37、构建高可用Linux集群:Heartbeat实战指南

构建高可用Linux集群:Heartbeat实战指南

在服务器运行过程中,即使主机配备了RAID和以太网绑定,仍有许多组件可能出现故障,从CPU到主机上的软件都有可能。若要确保服务在主机故障时仍能正常运行,就需要构建集群。本文将介绍基本Linux集群中常用的工具Heartbeat,并详细说明如何使用它在两台服务器之间创建基本的容错服务。

集群基础概念

在深入了解Heartbeat之前,先熟悉一些集群管理中常用的基本规则和术语:
1. 浮动IP(Floating IPs) :在标准的主动/被动Heartbeat集群中,每个节点(服务器)都有其主IP,此外还有一个额外的浮动IP在节点之间共享。只有处于活动状态的节点会使用并响应这个浮动IP地址。服务基于浮动IP地址进行托管,当特定主机出现故障时,故障转移节点会接管浮动IP,从而继续提供服务。
2. 主动/主动与主动/被动(Active/active versus active/passive)
- 主动/主动集群中,所有节点始终处于运行状态并接受负载。
- 主动/被动集群中,一个节点被视为主节点,承担所有负载,其他节点仅在主节点出现故障时才接管负载。本文的示例基于主动/被动集群。
3. 脑裂综合征(Split-brain syndrome) :在主动/被动集群中,当两个节点都认为自己是主节点并试图承担负载时,就会发生脑裂综合征。这对集群来说可能是灾难性的,特别是在共享存储和浮动IP的情况下,因为两个节点都会尝试向存储写入数据(存储可能不接受来自多个源的写入),并试图抢占浮动IP。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优化策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优化运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优化算法设计(如智能优化算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视化,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动化背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优化工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优化等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优化的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量化分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优化结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优化机制的理解。
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