工作中遇到Kafka跨機房傳輸到遠程機房的場景,之前的方案是使用Flume消費后轉發到目標kafka,當topic增多並且數據量變大后,維護性較差且Flume較耗費資源。 一、原理 MirrorMaker ...
業務背景:app分散在不同的idc廠商不同的地域,產生業務數據都向一個kafka中進行處理,這些數據比較分散,如果一時網絡抖動或者其他因素,數據就丟失了app gt kafka gt hadoop集群 於是在各機房建一個機房中心kafka,kafka可以保留 天或者 天以上的數據,然后集中向中心節點處理,即使一時網絡狀態不好也能繼續傳輸數據在一定程度上保證了數據的完整性app gt 本地內網kaf ...
2017-11-17 19:05 0 1212 推薦指數:
工作中遇到Kafka跨機房傳輸到遠程機房的場景,之前的方案是使用Flume消費后轉發到目標kafka,當topic增多並且數據量變大后,維護性較差且Flume較耗費資源。 一、原理 MirrorMaker ...
使用ETCD做為元數據方便快捷,但是談到跨機房災備可能就迷糊了,我們在做節日災備的時候同樣遇到了問題, 通過查閱官方文檔找到了解決方案,官方提供make-mirror方法,提供數據鏡像服務 注意: make-mirror 的使用需要依賴於API版本3, 使用API2的無法通過該工具做數據 ...
) 搭建SQL Server復制的時候,如果網絡環境是局域網內,通過主機名就可以實現了,但是如果是跨網段 ...
參考: https://wudi98.blog.csdn.net/article/details/99748904 ...
背景 很多入侵事件類型的處理流程非常相似,只有少部分的差異。 按目前的方式,每種入侵事件類型都要開發一遍,很多相似的模板代碼,可復用性和可維護性都一般。這種情況下,可以采用業務編排的方式,來提升事件處理的可復用性和可維護性。 業務的組件編排,意味着需要將業務邏輯抽象成組件,然后將組件編排 ...
場景分析 每個機房的Ceph都是獨立的cluster,彼此之間沒有任何關系。 多個機房都獨立的提供對象存儲功能,每個Ceph Radosgw都有自己獨立的命名空間和存儲空間。 這樣帶來兩個問題: 針對Radosgw來說,我們的業務沒法提供統一的命名空間; 沒有機房級別的容災 ...
一、背景 中國大陸用戶主要分布在南北,南北數據一般專線延遲是60~100ms,所以為了提高用戶體驗一般設置南北機房,整個架構為雙A,兩邊均可寫,可以極大的提升用戶體驗。 因此某服務主要分為南北機房,每個機房都擁有全量數據,用戶在北方修改數據會同步到南方,南方修改數據會同 ...
1.網絡的延遲 由於mysql主從復制是基於binlog的一種異步復制,通過網絡傳送binlog文件,理所當然網絡延遲是主從不同步的絕大多數的原因,特別是跨機房的數據同步出現這種幾率非常的大,所以做讀寫分離,注意從業務層進行前期設計。 2.主從兩台機器的負載不一致 由於mysql ...