十五周一次课 2018.01.26 集群介绍、keepalived介绍、用keepalived配置高可用集群

本文介绍如何使用Keepalived配置高可用集群,包括准备两台机器分别作为master和backup,安装并配置Keepalived及Nginx,编写检测脚本确保服务正常运行,并通过实操测试验证高可用切换的有效性。

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18.1 集群介绍

18.2 keepalived介绍


18.345 用keepalived配置高可用集群


1.准备两台机器,一个作为master,一个作为backup。

两台都要装上keepalived,

2.然后我们把nginx作为实现高可用的对象。所以两台机器上都要装nginx。

查看有没有安装过,安装nginx。

3.然后我们编辑master机器上的配置文件,去如上地址复制代码,然后把源代码清空,然后粘贴就好,

(清空可以使用


4.各参数介绍:

全局的定义参数,

出现问题时给一个邮箱发邮件,

检测一个服务是否正常,(需要写一个脚本,这个脚本就是检测服务是否爱正常的,如果不正常需要负责把他启动起来,)j检测间隔3秒。

定义相关master的东西,角色是master(如果是从的话就是backup,)通过那个网卡通信发vrrp协议的广播。定义路由器的id。权重。认证方式,(下面两行分别是定义的是密码方式,然后下面是密码)

vip,(主和从共用的ip,主从都绑定这个ip,主挂了从启用这个ip)前面我们定义了一个脚本,说以这里需要加载脚本。

从上有两个地方和主不一样,

5.然后我们写脚本,内内容可以在如上地址里找到,直接粘贴(检查nginx是否正常的一个脚本)

(这个目录就是我们刚刚在配置文件里定义的)

18.4用keepalived配置高可用集群


1.脚本写完之后我们做一个权限的变更,(如果不该它就没有权限自动加载脚本)

2.然后我们启动,然后我们看看有没有启动,还有nginx

我们可以先把nginx服务先停一下,然后你再看一下发现它又启动了。主上的keepalived日志在

,我们还可以查看一下vip,使用ipadd查看。

3.在配置从之前先看看主和从有没有防火墙seluinx等东西,(不然我们一会的实验没有办法成功)从也是一样要关闭的,如果有防火墙就把firewalld关掉关闭seluinx。

然后我们给从上配置配置文件,先清空然后到上图中的从的网址复制,内容我们需要做一些改动。

虚拟ip(就是vip)改成和主上一样的

state改成backup也就是从的身份。权重改成90。

然后脚本也要去做一个,内容和主有一点不同,就是启动的命令,因为从上的nginx是yum安装的。


然后改权限,

然后启动

主从都有nginx,那么我们怎么区分呢?我们可以直接在浏览器访问他们的ip,主上的nginx是二进制安装的,之前我们编辑过他的主页,我们可以改一下他的内容,比如改成(master),从上的nginx是yum安装的,所以他的主页在,我们也可以改动一下和主区分开来。比如改成(backup)

然后我们可以访问一下它的vip,显示是master说明现在我们访问的master,vip在master上。

18.5用keepalived配置高可用集群


然后我们来测试一下高可用,

我们可以把主上的keepalived服务停掉,,然后主上的vip就被释放了,可以使用ip add查看,然后再看从上,可以看到从上已经绑定了vip。然后我们可以看从上的日志,,可以看到这个vip的ip被添加了。

然后我们在浏览器访问vip的ip,可以看到已经变成了backup。

之后我们再把主上的keepalived服务起来,ip add可以看到这个ip马上就能回来。


当然不只是nginx可以做高可用,mysql也可以,但是mysql做高可用必须保证两边的数据同步,如果主机宕机,从的数据和主不一样的话就会出问题。

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给出了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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