运行在容器中Postgres数据库数据损坏后如何恢复?

前言 在使用 K8S 部署 RSS 全套自托管解决方案- RssHub + Tiny Tiny Rss, 我介绍了将 RssHub + Tiny Tiny RSS 部署到 K8s 集群中的方案. 其中 TTRSS 会用到 Postgres 存储数据, 也一并部署到 K8s 容器中. 但是最近, 由于

Redis系列23:性能优化指南

Redis系列1:深刻理解高性能Redis的本质 Redis系列2:数据持久化提高可用性 Redis系列3:高可用之主从架构 Redis系列4:高可用之Sentinel(哨兵模式) Redis系列5:深入分析Cluster 集群模式 追求性能极致:Redis6.0的多线程模型 追求性能极致:客户端缓

【RocketMQ】Rebalance负载均衡总结

消费者负载均衡,是指为消费组下的每个消费者分配订阅主题下的消费队列,分配了消费队列消费者就可以知道去消费哪个消费队列上面的消息,这里针对集群模式,因为广播模式,所有的消息队列可以被消费组下的每个消费者消费不涉及负载均衡,而集群模式一个消息队列同一时间只能分配给组内的一个消费者进行消费。 Rocket

docker swarm 使用详解

转载请注明出处: 1.docker swarm 的组成架构 一个基本的docker swarm 的架构如下: 它主要包含这几个核心组件: Manager节点(Manager Nodes): 管理节点是Swarm集群的控制中心,负责整个集群的管理和调度。Swarm可以有一个或多个Manager节点,其

docker service 与 docker stack

转载请注明出处: 1. Docker Service Docker Service(服务)是用于定义和管理单个容器服务的概念。它是在Docker Swarm集群中运行的容器实例,可以使用docker service命令进行操作。 创建服务: 使用docker service create命令可以创建

KAFKA EAGLE 监控MRS kafka之操作实践

本文分享自华为云社区《KAFKA EAGLE 监控MRS kafka之操作实践》,作者: 啊喔YeYe 。 1.Kafka Eagle简介 Kafka eagle 是一款分布式、高可用的kafka监控软件,提供丰富的kafka监控指标,例如:Kafka集群的Broker数、Topic数、Consum

解密数仓高可用failover流程

摘要: Gaussdb的HA采用主备从的架构实现数据可靠性。当主DN发生故障时,备DN走failover流程,升级成为新主DN,保证集群不因单DN故障而中断业务。 本文分享自华为云社区《【玩转PB级数仓GaussDB(DWS)】dws高可用之failover流程大解密》,作者:fxy0224。 众所

Kurator v0.3.0版本发布

摘要:2023年4月8日,Kurator正式发布v0.3.0版本。 本文分享自华为云社区《华为云 Kurator v0.3.0 版本发布!集群舰队助力分布式云统一管理》,作者:云容器大未来 。 2023年4月8日,Kurator正式发布v0.3.0版本。 Kurator 是华为云推出的分布式云原生开

Karmada v1.5发布:多调度组助力成本优化

摘要:在最新发布的1.5版本中,Karmada 提供了多调度组的能力,利用该能力,用户可以实现将业务优先调度到成本更低的集群,或者在主集群故障时,优先迁移业务到指定的备份集群。 本文分享自华为云社区《Karmada v1.5发布!多调度组助力成本优化》,作者:华为云云原生团队。 Karmada 是开

Karmada 多云容器编排引擎支持多调度组,助力成本优化

摘要:Karmada 社区也在持续关注云成本的管理,在最近发布的 v1.5 版本中,支持用户在分发策略 PropagationPolicy/ClusterPropagationPolicy 中设置多个集群调度组,实现将业务调度到成本更低的集群组中去。 本文分享自华为云社区《Karmada 多云容器编

看完这篇,DWS故障修复不再愁

摘要:本文详细梳理分析了DWS服务面临软硬件故障场景和对应的修复原理,希望借此能够让你对DWS的集群故障修复有个全面深入的了解。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)故障修复系统性介绍》,作者: 闻鲜生。 DWS是一个分布式架构的MPP集群,物理部署上涉及数百数千台主机和对应的磁盘,以及这

RALB负载均衡算法的应用

搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务,实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流,但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式,没有考虑下游机器性能差异的情况,无法最大化利用集群整体CPU,存在着Server端CPU不均衡的问题。

一种实现Spring动态数据源切换的方法

## 1 目标 不在现有查询代码逻辑上做任何改动,实现dao维度的数据源切换(即表维度) ## 2 使用场景 节约bdp的集群资源。接入新的宽表时,通常uat验证后就会停止集群释放资源,在对应的查询服务器uat环境时需要查询的是生产库的表数据(uat库表因为bdp实时任务停止,没有数据落入),只进行

分布式事务的几种实现方式

## 基础理论 ### CAP理论 一致性(Consistency) :在分布式系统中所有的数据备份,在同一时刻都保持一致状态,如无法保证状态一致,直接返回错误; 可用性(Availability):在集群中一部分节点故障,也能保证客户端访问系统并得到正确响应,允许一定时间内数据状态不一致; 分区容

服务端应用多级缓存架构方案

## 一:场景 20w的QPS的场景下,服务端架构应如何设计? ## 二:常规解决方案 可使用分布式缓存来抗,比如redis集群,6主6从,主提供读写,从作为备,不提供读写服务。1台平均抗3w并发,还可以抗住,如果QPS达到100w,通过增加redis集群中的机器数量,可以扩展缓存的容量和并发读写能

MySQL面试题全解析:准备面试所需的关键知识点和实战经验

本次种子题目主要涵盖了MySQL的存储引擎和索引结构,如B+树索引和哈希索引,以及覆盖索引和回表的概念。此外,还包含了MySQL事务的ACID特性和隔离级别。另外,对MySQL主从集群中的binlog日志的执行顺序和作用进行了讨论。最后,还涉及了分库分表和读写分离的概念。这些内容涵盖了MySQL数据库的核心知识和重要技术,不仅在面试中起到关键作用还对于优化数据库性能和应用开发都具有重要意义。

深入了解Elasticsearch搜索引擎篇:倒排索引、架构设计与优化策略

首先,我们介绍了Elasticsearch(ES)的倒排索引,这是一种用于快速检索的数据结构。其次,我们了解了ES集群的架构,包括主节点、数据节点和协调节点的功能和作用。然后,我们探讨了中文分词器的选择,其中包括IK、HanLP和Jieba等常用的分词工具。接着,我们解释了写入数据和查询数据的工作原理,包括请求的分配和预处理,数据的存储和查询结果的处理过程。最后,我们讨论了ES部署的优化方法,包括调整JVM内存、分片布局和数量、节点身份设计以及配置Ingest节点等方面的策略。

【Spring Cloud】Eureka缓存机制

Eureka分为Client端和Server端,Client端向Server端注册自己的服务信息,并且拉取所有服务的注册信息,Server端作为注册中心,负责接收Client端的注册信息,维护所有服务的注册信息,Server端也可以开启集群模式,相互之间同步服务的注册信息。 与缓存相关的三个变量 1

重定向Kubernetes pod中的tcpdump输出

重定向Kubernetes pod中的tcpdump输出 最新发现一个比较有意思的库ksniff,它是一个kubectl 插件,使用tcpdump来远程捕获Kubernetes集群中的pod流量并保存到文件或输出到wireshark中,方便网络问题定位。使用方式如下: kubectl sniff h

etcd:增加30%的写入性能

etcd:增加30%的写入性能 本文最终的解决方式很简单,就是将现有卷升级为支持更高IOPS的卷,但解决问题的过程值得推荐。 译自:etcd: getting 30% more write/s 我们的团队看管着大约30套自建的Kubernetes集群,最近需要针对etcd集群进行性能分析。 每个et