关于怎么样可以使服务不宕机 5C

一个应用系统(java开发),部署于weblogic中运行,在一台Windows服务器上已经运行了好几年了,现在客户提出想要实现如下功能,就是如何保证应用系统的服务不会停?比如服务器挂了怎么办,应用挂了怎么办?
有的说做weblogic集群,因为没有实际用到过,weblogic下的集群好用吗?

10个回答

多个服务器做容错 https://blog.csdn.net/pickinfo/article/details/8951534

1) 故障检测

为群集提供高可用性,它必须是能够从失败服务中恢复。 集群中的WebLogicServer实例通过监测,观察他们的同行服务器实例是否发生故障:

ü Socket实时点对点及时通信

WebLogic Server实例监控使用IP套接字网络连接的方法,实时检测对等服务器实例是否发生故障。 如果一个服务器实例通过Socket连接另外一个服务器实例进行数据通信时,由于网络中断或不可用故障发生时,那么将与这个不可用服务器实例相关的所有服务对象将从JNDI命名树中删除。

ü 定期的服务器心跳检测

如果集群环境下的服务器实例不开发实时的点对点及时通信,出现故障的服务器实例仍然能够被WebLogic Server通过心跳检测发现,并 组播或单播到集群中的其他成员分发这个心跳消息。

每个心跳消息包含数据的唯一标识该服务器实例消息。 服务器自身在10秒一个周期定时播出他们自己的心跳消息。 同时,每个服务器也在这个周期进行监控,以确保所有同行服务器的心跳消息正在发送组播或单播其心跳消息。一个服务器如果三次以上心跳检测失败(或30秒内未发出心跳消息),该服务器实例将被认为出现故障不可用,此时将与这个不可用服务器实例相关的所有服务对象将从JNDI命名树中删除。

分布式开发,功能性的宕机不至于影响整个项目的功能出现问题

将项目搭建成分布式的 多个节点。这样挂其中一个不会影响所有的功能使用,可以达到客户需求

多机器部署,业界内普遍的做法了。

分布式开发,多机器部署,这样就算挂了其中一个也不会影响其他

数据库容灾实时备份。
iis多进程运行。

分布式开发,多部署服务器

服务器集群部署,错误日志(类似于心跳检测)记录,自动将错误日志发送给管理员,制作远程启动服务器小工具,管理员可以通过手机重启服务器,过后查找宕机原因。

部署多节点 ,前端再放个反向代理

对于不太稳定的代码,在非业务时间自动kill掉重启一下

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软件测试2小时入门

本课程内容系统、全面、简洁、通俗易懂,通过2个多小时的介绍,让大家对软件测试有个系统的理解和认识,具备基本的软件测试理论基础。 主要内容分为5个部分: 1 软件测试概述,了解测试是什么、测试的对象、原则、流程、方法、模型;  2.常用的黑盒测试用例设计方法及示例演示;  3 常用白盒测试用例设计方法及示例演示;  4.自动化测试优缺点、使用范围及示例‘;  5.测试经验谈。

YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法,以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目:足球目标检测(单目标检测)、梅西目标检测(单目标检测)、足球和梅西同时目标检测(两目标检测)。 本课程的YOLOv3使用Darknet,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架,依赖少,可移植性好,值得深入探究。 除本课程《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程,请持续关注该系列的其它课程视频,包括: 《YOLOv3目标检测实战:交通标志识别》 《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习!

Python数据分析师-实战系列

系列课程主要包括Python数据分析必备工具包,数据分析案例实战,核心算法实战与企业级数据分析与建模解决方案实战,建议大家按照系列课程阶段顺序进行学习。所有数据集均为企业收集的真实数据集,整体风格以实战为导向,通俗讲解Python数据分析核心技巧与实战解决方案。

YOLOv3目标检测实战系列课程

《YOLOv3目标检测实战系列课程》旨在帮助大家掌握YOLOv3目标检测的训练、原理、源码与网络模型改进方法。 本课程的YOLOv3使用原作darknet(c语言编写),在Ubuntu系统上做项目演示。 本系列课程包括三门课: (1)《YOLOv3目标检测实战:训练自己的数据集》 包括:安装darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 (2)《YOLOv3目标检测:原理与源码解析》讲解YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3的原理、程序流程并解析各层的源码。 (3)《YOLOv3目标检测:网络模型改进方法》讲解YOLOv3的改进方法,包括改进1:不显示指定类别目标的方法 (增加功能) ;改进2:合并BN层到卷积层 (加快推理速度) ; 改进3:使用GIoU指标和损失函数 (提高检测精度) ;改进4:tiny YOLOv3 (简化网络模型)并介绍 AlexeyAB/darknet项目。

超详细MySQL安装及基本使用教程

一、下载MySQL 首先,去数据库的官网http://www.mysql.com下载MySQL。 点击进入后的首页如下:  然后点击downloads,community,选择MySQL Community Server。如下图:  滑到下面,找到Recommended Download,然后点击go to download page。如下图:  点击download进入下载页面选择No...

一学即懂的计算机视觉(第一季)

图像处理和计算机视觉的课程大家已经看过很多,但总有“听不透”,“用不了”的感觉。课程致力于创建人人都能听的懂的计算机视觉,通过生动、细腻的讲解配合实战演练,让学生真正学懂、用会。 【超实用课程内容】 课程内容分为三篇,包括视觉系统构成,图像处理基础,特征提取与描述,运动跟踪,位姿估计,三维重构等内容。课程理论与实战结合,注重教学内容的可视化和工程实践,为人工智能视觉研发及算法工程师等相关高薪职位就业打下坚实基础。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26281 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程2年有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~ 【学员专享增值服务】 源码开放 课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化 下载方式:电脑登录https://edu.csdn.net/course/detail/26281,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

董付国老师Python全栈学习优惠套餐

购买套餐的朋友可以关注微信公众号“Python小屋”,上传付款截图,然后领取董老师任意图书1本。

爬取妹子图片(简单入门)

安装第三方请求库 requests 被网站禁止了访问 原因是我们是Python过来的 重新给一段 可能还是存在用不了,使用网页的 编写代码 上面注意看匹配内容 User-Agent:请求对象 AppleWebKit:请求内核 Chrome浏览器 //请求网页 import requests import re //正则表达式 就是去不规则的网页里面提取有规律的信息 headers = { 'User-Agent':'存放浏览器里面的' } response = requests.get

web网页制作期末大作业

分享思维,改变世界. web网页制作,期末大作业. 所用技术:html css javascript 分享所学所得

技术大佬:我去,你写的 switch 语句也太老土了吧

昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码,大部分代码都写得很漂亮,严谨的同时注释也很到位,这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时,还是忍不住破口大骂:“我擦,小王,你丫写的 switch 语句也太老土了吧!” 来看看小王写的代码吧,看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

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