用。摄像机集群的抽象在性能和可编程性两个方面都带来了原则和好处。 性能益处

作者 | 声东 阿里云售后技术专家 导读 ：阿里云售后技术团队的同学，每天都在处理各式各样千奇百怪的线上问题。常见的有网络连接失败、服务器宕机、性能不达标及请求响应慢等。但如果要评选的话，什么问题看起来微不足道事实上却让人绞尽脑汁，我相信肯定是“删不掉”的问题，比如文件删不掉、进程结束不掉、驱动卸载不了等。这样的问题就像冰山，隐藏在它们背后的复杂逻辑，往往超过我们的预想。 背景 今天我们讨论的这个问题，跟 K8s 集群的 Namespace 有关。Namespace 是 K8s 集群资源的“收纳”机制。我们可以把相关的资源“收纳”到同一个 Namespace 里，以避免不相关资源之间不必要的影响。 Namespace 本身也是一种资源。通过集群 API Server 入口，我们可以新建 Namespace，而对于不再使用的 Namespace，我们需要清理掉。Namespace 的 Controller 会通过 API Server，监视集群中 Namespace 的变化，然后根据变化来执行预先定义的动作。 有时候，我们会遇到下图中的问题，即 Namespace 的状态被标记成了 "Terminating"，但却没有办法被完全删除。 从集群入口开始 因为删除操作是通过集群 API Server 来执行的，所以我们要分析 API Server 的行为。跟大多数集群组件类似，API

前面的文章，已经单独对服务发现(Directory、RegistryDirectory)、路由机制(Router)、负载均衡机制( LoadBalance ),本节将重点分析集群容错机制 ( AbstractClusterInvoker), AbstractClusterInvoker 就是将上述机制融合在一起，整个集群容错中，上述组件扮演的角色见下图所示，本文将重点分析 AbstractClusterInvoker 是如何融合这些组件的。 AbstractClusterInvoker#invoke @Override public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException { checkWhetherDestroyed(); LoadBalance loadbalance = null; List<invoker<t>> invokers = list(invocation); // @1 if (invokers != null && !invokers.isEmpty()) { loadbalance = ExtensionLoader.getExtensionLoader(LoadBalance.class).getExtension(invokers.get(0).getUrl()

搭建环境准备：JDK1.6，SSH免密码通信 系统：CentOS 6.3 集群配置：NameNode和ResourceManager在一台服务器上，三个数据节点 搭建用户：YARN Hadoop2.2下载地址： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 步骤一：上传Hadoop 2.2 并解压到/export/yarn/hadoop-2.2.0 外层的启动脚本在sbin目录 内层的被调用脚本在bin目录 Native的so文件都在lib/native目录 配置程序文件都放置在libexec 配置文件都在etc目录，对应以前版本的conf目录 所有的jar包都在share/hadoop目录下面 步骤二：配置环境变量 　　 在~/.bashrc文件中添加以下配置： export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.6.0_25/ export HADOOP_DEV_HOME=/export/yarn/hadoop-2.2.0 export HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}

组网图形 Eth-Trunk接口流量本地优先转发简介 在设备集群/堆叠情况下，为了保证流量的可靠传输，流量的出接口设置为Eth-Trunk接口。那么Eth-Trunk接口中必定存在跨框成员口。当集群/堆叠设备转发流量时，Eth-Trunk接口通过HASH算法可能会选择跨框的成员口。由于集群/堆叠设备间线缆带宽有限，跨框转发流量增加了集群设备之间的带宽承载压力，同时也降低了流量转发效率。为了解决这个问题，可以使能Eth-Trunk接口流量本地优先转发。 配置注意事项 · 如果本设备Eth-Trunk的活动接口的带宽足以承载本设备转发的流量，可以使能Eth-Trunk接口流量本地优先转发功能，避免转发效率低、集群设备之间的带宽承载压力大的问题。 · 如果本设备Eth-Trunk的活动接口的带宽不能承载本设备转发的流量，需要去使能Eth-Trunk接口流量本地优先转发功能，此时本设备的部分流量就会选择跨设备的Eth-Trunk出接口转发，防止发生丢包。 组网需求 如图1所示，为了增加设备的容量采用设备集群技术，将Switch3和Switch4通过专用的集群电缆链接起来，对外呈现为一台逻辑交换机。为了实现设备间的备份、提高可靠性，采用跨集群设备Eth-Trunk接口技术，将不同设备上的物理接口加入同一个Eth-Trunk接口。在网络无任何故障情况下，在PE设备上查看成员口信息时

博文大纲： 一、MQ简介 二、什么是RabbitMQ? 三、安装RabbitMQ 四、部署Rabbitmq集群 1）部署环境 2）安装rabbitmq服务 3）配置host文件，并将上述两个节点加入集群 4）rabbitmq01配置群集并将rabbitmq02、03加入01群集 5）访问web界面 6）web页面添加vhost 五、单台节点加入或退出群集 1）单节点加入集群 2）单节点退出集群 一、MQ简介 MQ全称为Message Queue, 消息队列（MQ）是一种应用程序对应用程序的通信方法。应用程序通过读写出入队列的消息（针对应用程序的数据）来通信，而无需专用连接来链接它们。消息传递指的是程序之间通过在消息中发送数据进行通信，而不是通过直接调用彼此来通信，直接调用通常是用于诸如远程过程调用的技术。排队指的是应用程序通过 队列来通信。队列的使用除去了接收和发送应用程序同时执行的要求。 二、什么是RabbitMQ? RabbitMQ是由Erlang语言编写的实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（也可称为 面向消息的中间件）。支持Windows、Linux/Unix、MAC OS X操作系统和包括JAVA在内的多种编程语言。 AMQP，即Advanced Message Queuing Protocol，一个提供统一消息服务的应用层标准高级消息队列协议

一、LVS简介 LVS全称Linux Virtual Server，即Linux虚拟服务器。它是我国章文嵩博士的一个开源项目。在linux内核2.6中，已经成为了内核的一部分，在此之前的内核需要重新编译内核。 主要用于服务器的负载均衡，它工作在网络4层，开源实现高性能，搞可用的服务器集群技术。它廉价，可把许多低性能的服务器组合在一起形成一个超级服务器。它易用，配置简单，且有多种负载均衡方法。它稳定可靠，即使在集群的服务器中某台服务器无法正常工作，也不影响整体效果。另外扩展性非常好。 针对高伸缩、高可用网络服务的需求，我们给出了基于IP层和基于内容请求分发的负载平衡调度解决方法，并在linux内核中实现了这些方法，将一组服务器构成一个实现可伸缩的、高可用网络服务的虚拟服务器。 虚拟服务器的体系结构如上图所示，一组服务器通过高速的局域网或地理分布的广域网相互连接，在它们的前端有一个负载均衡调度器（Load Balancer）。负载均衡调度器能无缝地将网络请求调度到真实服务器上，从而使得服务器集群的结构对客户是透明的，客户访问集群系统提供的网络服务就像访问一台高性能、高可用的服务器一样。由于我们的负载调度技术是在linux内核中实现的，我们称之为linux虚拟服务器。 项目目标：使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的伸缩性、可靠性和可管理性。 目前

【T55B66】【十伟】【永久保存】 Redis 知识点整理 JavaTimo Chat 作者 一个节操泛滥，一身凛然正气，刚正不阿的Java程序员 附上了高清知识图谱 当前内容版权归码字科技所有并授权显示，盗版必究。 文章正文 1、什么是 Redis?. 2、Redis 的数据类型？ 3、使用 Redis 有哪些好处？ 4、Redis 相比 Memcached 有哪些优势？ 5、Memcache 与 Redis 的区别都有哪些？ 6、Redis 是单进程单线程的？ 7、一个字符串类型的值能存储最大容量是多少？ 8、Redis 的持久化机制是什么？各自的优缺点？ 9、Redis 常见性能问题和解决方案： 10、redis 过期键的删除策略？ 11、Redis 的回收策略（淘汰策略）? 12、为什么 edis 需要把所有数据放到内存中？ 13、Redis 的同步机制了解么？ 14、Pipeline 有什么好处，为什么要用 pipeline？ 15、是否使用过 Redis 集群，集群的原理是什么？ 16、Redis 集群方案什么情况下会导致整个集群不可用？ 17、Redis 支持的 Java 客户端都有哪些？官方推荐用哪个？ 18、Jedis 与 Redisson 对比有什么优缺点？ 19、Redis 如何设置密码及验证密码？ 20、说说 Redis 哈希槽的概念？ 21、Redis

分布式调度平台 xxl-job 个人改进（灌水）思路 本人 刚入门 后端开发， 错误之处请批评指正 被导师安排的🌚 本人于2019年9月6日与同事进行的分享 1 xxl-job 是什么 1.1 xxl-job 是什么 轻量级、易扩展的分布式任务调度框架 通过Cron表达式配置计划任务 0 0/30 9-18 ? * MON-FRI 朝九晚六每半个小时执行 支持多语言（Java、Shell、Python、NodeJS、PHP、PowerShell 等，需要执行器部署环境支持），任务逻辑可在 Web 界面编写代码，或在执行器编写代码 1.2 常见任务调度框架 Quartz Java 常用计划任务框架，虽然 Quartz 可以基于数据库实现作业的高可用，但分布式并行调度方面有所欠缺。 elastic-job 当当开发的弹性分布式任务调度系统，功能丰富强大，采用 zookeeper 实现分布式协调，实现任务高可用以及分片。 xxl-job 是大众点评员工徐雪里于2015年发布的分布式任务调度平台，是一个轻量级分布式任务调度框架，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。 1.3 xxl-job 与 elastic-job 怎么选 xxl-job 核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展 登记在用公司数>228家 开箱即用 持续更新，社区活跃、文档齐全 elastic

背景 本文为大家介绍Capital One如何利用自动化流水线实现Artifactory HA集群进行自动化运维。Capital One银行是美国最大的数字化银行之一，在Capital One的devops体系中应用了JFrog Artifactory HA集群进行软件制品管理。由于Capital One规模庞大并且为满足业务连续性要求，其部署的Artifactory HA拥有primary和DR（灾备）两套集群的架构。在运维Artifactory HA集群维护中通过建设和运行自动化的流水线，在不影响用户使用和业务连续性的前提下，自动地完成了版本升级、配置更新、功能更新，安全检测等工作，并且在检测到问题时，实现自动化的回滚。 流水线总体介绍： 通过Jenkins与Github集成驱动流水线。每个PULL请求触发一个小规模测试并提供快速反馈。每个Merge会触发研发环境HA集群范围的部署，并进行相关测试。标签（Tag）被用来标记代码更新的验证阶段和对应的环境。 使用Terraform创建基础设施，实现蓝/绿的发布。并通过Chef Cookbook完成整个集群内所有角色服务器配置 流水线构成 静态分析流水线 通过对代码静态分析对代码结构进行快速反馈，确保其符合行业标准。同时使用一系列的Linters进行不同类型的代码分析。 安全扫描流水线 Capital