iStack详解(三)——iStack多主检测方式

简介: iStack详解(三)——iStack多主检测方式

今天继续给大家介绍iStack和CSS的相关内容,本文主要内容是iStack的多主检测方式。
阅读本文,您需要对堆叠有一定的了解,如果您对此还存在困惑,建议您查阅以下文章:
iStack详解(一)——iStack基本原理
iStack详解(二)——堆叠连接方式堆叠拓扑变动处理

一、iStack多主检测
在前文中,我们讲过,由于设备或者链路故障,iStack可能会出现集群分裂。而iStack分裂可能回对整个网络造成较大的影响,因此,我们可以采用多主检测的方式来检测iStack分裂的发生,并进行处置。
从检测方式分类,iStack多主检测可以分为直连检测方式和代理检测方式。

二、多主直连检测方式
直连检测方式又可以分为通过中间设备直连和堆叠成员交换机Full-mesh方式直连的检测方式。
通过中间设备的直连检测方式拓扑如下:

堆叠成员交换机Full-mesh的多主检测方式拓扑如下所示:

三、多主代理检测方式
根据检测设备的不同,代理检测方式可以分为单机作代理和两套堆叠系统互为代理。
单机作代理拓扑如下所示:

两套堆叠系统互为代理拓扑如下:

四、多主检测冲突处理
当堆叠分裂后,多主检测冲突处理机制会使检测分类后的两个堆叠系统,并且使分裂后的堆叠系统处于Detect或者Recovery状态。Detect状态的堆叠系统正常工作,Recovery状态的堆叠系统暂时处于禁用状态或者根据配置允许部分接口可用。
当多主检测系统检测到堆叠分裂后,多主冲突检测机制会使得堆叠系统之间相互竞争,竞争成功的堆叠系统保持Detect状态,竞争失败的堆叠系统则进入Recovery状态。多主检测冲突系统通过这种方式尽量使得堆叠分裂对网络的影响降到最低。

五、堆叠分裂后故障恢复
当堆叠系统分裂后,如果我们已经查找到故障问题并且想要恢复为一个堆叠系统,则可以将两个系统合并,此时处于Recovery状态的堆叠系统重新启动,与Detect转台的堆叠系统合并,同时将被关闭的业务端口恢复为Up,整个堆叠系统恢复。
如果在我们将堆叠故障修复之前,承载业务的Detect状态的堆叠系统又出现了故障,我们可以将Detect状态的堆叠系统从网络中移除,再通过命令行启用Recovery状态的堆叠系统,接替原来的业务后,再修复原Detect状态的堆叠系统,并重新合并为一个堆叠系统。
原创不易,转载请说明出处:https://blog.csdn.net/weixin_40228200/article/details/120210217
————————————————

                        版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40228200/article/details/120210217

目录
相关文章
|
JavaScript 中间件 网络架构
Nuxt.js:用 Vue.js 打造服务端渲染应用程序(一)
Nuxt.js:用 Vue.js 打造服务端渲染应用程序
|
缓存 Java API
【云原生】Spring Cloud Gateway的底层原理与实践方法探究
【云原生】Spring Cloud Gateway的底层原理与实践方法探究
|
7月前
|
安全 Windows
系统恢复厂商设置工具,系统备份,系统还原工具推荐
本文介绍了两款系统备份与恢复工具:傲梅一键还原和联想一键恢复。傲梅一键还原支持所有电脑,通过按F11键快速还原系统,避免重装系统及程序;联想一键恢复则是联想设备专用工具,可恢复出厂设置或自定义备份,适用于Windows 7至Windows 10系统。两者均可有效应对“启动失败”、“找不到操作系统”等常见问题。
287 0
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 数据可视化
企业AI落地开源五剑客:Open-WebUI、Dify、RAGFlow、FastGPT、n8n
面对企业AI落地的数据安全、技术门槛和业务整合三大痛点,本文推荐五款开源利器:Open-WebUI(零代码交互)、Dify(低代码工厂)、RAGFlow(知识处理)、FastGPT(内容生成)和n8n(流程自动化)。这些工具提供开源可控、私有化部署和模块化扩展能力,助力企业低成本构建完整AI解决方案,突破传统闭源方案的成本与灵活性限制。
|
9月前
|
存储 人工智能 关系型数据库
向量数据库和嵌入模型
本文介绍了向量数据库和嵌入模型的概念及应用,重点探讨了两者在AI技术栈中的协作关系。向量数据库是一种用于存储高维向量数据的解决方案,支持相似性搜索而非传统的关系型数据库精确匹配。文中通过实例展示了如何使用阿里百炼的文本嵌入模型(text-embedding-v3)将文本向量化,并结合Qdrant向量数据库进行存储与检索。代码示例部分详细说明了从文本嵌入到向量存储及查询的完整流程,为开发者提供了实践参考。
1331 15
向量数据库和嵌入模型
|
10月前
|
消息中间件 运维 监控
智能运维,由你定义:SAE自定义日志与监控解决方案
通过引入 Sidecar 容器的技术,SAE 为用户提供了更强大的自定义日志与监控解决方案,帮助用户轻松实现日志采集、监控指标收集等功能。未来,SAE 将会支持 istio 多租场景,帮助用户更高效地部署和管理服务网格。
627 51
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Spring AI与DeepSeek实战二:打造企业级智能体
本文介绍如何基于Spring AI与DeepSeek模型构建企业级多语言翻译智能体。通过明确的Prompt设计,该智能体能自主执行复杂任务,如精准翻译32种ISO标准语言,并严格遵循输入格式和行为限制。代码示例展示了如何通过API实现动态Prompt生成和翻译功能,确保服务的安全性和可控性。项目已开源,提供更多细节和完整代码。 [GitHub](https://github.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app) | [Gitee](https://gitee.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app)
722 11
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能运维:AIOps在大型系统运维中的实践与挑战
【10月更文挑战第28天】随着云计算、大数据和人工智能的发展,AIOps(人工智能运维)应运而生,旨在通过算法和机器学习提高运维效率和质量。本文探讨了AIOps在大型系统运维中的实践与挑战,包括数据质量、模型选择和团队协作等方面,并通过一个异常检测案例展示了其应用。尽管面临挑战,AIOps仍有望成为未来运维的重要方向。
646 5
|
负载均衡 容灾 网络协议
《云上容灾交付服务白皮书》——2.容灾技术架构——21容灾技术架构简介(上)
《云上容灾交付服务白皮书》——2.容灾技术架构——21容灾技术架构简介(上)
989 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 程序员
程序员裁员潮:技术变革下的职业危机
技术变革下程序员面临的裁员潮及其影响,并提供了应对策略。
393 0