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在非云环境中，要实现服务的高可用和负载功能一般会使用haproxy+keepalived方案，通过使用vrrp管理vip地址的的自动漂移，以及通过haproxy实现服务的负载功能。除了vrrp协议，还需要确保我们的主机网络中支持无偿arp，以保证我们的路由器或其他主机能够正确的将vip地址解析到正确的mac地址。在下图中，采用两个服务器安装keepalived+haproxy进行主备部署，后面有三台独立的RS服务器，当然keepalived本身也可以和RS服务部署在同一台服务器上。 下面是针对haproxy的配置，我们要配置haproxy直接绑定的虚拟vip地址的话，需要开启ip_nonlocal_bind这个配置项，如果监听的是0.0.0.0地址的话就无所谓： [root@master3 ~]# echo net.ipv4.ip_nonlocal_bind=1 /etc/sysctl.d/haproxy-keepalived.conf [root@master3 ~]# sysctl -p /etc/sysctl.d/haproxy-keepalived.conf [root@master3 ~]# cat /etc/haproxy/haproxy.cfg #--------------------------------------------------------------------- # Example configuration for a possible web application. See the # full configuration options online. # # http://haproxy.1wt.eu/download/1.4/doc/configuration.txt # #--------------------------------------------------------------------- #--------------------------------------------------------------------- # Global settings #--------------------------------------------------------------------- global # to have these messages end up in /var/log/haproxy.log you will # need to: # # 1) configure syslog to accept network log events. This is done…

link:https://github.com/timescale/timescaledb[timescaledb]是postgresql数据库的一个插件，通过hypertable实现对时间序列数据库进行分块，通过把大表分为多个小表的方式，新的数据总是插入到最新的块上，由于进行了分块，使得索引数据变小，保持索引一直处于内存当中，不用去磁盘交换数据，因此加快了数据的插入速度。timescaledb官方提供了数据库性能测试工具和数据，可参考link:https://github.com/timescale/benchmark-postgres[benchmark-postgres]。 官方也有link:https://blog.timescale.com/timescaledb-vs-6a696248104e[测试报告]，随着数据量的增加，数据插入的性能一直处于稳定状态，而相比之下，postgresql则表现为指数级下降。 本测试采用官方提供的数据和程序，测试环境为阿里云ecs.g5.large云服务器，具体配置如下： * 2核cpu * 8GB内存 * 两块100GB ssd云盘，1800 IOPS * 系统为Debian 9.2 ## 测试步骤： 分别挂在两块ssd云盘到/data和/data1。 安装postgresql-9.6，安装timescaledb扩展。修改配置，修改配置： ```ini shared_preload_libraries = 'timescaledb' data_directory = ‘/data/pgdb’ shared_buffers = 2GB ``` 保存后重启postgresql。具体步骤参考相应的文档。 下载官方提供的link:https://timescaledata.blob.core.windows.net/datasets/benchmark_postgres.tar.bz2[数据]并解压到/data1目录下，cpu-data.csv中包含1亿条数据，每条数据格式如下： ```shell 2016-01-03 23:59:30+00,host_1999,80.6521114433705,60.9865370795396,38.7496729040943,11.5620089238801,47.2124408432341,82.4793308352443,41.6463534391737,85.2477509705689,53.843722695106,52.3795963946359 ``` 下载测试程序，安装go环境，并编译3个程序，并将测试程序拷贝到/data1目录下。 创建benchmark数据，并初始化cpu_ts和cpu_pg表： ```shell postgres@debian:/data1$ psql -c 'CREATE DATABASE benchmark;' postgres@debian:/data1$ psql -d benchmark benchmark-setup-timescaledb.sql postgres@debian:/data1$ psql -d benchmark benchmark-setup-postgresql.sql ``` 分别想cpu_pg和cpu_ts数据库插入数据： ``` postgres@debian:/data1$ ./copy --db-name=benchmark --table=cpu_pg --verbose --reporting-period=30s --file=cpu-data.csv --connection='host=localhost user=postgres password=postgres' postgres@debian:/data1$ ./copy…

译自http://docutils.sourceforge.net/docs/ref/rst/restructuredtext.html reStructuredText是纯文本格式，采用简单直观的结构表示结构化的文档。这些结构很容易阅读和处理。本篇文档本身就是reStructuredText例子。reStructureText解析器是Docutils的一个组件。 用简单，隐式的标记来表示特殊的结构，如节标题，无序列表和强调。使用的标记尽可能的简单和恰当。不经常使用的标记可能会比较复杂或有明确的标记。 reStructuredText既可以应用于篇幅较小的文档（如内联程序文档，如python文档），也可一个用于篇幅很长的文档（如本文）。 第一部分通过例子来展示一些reStructuredText基本语法，然后会给出详细的语法规范。 本篇文章通过文本块来展示示例。 内容 语法概览 语法详细 空白字符 空行 缩进 转义机制 引用名称 文档结构 文档 节 转换 主体元素 段落 无序列表 有序列表 定义列表 字段列表 书目字段 RCS关键字 选项列表 文本块 缩进文本块 引用文本块 行块 块引用 Doctest块 表格 网格表格 简单表格 显示标记块 脚注 自动编号脚注 自动符号脚注 手动和自动编号混合脚注 引文 链接目标 匿名链接 指令 替代定义 注释 隐士链接目标 内联标记 内联标记识别规则 识别顺序 字符级内联标记 强调 着重强调 解释文本 内联文本 超链接引用 嵌入式URI和别名 内联内部目标 脚注引用 引文引用 替代引用 标准超链接 单位 长度单位 百分比单位 错误处理 语法概述 reStructuredText文档由主体或块级元素构成，还可以结构化为节。节是根据标题样式（下划线和可选的上划线）决定的。节包含主体元素和/或子节。主体元素包含更多的元素，如列表项，段落和其他主体元素。其他的，例如段落包含文本和内联标记元素。 下面是一些主体元素示例：…