Page 1 of 21 快速部署高可用的 Apache RocketMQ 集群 部署手册 顾明 版本：v1.2.0 最后更新时间: 2023 年 11 月 Copyright (c) 2021 by Amazon.com, Inc. or its affiliates. Page 2 of 21 年成为 Apache 的 顶级项目，RocketMQ 具有低延迟，金融级高可用以及厂商中立的特点，目前广泛使 用于国内外的互联网公司。针对亚马逊云科技客户需要在亚马逊云科技上使用 RocketMQ 的需求，我们开发了一键部署的方案，帮助客户快速的在自己的账号部署 一个基于 EC2 的高可用的 RocketMQ 集群。 架构 Amazon CloudFormation 提供了⼀种创建和管理相关 实例，每个 Broker 实例会在三个 Broker Instance 之间形成一个基于 Raft 的高可用 dledger 集群，如果其中一个 Broker 实例 因故障无法提供服务，Raft 协议会自动在另外两个 Instance 中选择一个作为 Master 继续提供服务从而达到高可用的效果，下图是部署完的一个架构实例图 Page 4 of 21 •

MYSQL 高可用方案探究 1 前言........................................................................................................................................... 3 2 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入主主同步高可用方案 ............. 8 2.4.10 高可用方案测试 .............................................................................................. 9 3 Lvs+Keepalived+Mysql 单点写入读负载均衡主主同步高可用方案 ........................ 的启动 .............................................................................. 16 4 Heartbeat 高可用 Mysql 主主同步方案 .............................................................................. 16 4.1

© XXX Page 1 of 30 Curve元数据节点高可用© XXX Page 2 of 30 1. 需求 2. 技术选型 3. etcd clientv3的concurrency介绍 3.1 etcd clientV3的concurrency模块构成 3.2 Campaign的流程 3.2.1 代码流程说明 3.2.2 举例说明Campagin流程 3.3 Observe的流程 MDS使用election模块的功能进行选主 4.1 Curve中MDS的选举过程 4.2 图示说明选举流程 4.2.1 正常流程 4.2.2 异常情况1：MDS1退出，可以正常处理 4.2.3 异常情况2：Etcd集群的leader发生重新选举，MDS1未受影响，可以正常处理 4.2.4 异常情况3：Etcd的leader发生重新选举，MDS1受到影响退出，不一定可以正常处理。 4.2.4.1 LeaseTIme 异常情况四: Etcd集群与MDS1(当前leader)出现网络分区 4.2.5.1 事件一先发生 4.2.5.2 事件二先发生 4.2.6 异常情况4：Etcd集群的follower节点异常 4.2.7 各情况汇总 1. 需求 mds是元数据节点，负责空间分配，集群状态监控，集群节点间的资源均衡等，mds故障可能会导致client端无法写入。 因此，mds需要做高可用。满足多个mds,

计算量量巨⼤大 报价引擎 索引 搜索引擎核⼼心 • 规则库 => 索引库 • 规则库写⼊入量量⼤大，集群峰值达20K TPS • 要求同步延迟很低，不不超过60s • 保持顺序⼀一致性，如果先删后插变成 先插后删，数据会不不⼀一致 • 数据最终⼀一致 • 系统⾼高可⽤用 报价引擎 — 组织索引 北北 京 | 上 海海 成 都 | 杭 州 ⼴广 州 | 郑 州 南 Canal 解析 拆分 分配 ⼊入队 CAN-NNG … … … PEK-SHA DataSync Diff ZK 按 供 应 商 分 表 按 航 线 分 表 报价引擎 — 同步系统⾼高可⽤用 DB主 DB备 Canal 主 Canal 备 DataSync DataSync DataSync DataSync DB主 DB备 DB备 DB主 ZK ZK ⼊入库 cache cache cache PriceMerger <出发、到达、⽇日期、供应商列列表> 报价引擎 — 负载均衡 • ⼀一致性哈希 • 缓存命中率 • 热点航线均衡 • 系统⾼高可⽤用 Router PEK-SHA 2017-10-10 Search PEK-SHA 2017-10-10 Search PEK-SHA

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在 k8s 上部署高可用的 service mesh 监控 pctang@caicloud.io 唐鹏程 才云科技TOC Solving issues in a new way Monitoring your service mesh Old-school monitoringPrometheus + Kubernetes ● A time series based monitoring

⾼高可⽤用分布式流数据存储设计 李玥 京东集团 技术架构部 架构师 ⾃自我介绍 ⾃自我介绍 李李玥 京东集团 技术架构部 架构师 负责主导设计新⼀一代京东消息中间件系统，专注于流数据的⼀一致性分发和可靠存储、分布式实时计算和⾼高可⽤用分 布式系统架构等技术领域。 从事互联⽹网研发、架构10余年年，曾在浪潮集团、当当⽹网等公司从事架构相关⼯工作。2017年年加⼊入京东，期间提升京 Partition 2 写⼊入： 查找： O(logi) + O(logj) ≈ O(1) O(1) 缓存 Cache File 堆外内存 异步预加载 读写共⻚页 PLRU淘汰策略略 ⾼高并发 ≠ ⾼高性能 减少等待 异步: Future, Callback, React框架 流程拆分 减少锁：CAS原语 减少锁等待: 读写锁, 细粒度锁 写⼊入数据流程 IOThreads IOThreads 收到复制响应 Pending Callbacks ResponseThreads 发送响应 Journal Cache Journal Files 线程模型 集群 · 架构 没有最好的架构，只有最合适的架构 取 · 舍 学会 ⽅得始终 取 舍 从实用角度出发，如何取舍？ Consistency ⼀一致性 Availability 可⽤用性

ShardingSphere 高可用功能详解 & 实操演练 赵锦超 2022.08.06 01 赵锦超 Apache ShardingSphere Committer SphereEx 研发工程师 o 从事过电商、金融行业，热爱开源 o 目前专注于 Apache ShardingSphere 高可用 & 分布式治理的相关研发工作 02 Apache ShardingSphere 高可用介绍 Apache ShardingSphere 高可用源码解析 Apache ShardingSphere HA & MySQL MGR 实战演练 目录 01 03 Apache ShardingSphere 高可用介绍 ShardingSphere-Proxy 高可用 Apache ShardingSphere 高可用介绍 Apache ShardingSphere 本身不提供数据库高可用的能力，它通过第三方提供的高可用方案感知 方提供的高可用方案感知 数据库主从关系的切换。Apache ShardingSphere 提供数据库发现的能力，自动感知数据库主从 关系，并修正计算节点对数据库的连接。 目前支持的高可用方案 : • MySQL MGR 单主模式 • MySQL 主从复制模式 • openGauss 主从复制模式。 Apache ShardingSphere 高可用介绍 Apache ShardingSphere

0 Service Mesh 高可用在企业 级生产中的实践 罗广明 百度高级研发工程师1/总页数 讲师介绍 • 罗广明、百度高级工程师 • ServiceMesher 社区（servicemesher.com）治理委员会核心成员 • 云原生社区（cloudnative.to）联合创始成员 • 百度云智学院认证讲师 • 目前在「百度云云原生团队」负责微服务治理与相关中间件研发 • 对云 注册中心与 高可用方案 通过治理策略 保证服务高可用3/总页数 Service Mesh 与 Spring Cloud 应用的互通、共治 /014/总页数 优点 • 微服务架构的集大成者 • 轻量级组件 • 开发灵活、简便 • 社区生态强大、活跃度高 Spring Cloud 的优缺点 缺点 • 仅适用于 JAVA 应用、Spring Boot 框架 • 侵入性强 • 升级成本高、版本碎片化严重 升级成本高、版本碎片化严重 • 内容多、门槛高 • 治理功能仍然不全5/总页数 优点 • 微服务治理与业务逻辑解耦 • 异构系统的统一治理 • 三大技术优势： • 可观察性 • 流量控制 • 安全 Service Mesh 的优缺点 缺点 • 增加了复杂度 • 整体链路的复杂度 • 操作运维的复杂度 • 需要更专业的运维技能 • 带来延迟 • 平台的适配 Istio-Handbook：Service