HA双机热备的实现(heartbeat)

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HA双机热备典型功能——HA典型基础配置 注意：进行HA 的配置， 硬件和软件版本需满足如下要求： 1) 防火墙硬件型号相同; 2) 同型号硬件需要为相同的硬件版本，内存容量,CPU 型号，硬盘容量等相同; 3) 相同的软件版本版本; 4) 设备的所有接口不能工作在 DHCP,PPPOE 模式下。没有使用的接口的IP地址模式也需要选择为“自定义”； 阅读详情
     双机热备的实现

环境:

主节点：node1   node1.test.com      eth0:192.168.0.20  eth1:192.168.1.20

从节点：node2   node2.test.com      eth0:192.168.0.99  eth1:192.168.1.99

测试机：192.168.0.55

一、安装前的准备

++以下是在node1上的操作：

首先修改/etc/hosts文件，保持两个节点改文件相同。如下：

[root@node1 ~]#vim /etc/hosts

# Do not remove the following line, or various programs

# that require network functionality will fail.

127.0.0.1       localhost.localdomain   localhost

::1             localhost6.localdomain6 localhost6

192.168.0.99    node2.test.com  node2   

192.168.0.20    node1.test.com  node1   

192.168.1.99    node2.test.com  node2   

192.168.1.20    node1.test.com  node1

  

拷贝至node2

[root@node1 ~]# scp  /etc/hosts 192.168.0.99:/etc/

安装httpd服务

[root@node1 ~]# yum -y install httpd 

[root@node1 ~]# echo "node1 test page" > /var/www/html/index.html 

[root@node1 ~]# service httpd start

Starting httpd:                                            [  OK  ]

[root@node1 ~]# 

测试是否可用

关闭httpd服务禁止开机启动

[root@node1 ~]# service httpd stop

Stopping httpd:                                            [  OK  ]

[root@node1 ~]# chkconfig httpd off

[root@node1 ~]# 

在node2上按照以上步骤进行操作

安装httpd服务

[root@node2 ~]# yum -y install httpd 

[root@node2 ~]# echo "node2 test page" > /var/www/html/index.html 

[root@node2 ~]# service httpd start

Starting httpd:                                            [  OK  ]

[root@node2 ~]# 

 

测试是否可用

关闭httpd服务禁止开机启动

[root@node12~]# service httpd stop

Stopping httpd:                                            [  OK  ]

[root@node2~]# chkconfig httpd off

[root@node2 ~]# 

二、安装、配置heartbeat

heartbeat需要安装的软件包如下：                      

heartbeat-pils-2.1.4-10.el5.i386.rpm

heartbeat-stonith-2.1.4-10.el5.i386.rpm

heartbeat-2.1.4-9.el5.i386.rpm            

heartbeat-devel-2.1.4-9.el5.i386.rpm      

heartbeat-gui-2.1.4-9.el5.i386.rpm        

libnet-1.1.4-3.el5.i386.rpm

heartbeat-ldirectord-2.1.4-9.el5.i386.rpm  

perl-MailTools-1.77-1.el5.noarch.rpm

将以上安装包全部安装

1、安装heartbeat

 

 

 

[root@node1 ~]# yum -y --nogpgcheck localinstall *.rpm

 

[root@node2 ~]# yum -y --nogpgcheck localinstall *.rpm

 

2、拷贝三个文件到/etc/ha.d/

[root@node1 ~]# cp /usr/share/doc/heartbeat-2.1.4/authkeys  /etc/ha.d/

[root@node1 ~]# cp /usr/share/doc/heartbeat-2.1.4/ha.cf   /etc/ha.d/

[root@node1 ~]# cp /usr/share/doc/heartbeat-2.1.4/haresources  /etc/ha.d/

[root@node1 ha.d]# ls

authkeys  ha.cf  harc  haresources  rc.d  README.config  resource.d  shellfuncs

[root@node1 ha.d]# 

3、编辑主配置文件

[root@node1 ha.d]# vim  ha.cf           #打开以下各行或保证有如下行

debugfile /var/log/ha-debug           #调试日志（调试时建议打开）

logfile /var/log/ha-log            #heartbeat的日志文件

keepalive 2：               #心跳的时间间隔，默认时间单位为秒

deadtime 30：          #超出该时间间隔未收到对方节点的心跳，则认为对方已经死亡。

warntime 10：       #超出该时间间隔未收到对方节点的心跳，则发出警告并记录到日志中。

initdead 120：  #在某些系统上，系统启动或重启之后需要经过一段时间网络才能正常工作， 

           #该选项用于解决这种情况产生的时间间隔。取值至少为deadtime的两倍。

udpport 694   #设置广播通信使用的端口，694为默认使用的端口号。

bcast eth1： #设置广播通信所使用的网络接口卡。（我们这里设置为eth1，专门用来探测心 

          #跳）

auto_failback on    #是否允许主节点恢复时，自动将资源从从节点获取。这里on为开启

node    node1   #用于指定主从节点

node    node2

4、编辑 haresources 

资源文件,指定主节点，VIP，启动的服务等

格式：node-name network-config <resource-group>

node-name指定双机系统的主节点

network-config用于网络设置，包括指定VIP、子网掩码、广播地址

resource-group 指定使用VIP向外提供的服务，可以为多个

[root@node1 ha.d]# vim haresources 

  node1  192.168.0.100    httpd        #在最后一行添加

5、编辑authkeys文件

[root@node1 ha.d]#vim  authkeys  #其中authkeys用于两个节点用来验证的文件，其中有三   

auth 3                           #种算法如下：

#1 crc

#2 sha1 HI!      #三种算法安全性逐渐增强，我们这里选择的md5，Hello为密码，也可以  

3 md5 Hello!     #自己使用生成的md5密码。

               

[root@node1 ha.d] chmod 600 authkeys         #一定保证authkeys的权限模型为600

6、将三个文件拷贝到node2

[root@node1 ha.d]# scp  authkeys  haresources  ha.cf  192.168.0.99:/etc/ha.d/

7、记得拷贝httpd脚本到/etc/ha.d/resource.d/,以便更快的查找到。

[root@node1 ha.d]# cp /etc/init.d/httpd  resource.d/

[root@node2 ~]# cp /etc/init.d/httpd  /etc/ha.d/resource.d/

三、实验的测试

1、启动heartbeat （先主节点后从节点）

[root@node1 ~]# service heartbeat start

[root@node2 ~]# service heartbeat start

2、查看服务

[root@node1 ~]# netstat  -tnlp | grep :80 

tcp           0      0 :::80           :::*         LISTEN      17058/httpd         

[root@node1 ~]# netstat  -tunlp | grep :694

udp          0       0 0.0.0.0:694     0.0.0.0:*               17200/heartbeat: wr 

[root@node1 ~]# 

3、查看ip（VIP）这里出现了eth0:0 是我们指定的VIP

[root@node1 ~]# ifconfig

eth0      Link encap:Ethernet  HWaddr 00:0C:29:75:13:19  

          inet addr:192.168.0.20  Bcast:192.168.0.255  Mask:255.255.255.0

          inet6 addr: fe80::20c:29ff:fe75:1319/64 Scope:Link

          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          RX packets:38036 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0

          TX packets:246490 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0

          collisions:0 txqueuelen:1000 

          RX bytes:3743400 (3.5 MiB)  TX bytes:341326043 (325.5 MiB)

          Interrupt:169 Base address:0x2000 

eth0:0    Link encap:Ethernet  HWaddr 00:0C:29:75:13:19  

          inet addr:192.168.0.100  Bcast:192.168.0.255  Mask:255.255.255.0

          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          Interrupt:169 Base address:0x2000 

eth1      Link encap:Ethernet  HWaddr 00:0C:29:75:13:23  

          inet addr:192.168.1.20  Bcast:192.168.1.255  Mask:255.255.255.0

4、访问测试

 

 

 

四、模拟宕机（断开node1网卡）

 我在断开网卡后2秒查看node2如下：

1、查看ip（VIP）

[root@node2 ~]# ifconfig

eth0      Link encap:Ethernet  HWaddr 00:0C:29:50:06:DD  

          inet addr:192.168.0.99  Bcast:192.168.0.255  Mask:255.255.255.0

          inet6 addr: fe80::20c:29ff:fe50:6dd/64 Scope:Link

          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          RX packets:278657 errors:0 dropped:0 overruns:0 frame:0

          TX packets:122244 errors:0 dropped:0 overruns:0 carrier:0

          collisions:0 txqueuelen:1000 

          RX bytes:346575843 (330.5 MiB)  TX bytes:13084319 (12.4 MiB)

          Interrupt:169 Base address:0x2000 

eth0:0    Link encap:Ethernet  HWaddr 00:0C:29:50:06:DD  

          inet addr:192.168.0.100  Bcast:192.168.0.255  Mask:255.255.255.0

          UP BROADCAST RUNNING MULTICAST  MTU:1500  Metric:1

          Interrupt:169 Base address:0x2000 

eth1      Link encap:Ethernet  HWaddr 00:0C:29:50:06:E7  

          inet addr:192.168.1.99  Bcast:192.168.1.255  Mask:255.255.255.0

2、查看端口

[root@node2 ~]# netstat  -tnlp | grep :80

tcp        0      0 0.0.0.0:802         0.0.0.0:*      LISTEN      1892/rpc.statd      

tcp        0      0 :::80                :::*          LISTEN      16765/httpd         

[root@node2 ~]# netstat  -tunlp | grep :694

udp         0    0        0.0.0.0:694         0.0.0.0:*      16397/heartbeat: wr 

[root@node2 ~]# 

3、访问测试

 

 

五、模拟恢复（重新接上node1网线）

等待一段时间后资源又回到了node1上 （略去不写，因为与三中的内容一致）

访问如下：

 




本文出自 “一份存档” 博客，请务必保留此出处http://linuxbpm.blog.51cto.com/1823930/386687


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HA双机热备典型功能——HA工作模式和设备配置要求 集群中的所有防火墙必须工作在同一个模式下。可以对运行中的HA集群进行模式的修改，但会造成一定的延时，因为集群需要重新协商并选取新的主设备。A-P模式提供了备机保护。HA集群中由一台主设备，和一台以上到从设备组成。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

MySQL配置HeartBeat实现心跳监控和浮动IP

1. 初始化环境配置 /sbin/chkconfig --add mysqld /sbin/chkconfig mysqld on ln -s /usr/local/mysql/bin/mysql /sbin/mysql ln -s /usr/local/mysql/bin/mysqladmin /sbin/mysqladmin echo "/usr/local/mysql/lib/...

haiker 511

centos_32最小化安装HA配置

系统要求 2个网卡CentOS-6.3-i386最小化安装系统,2台机器的主备网卡都接到交换机上   主机设置ip vi etc/sysconfig/network-scrpits/ifcfg-eth0 DEVICE="eth0" BOOTPROTO="static" HWADDR="00:0C:29:02:C7:A1" IPADDR="192.168.1.200" NETMAS

Mark的专栏 3517

Heartbeat的编译安装配置

一、准备工作Heartbeat 3.0.6:1#wgethttp://hg.linux-ha.org/heartbeat-STABLE_3_0/archive/958e11be8686.tar.bz2Cluster Glue 1.0.12:1#wgethttp://hg.linux-ha.org/glue/archive/0a7add1d9996.tar.bz2Res...

weixin_33861800的博客 290

linux 做双机热备

1.1 首先下载libnet.tar.gz，heartbeat-2.0.4.tar.gz1.2 按顺序现装libnet再装heartbeat都是源码包，解压开后分别执行：./configure ;make ;make install;安装完毕。1.3 软件的配置Heartbeat软件的安装目录为/usr/local/etc/ha.d，其中的README.config对配置文件进行了说明，共有三个主

宏轩ＪＡＶＡ技术专栏 2109

杂记 HA（High available）--Heartbeat高可用性集群（双机热备）

杂记 HA（High available）–Heartbeat高可用性集群（双机热备） 1.理解：两台服务器A和B ，当A提供服务，B闲置待命，当A服务宕机，会自动切换至B机器继续提供服务。当主机恢复正常后，按照使用者设定的自动或手动切换到主机上运行，数据一致性通过共享存储系统解决。 2.实现该功能的软件有：Heartbeat , keepalived(具有负载均衡的能力) 3.结构图 参考文献...

qq_28404829的博客 253

HA集群配置

一、什么是HA集群? HA即(high available)高可用,又叫做双机热备,用于关键性业务,简单理解就是,有两台机器A和B,正常提供服务的是A机器,B机器待命,当A机器停止服务后,会切换到B机器继续提供服务.常用实现高可用的开源软件有heartbeat和keepalived,其中keepalived有负载均衡的功能.二、heartbeat的工作原理heartbeat...

weixin_34114823的博客 285
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