zookeeper session timeout

zookeeper的超时时间由客户端参数和zookeeper server端启动时配置的参数决定的。 1)zk server端timeout参数 tickTime:zk的心跳间隔(heartbeat interval),也是session timeout基本单位。单位为微妙。 minSession
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twemproxy集群生产总结(I)– 集群架构

twemproxy最早是2014年8.14大促开始使用的,当年也是史无前例的大促活动–撒娇节。之后就开始野蛮生长历程,大规模部署。到15年12月份,这种方案不再支持上线了。 目前大约还有120个twemproxy集群(应用)在线
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tcp应答报文中sequence nummber 和ack number关系

最近在优化之前开发的一个tcp抓包分析工具,这种工具主要通过获取应(request)答(response)报文的到达时间,分析服务的响应时间。寻找应答报文主要是匹配报文中源地址(ip:port)、目的地址(ip:port),以及处
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regionserver请求不均匀

1、regionserver请求不均匀 1)节点上的regions的个数是否基本一致,如果不一致做balance。 #开启balancer(hbase-0.94) hbase shell > balance_switch true #关闭 > balance_switch false 2)如果
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hbase standalone模式部署和API测试

1、配置JDK e5a1ac81df39ba50414f270e01bb1bc4002 2、修改配置文件 <configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>file:///apps/svr/hbase/data</value
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vm overcommit参数

overcommit参数需要根据不同服务来进行调整,使内存得到充分利用的同时保证系统的稳定性。比如redis服务器建议把vm.overcommit_memory设置为1. 1、vm.overcommit_ratio 和 vm.overcommit_memory内核参数 参考资料,o
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Redis RDB持久化

redis持久化 redis提供了两种把内存数据持久化到磁盘的方式,RDB快照方式和AOF日志方式。 不论使用那种方式,都无法保证redis数据一点都不丢失。rdb只是redis在某一时刻的数据快照snapshot,数据丢失程度主要取决于
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kafka扩容节点和partitions迁移

kafka的扩容难点: 1)主要在于增加机器之后,数据需要rebalance到新增的空闲节点,即把partitions迁移到空闲机器上。 kafka提供了bin/kafka-reassign-partitions.sh工具,完成parttition的迁移。 2)kafka的集群的
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redis cluster创建

redis cluster集群的创建可以用redis-trib.rb工具快速完成。这里主要是手动搭建一个集群的过程,简单介绍一下集群构建原理。 1 配置redis节点 redis cluster集群至由3个redis节点构成。在redis配置文件中开启cluster
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redis sentinel基本命令与参数

1、redis基本命令 1)获取sentinel的状态 e5a1ac81df39ba50414f270e01bb1bc4024 2)添加或删除监控节点 e5a1ac81df39ba50414f270e01bb1bc4025 3)manual failover e5a1ac81df39ba50414f270e01bb1bc4026 2、主观下线
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