传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能和可用性方面已经难于满足海量数据的场景，系统最大的瓶颈在于单个节点读写性能，许多的资源受到单机的限制，例如连接数、网络IO、磁盘IO等，从而导致它的并发能力不高，对于高并发的要求不满足。

 1.首先kafka会将接收到的消息分区（partition），每个主题（topic）的消息有不同的分区，这样一方面消息的存储就不会受到单一服务器存储空间大小的限制，另一方面消息的处理也可以在多个服务器上并行。 2.其次为了保证高可用，每个分区都会有一定数量的副本(replica)。这样如果有部分服务器不可用，副本所在的服务器就会接替上来，保证应用的

作为网易数帆开源的高性能、高可用、高可靠的新一代分布式存储系统，Curve对于多副本数据同步、负载均衡、容灾恢复方面都有较高的要求。网易数帆存储团队选用Raft算法作为Curve底层一致性协议，并基于Raft的特性，实现了异常情况下的数据迁移和自动恢复。本文首先简要介绍一下Raft算法的一些基本概念和术语，再详细介绍其在Curve中的实践。Raft一致性

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背景由于公司目前的主要产品使用的注册中心是consul，consul需要用集群来保证高可用，传统的方式（Nginx/HAProxy）会有单点故障问题，为了解决该问题，我开始研究如何只依赖consul做集群的注册的方式，经过一天的折腾，总算验证了可以通过集群版ConsulClient(https://www.oschina.net/a

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当上游服务器(真实访问服务器)一旦出现故障或者是没有及时相应的话，应该直接轮训到下一台服务器，保证服务器的高可用 。location/{指定上游服务器负载均衡服务器proxy_passhttp://Site;于192.168.1.123后端服务器连接的超时时间_发起握手等候响

一、背景上周小组有个需求上线牵扯9个应用（小组目前维护了26个服务，由于团队系统业务属性特征基于高可用、高性能原则拆分，有些是合理的，有些不是很合理的），同时上周OpsReview的一个微服务滥用典范案例（Promise服务A调用服务B，服务B只是读个配置