acks这个参数有三个值：0，1，-1，但是不用的参数对应的含义不同，那如果我们想要保证数据不丢失，acks 值应该设置为哪个参数呢？数据写入到leader replica，然后返回处理成功的响应给生产者，假如这个时候leader replica 在的服务

　　在Kafka在0.8以前的版本中，是没有Replication的，一旦某一个Broker宕机，则其上所有的Partition数据都不可被消费，这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖。同时Producer都不能再将数

如果这个preferred replica不是leader且在isr中，则controller发出request到这个preferred replica的broker，通知其作为topic partition的leader. The controller

搜索引擎通过分片和副本实现了高性能、高伸缩和高可用。分片技术为大规模并行索引和搜索提供了支持，极大地提高了索引和搜索的性能，极大地提高了水平扩展能力；副本技术为数据提供冗余，部分机器故障不影响系统的正常使用，保证了系统的持续高可用。

在ES内部会自动做一些事情：primary shard & replica shard会自动负载均衡。如果只有5台机器，15个分片，每个shard占用的资源会更少，但是容错性会比10个分片的要好，此时最多可以容纳2台机器宕机，而10个分片只能容纳1

}单node环境下，创建一个index叫test_index,有5个primary shard,5个replica shard集群的status是yellow. 此时即使存放primary shard的节点挂掉了，ES的shard allocation 会

若该Broker永远不能再恢复，亦或磁盘故障，则其上数据将丢失。而Kafka的设计目标之一即是提供数据持久化，同时对于分布式系统来说，尤其当集群规模上升到一定程度后，一台或者多台机器宕机的可能性大大提高，对于Failover机制的需求非常高。因此，Kafk

NWR是一种在分布式存储系统中用于控制一致性级别的一种策略。在Amazon的Dynamo云存储系统中，就应用NWR来控制一致性。NWR值的不同组合会产生不同的一致性效果，当W+R>N的时候，整个系统对于客户端来讲能保证强一致性。即线上正常存在的Rep

如果这个preferred replica不是leader且在isr中，则controller发出request到这个preferred replica的broker，通知其作为topic partition的leader. The controller

高可用高可用机制Kafka在0.8以前的版本，并不提供高可用机制，一旦一个broker宕机，则宕机期间该broke上的所有partition均不可用。从0.8版本开始，kafka开始提供高可用机制。每个topic下的partition都有主分区以及多个fo

Replica Set在国内叫做副本集，简单来说就是一份数据在多个地方存储。　　 有人说一份数据在多个地方存储占用了大量的额外空间，是一种浪费。　这个说法不能说对也不能说不对，要从不同的角度考虑。副本集提供了容错性，高可用性。.primary用于接收cl

在每个MongoDB Instance中，都有一个本地数据库，用于存储 Replication 进程的信息和本地数据。如果实例上有些collection 和 data不计划被复制到其他MongoDB Instance，可以将这些collection 和 d

副本集是一组MongoDB实例组成的集群，由一个主服务器和多个备份服务器构成。通过Replication，将数据的更新由Primary推送到其他实例上，在一定的延迟之后，每个MongoDB实例维护相同的数据集副本。通过维护冗余的数据库副本，能够实现数据的异

如果Secondary的磁盘不能像Primary的磁盘那样快速将数据刷新到磁盘上，将不能和Primary保持同步更新。可以使用iostat或者vmstat检查磁盘使用状况。如果在维护的过程中程序出现socket连接错误，可以检查TCP的keepalive设

MongoDB Replica Set是MongoDB官方推荐的主从复制和高可用方案，用于替代原有的Master-Slave主从复制方案。Replicat Set具有自动切换功能，当Primary挂掉之后，可以自动由Replica Set中的某一个Seco

副本集基础Replica Set是mongodb提供的一个去中心化的备份模式，每个mongod都可以是master，且副本集内会自动选举出一个primary，其他都暂时为seconary，primary挂掉后会自动选举出新的primary。副本集内所有mo

MongoDB部署实验系列文章，MongoDB做为NoSQL数据库，最近几年持续升温，越来越多的企业都开始尝试用MongoDB代替原有Database做一些事情。MongoDB也在集群，分片，复制上也有相当不错的的表现。我通过将做各种MongoDB的部署实

MongoDB Sharding Cluster是一种可以水平扩展的模式，在数据量很大时特给力，一直想研究一下，要构建一个MongoDB Sharding Cluster，需要三种角色： 1. Shard Server: mongod实例，用于存储实际的

Replica Set使用的是n个mongod节点，构建具备自动的容错功能,自动恢复的的高可用方案。使用Replica Set来实现读写分离。通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk，由Secondary来分担读的压力，Primary只承担写操作。对于

Glusterfs3.2.4/5支持五种Volume，即Distribute卷、Stripe卷、Replica卷、Distribute stripe卷和Distribute replica卷，这五种卷可以满足不同应用对高性能、高可用的需求。如果能够同时获得