本次测试使用单台服务，启动3个observer服务模拟，从单节点扩容到三节点操作。 服务器信息： zone1 192.168.5.200 2881 2882 zone2 192.168.5.200 3881 3882 zone3 192.168.5.200 4881 4882 1 系统版本系统 cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.8.200

本文以3节点集群（1-1-1）,进行节点故障现象模拟。租户副本数量为2，模拟单节点故障，双节点故障现象。 三节点搭建文章地址： https://www.modb.pro/db/190765 https://www.modb.pro/db/190799 1 系统信息 sys租户副本信息：为2分布在zone1,zone. sys租户副本数量为2： MySQL [oceanbase]> selec

OceanBase 手动部署、扩容、缩容全纪录 主要记录了 OceanBase 手动部署的过程，包括单节点部署、手动扩容至3单节点、手动扩容至6节点、手动缩容至3节点并下线节点、obproxy 手动部署等。 ^ : 整个过程使用 admin 用户进行安装，admin 有 sudo root 权限。 服务器信息 24C,128GB,/data目录剩余空间大于1T（如果空间不多的话，一个节点

OceanBase数据库是金融级的分布式关系型数据库，本文简要介绍其整体架构，并安装部署一套OceanBase集群环境。 1、OceanBase基本概念 1.1 OceanBase基本特性 OceanBase数据库是金融级的分布式关系型数据库，产品高度兼容Oracle/MySQL，具有云原生、强一致等特性。具体如下： 高可用：OceanBase数据库的每个节点都可以作为全功能节点，将数据以多副本的

作者： 北京深鉴智源科技有限公司架构师  郑荣凯 知识图谱作为一项系统性工程，很多场景需要向用户展示经过分页的一度关系，同时我们的数据中存在一些超级节点，但根据我们的业务场景，超级节点一定会是用户访问可能性最高的节点，所以这不能被简单归类到长尾问题上；又因为我们的用户量并不大，所以缓存必然不会经常被撞到，我们需要一套解决方案来使用户的查询延迟更小。 微澜作为一款用于查询技术、行业、企业、

郑荣凯： 北京深鉴智源科技有限公司架构师 负责数据挖掘/知识图谱业务的架构与落地 微澜作为一款用于查询技术、行业、企业、科研机构、学科及其关系的知识图谱应用，具有十亿级实体以及百亿级关系。 而知识图谱作为一项系统性工程，很多场景需要向用户展示经过分页的一度关系，同时我们的数据中存在一些超级节点，但根据我们的业务场景，超级节点一定会是用户访问可能性最高的节点，所以这不能被简单归类到长尾问题上；又因为

导语：本文主要介绍了OceanBase数据库的一种特殊表——复制表的基本概念和使用方法，这种表可以在任意一个“健康”的副本上读取到数据的最新修改。对于写入频率较低、更关心读操作延迟和负载均衡的用户来说，复制表是一个很好的选择。OceanBase 4.x版本的复制表相较于旧版本又做出了一些改进，拥有了更好的容灾能力和写性能，相信会给用户带来更好的使用体验。 为什么需要复制表 一写多读是数据库比较常见

作者简介：修铭，OceanBase研发工程师，专注于分布式与数据库融合方向，包括：高可用架构、自动化容灾、动态负载均衡调度、分布式元数据管理。永乐，OceanBase存储研发工程师，专注于分布式数据库的负载均衡、容灾复制和备份恢复。 众所周知，OcenaBase是原生分布式数据库，可扩展性是其核心的技术能力，具体体现在两个方面。 一方面是灵活的扩缩容能力，包括垂直扩缩容和水平扩缩容： 垂直扩缩容指

目前社区中看到有很多同学有替换 OCP 管控平台的需求，例如之前 OCP 平台是单节点，随着后续上线的 OceanBase 集群越来越多，担心单节点OCP出现故障，失去对OceanBase 集群的管控能力，另外当前 OCP 版本(OCP 4.2.2)单节点也无法扩容成多节点高可用集群。因此希望重新部署一个多节点的 OCP 管控平台，然后把之前的集群接管到新的 OCP 上，当然也有其他原因需要替换

在日常运维过程中，接触了几种Oracle数据库提供的高可用性（High Availability）方案，分别是RAC(Real Application Clusters)，Data Guard，和GoldenGate，今天主要是对这三个方案做个简单的介绍。 1. RAC(Real Application Clusters)： RAC是一种允许多个数据库实例在不同的服务器上运行，但同时访问同一个物理

第二天，联系了服务器管理员在下午得到了修复，虚拟网段的IP失效了，需要重新分配，并且虚拟IP没有网关，所以ping 网关ping 不通。 因为在一节点装了集群软件，所以需要继续清理环境。 准备完成，经过昨天的安装，有些地方容易检查不到，按道理来说，宕机的二节点，出多的地方应该没那么多，上篇提到环境变量ORACLE_HOME基目录、用户、用户组等都出错了，环境变量错了，咱也不知道当时是怎么按上去的，

Rust作为一门面向安全性和性能的系统编程语言，提供了强大的内建数据结构支持，其中LinkedList是其标准库std::collections中一个重要的组成部分。本文将深入探讨Rust中的双向链表，包括其特性、应用场景以及高效使用方法。 什么是双向链表？ 在讲述双向链表之前，我们先简要回顾下链表的概念。链表是一种常见的线性数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的指针

重建损坏的PostgreSQL备库 场景说明：   由于磁盘资源不足， 将node2节点暂时关闭，此时node1、node3都在正常运行，待 增加空间后（此时主节点增加了操作数据，新增了WAL文件，已备份到node3节点），开启node2节点，此时发现node报错：找不到 000000010000000000000009。   错误内容如下： [postgres@Node2 /]$ pg2024-

Redis哨兵模式和集群是用于构建高可用性和可伸缩性的Redis环境的两种常见方式。 Redis哨兵模式： Redis哨兵模式旨在提供Redis的高可用性。在哨兵模式中，有一个主节点和多个从节点（备份节点）。当主节点发生故障或不可用时，哨兵会自动选举一个从节点作为新的主节点，保证Redis服务的持续可用性。 以下是在Redis哨兵模式下搭建Redis环境的步骤： 安装和配置Redis哨兵：在多台服

作者：朱亚光，之江实验室工程师，云原生/开源爱好者。 KubeSphere 边缘节点的可观测性 在边缘计算场景下，KubeSphere 基于 KubeEdge 实现应用与工作负载在云端与边缘节点的统一分发与管理，解决在海量边、端设备上完成应用交付、运维、管控的需求。 根据 KubeSphere 的支持矩阵，只有 1.23.x 版本的 K8s 支持边缘计算，而且 KubeSphere 界面也没有边缘

是的，redis 支持读写分离，通过复制实现，主节点用于写入，从节点用于读取，优点包括提高读取性能、故障转移、负载均衡和数据一致性，缺点是写入延迟、复杂性和成本增加。 Redis 的读写分离 答案：是的，Redis 支持读写分离。 详细解释： 读写分离是一种数据库架构，其中数据被复制到多个节点，这些节点用于不同的目的： 主节点：用于写入操作，并负责数据的完整性。 从节点：用于读取操作，以减轻主节点

一 为什么需要分布式锁 共享资源访问控制： 当多个节点需要同时访问共享资源时，为了避免并发写入导致数据不一致，需要使用分布式锁确保同时只有一个节点可以写入或修改共享资源。 避免重复执行： 在分布式系统中，某些操作可能需要在整个系统中只执行一次，比如定时任务、数据初始化等。为了避免多个节点同时执行这些操作，需要使用分布式锁来确保只有一个节点可以执行。 任务协调： 在分布式任务队列中，多个节点竞争执行

环境准备 vi /etc/hosts 192.168.0.211 node01 192.168.0.212 node02 192.168.0.213 node03 依赖包安装 在3个节点都执行 yum -y install jemalloc jemalloc-devel numactl 添加用户 在3个节点都执行 groupadd mysql useradd -r -g mysql -s /bin

近 2 年来，openGauss 社区大力打造资源池化解决方案DataPod 。资源池化是采用存算分离架构的数据库解决方案，支持在多个计算节点上运行单个数据库。通过内存池化技术实现集群各节点数据实时一致，具体是由 DMS 模块实现，页面资源在集群各节点间协调共享，使计算节点不但可以从本地缓存的数据页面获取数据，还可以从其他计算节点的缓存中获取，从而降低了存储访问次数，提高了系统整体性能。 通过共享

概念 PHP使用分布式锁，受语言本身的限制，有一些局限性。 通俗理解单机锁问题：自家的锁锁自家的门，只能保证自家的事，管不了别人家不锁门引发的问题，于是有了分布式锁。 分布式锁概念：是针对多个节点的锁。避免出现数据不一致或者并发冲突的问题，让每个节点确保在任意时刻只有一个节点能够对公共资源进行操作，单机的锁只能够单节点使用，多节点防不住。 核心原理：分布式锁的核心原理，就是在每个节点执行时，先去一