Oracle从11.2.0开始，ASM组件被GRID集成，如果采用ASM管理，则必须首先安装GRID。 对于多线程的SUN主机型号，比如SUN T系列主机，采用多核模式，如果虚拟的CPU总数超过64个则会触发bug9606166，在11.2.0.2版本中被修复，如果安装11.2.0.2以下版本，需要将CPU数OFFLINE64以后的所有CPU，安装完成后，再安装以下PATCH解决.

ActiveMQ基于共享文件系统的HA方案

Master-Slave 的数据库机构解决了很多问题，特别是read/write比较高的web2.0应用： 1 、写操作全部在Master结点执行，并由Slave数据库结点定时(默认60s)读取Master的bin-log 2 、将众多的用户读请求分散到更多的数据库节点，从而减轻了单点的压力

指导IBM系列机型上的使用HACMP安装配置双机集群系统（HA方式）

Apache Zookeeper 是由 Apache Hadoop 的 Zookeeper 子项目发展而来，现在已经成为了 Apache 的顶级项目。Zookeeper 为分布式系统提供了高效可靠且易于使用的协同服务，它可以为分布式应用提供相当多的服务，诸如统一命名服务，配置管理，状态同步和组服务等。 Zookeeper 接口简单，开发人员不必过多地纠结在分布式系统编程难于处理的同步和一致性问题上，你可以使用 Zookeeper 提供的现成(off-the-shelf)服务来实现分布式系统的配置管理，组管理，Leader 选举等功能。

在给大家介绍ZooKeeper之前先来给大家介绍一种技术——分布式协调技术。那么什么是分布式协调技术？那么我来告诉大家，其实分布式协调技术主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成＂脏数据＂的后果。这时，有人可能会说这个简单，写一个调度算法就轻松解决了。

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。

ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现，使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性，也正是基于这样的特性，使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍，本文将结合作者身边的项目例子，系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。值得注意的是，ZK并非天生就是为这些应用场景设计的，都是后来众多开发者根据其框架的特性，利用其提供的一系列API接口（或者称为原语集），摸索出来的典型使用方法。因此，也非常欢迎读者分享你在ZK使用上的奇技淫巧。ZooKeeper典型应用场景一览数据发布与订阅（配置中心）发布与订阅模型，即所谓的配置中心，顾名思义就是发布者将数据发布到ZK节点上，供订阅者动态获取数据，实现配置信息的集中式管理和动态更新。

Zookeeper配置项说明：Zookeeper常见基本配置项： tickTime: CS通信心跳 initLimit: LF初始通信时限 syncLimit: LF同步通信...

来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两个方面介绍 Zookeeper 的Windows安装和配置. 首先需要安装JdK，从Oracle的Java网站下载，安装很简单，就不再详述。

zookeeper配置为集群模式时，在启动或异常情况时会选举出一个实例作为Leader。其默认选举算法为FastLeaderElection。

Zookeeper的安装和配置十分简单, 既可以配置成单机模式, 也可以配置成集群模式. 下面将分别进行介绍.

命名服务在zookeeper的文件系统里创建一个目录，即有唯一的path配置管理程序总是需要配置的，如果程序分散部署在多台机器上，要逐个改变配置就变得困难。

zkdash是一个 zookeeper 的管理界面，也可以作为任何基于 zookeeper 的配置管理项目比如：Qconf。

当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我 们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通 过搭建不同的服务和架构来解决。

mongodb+sharding（集群的配置步骤和真实生产环境的搭建过程）

Redis的复制功能是完全建立在之前我们讨论过的基于内存快照的持久化策略基础上的，也就是说无论你的持久化策略选择的是什么，只要用到了Redis的复制功能，就一定会有内存快照发生，那么首先要注意你的系统内存容量规划，原因可以参考我上一篇文章中提到的Redis磁盘IO问题。

【原文编者的话】 我来自上海Hypers 国内顶尖的大数据分析公司，参加过“云雀Docker巨好玩”并获得一等奖，年纪尚小请大家多多指教。因为有人提出了这个想法，我之前已经成功实践过这些 实验，自己也就把百度和Google不到的私房菜贡献出来，只有一个要求，希望大家互相帮助，不要自吹自擂就行，多多分享。

问题导读： 1.zookeeper在kafka的作用是什么？ 2.kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么？ 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的？ 4.partitions设计的目的的根本原因是什么？

本文会讨论一下Redis的复制功能以及Redis复制机制本身的优缺点以及集群搭建问题。