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POSTGRESQL REPMGR DEEP DIVE (概念以及注意事项,细节 1)

最近要整理公司使用的POSTGRESQL 的高可用方式,既然是整理和梳理,不如就仔仔细细的来一边. PG 的高可用的方法比较多,REPMGR算是一个靠谱的方案,之前写过6期的REPMGR. 在现在看来浅薄了点, 目前需要对这个高可用的方式进行更深入的理解,从概念到细节. 鉴于大部分的文字都是基于操作的,这里会对于其他的一些文字有所不同,今天我们需要先从概念如说. 1 需要知晓的REPMGR 中的名词 1.1 replication cluster 这里的replication cluster 主要标识的是具有POSTGRESQL 流复制技术使用的服务器叫 replication cluster. 1.2node node 的含义是是指的 POSTGRESQL中的服务器的节点,实际上就是单台POSTGRESQL 的服务器. 1.3 upstream node 这个upstream node 本身的含义有两个,当repmgr 中只包含两个节点的时候,那么upstream node 必然是主节点, 当超过2个节点,并且你使用了级联复制,那么这个...

Redis缓存热点引发的思考

01—背景 一开始并没有打算梳理redis的相关内容,因为在一篇文章中看到关于热点问题的处理,心中有一些疑惑,内容如下: 缓存热点: 对于特别热的数据,如果大部分甚至所有的业务都命中同一份缓存数据,则这份数据所在缓存服务器压力就很大,例如,某明星微博发布“我们”来宣告恋爱了,则短时间内有成千上万的用户都来围观。 缓存热点解决方案: 就是复制多份缓存,将请求分散到多个缓存服务器上,减轻缓存热点导致的单台缓存服务器压力,以新浪微博为例,对于粉丝超过100万的明星,每一条微博都可以生成100分缓存,缓存的数据都是一样的,通过缓存key里面加编号进行分区,每次读缓存都随机读取其中某份缓存。 解决思路是没有问题的,是通过备份相同的数据到多台缓存服务器中,缓解分散单台服务器的压力,我的疑惑是"通过缓存key里面加编号进行分区"这种方式是怎么确保使需要保存的数据都分散到不同的服务器呢?redis集群根据key进行hash散列算法,最终映射的是槽位,不同的缓存服务器分别管理的是一些列表槽位,怎么保证通过key计算出来的槽位值正好不在同一台机器上呢? 带着这个疑问点,开始了redis复制,哨兵,集群内...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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