概述 集群和分布式都是从集中式进化而来的。分布式和集群会相互合作的，同时的集群和分布式。在这里重点说说集群 集群是什么？ 集群能提高单位时间内处理的任务数量，提升服务器性能 有多台服务器去处理任务，
当使用多台服务器架设成集群之后，我们通过负载均衡的方式，同一个用户（或者ip）访问时被分配到不同的服务器上，假设在A服务器登录，如果在B服务器拿不到用户的登录信息session。这时访问到B服务器时就出现未登录情况。
在项目实践中，有时我们需要多台服务器进行负载，以扩展服务器的宽带、增加吞吐量和提高网络数据的处理能力，从而提高用户的体验感，保证项目的质量。当一个项目部署在多台服务器上，我们习惯于使用nginx做负载均衡，这样同一个IP访问项目的时候会被自动分配到不同的服务器上； 但是，如果多台服务器的session不同步的话，则会导致很多问题，比如我们的登录状态、用户信息、数字字典等都会归零，都需要重新登录之后才能获取到，这样给用户的体验感就会很差，所以在多台服务器进行负载均衡的时候我们就得要考虑到多台服务器之间的session同步了。
Redis的性能很好，但在某些情况下还是不能满足我们的需求，比如过多的用户进入主页，导致Redis被频繁访问，此时就存在大量的读操作。在一些秒杀场景中，一瞬间有成千上万的读请求到达Redis服务器，显然单靠一台Redis服务器是不够的。一些服务网站对安全性有较高的要求，当主服务器不能工作的时候，需要从服务器代替原来的主服务器，作为灾备，以保证系统可以正常运行。因此更多的时候我们希望读写分离，读写分离的前提是读操作远远比写操作频繁的多，如果把数据存放在多台服务器上那么就可以从多台服务器上读取数据，从而消除了单台服务器的压力，读写分离的技术已经广泛用于数据库中。
背景 由于网站访问量大，需要多台服务器生成静态文件，然后多机负载，所有生成成了头等大事，一是方式所需，二是生成环节消耗CPU与内存操作太大，经常出问题。常用的生成方式：1.多台服务器，每台服务器放一个
我们在使用FastDFS部署一个分布式文件系统的时候，通过FastDFS的客户端API来进行文件的上传、下载、删除等操作。同时通过FastDFS的HTTP服务器来提供HTTP服务。但是FastDFS的HTTP服务较为简单，无法提供负载均衡等高性能的服务，所以FastDFS的开发者——淘宝的架构师余庆同学，为我们提供了Nginx上使用的FastDFS模块（也可以叫FastDFS的Nginx模块）。其使用非常简单。
FastDFS 是一个开源的轻量级高性能分布式文件系统（DFS）。 它的主要功能包括：文件存储，文件同步和文件访问，以及高容量和负载平衡。主要解决了海量数据存储问题，特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务。
现在稍微大一点的网站基本上都有好几个子域名，比如www.xz577.com, xz577.com, vip.xz577.com，这些网站如果需要共用用户登录信息，那么就需要做到session共享，当然前提是有相同的主域名。
mysql是一个高度定制化的数据库系统，提供了很多配置参数，一般都需要根据应用程序的特性和硬件情况对mysql做配置优化，windows配置文件为my.ini，linux为my.cnf
除了数据量大，另外一个常见的问题就是并发量高，很多架构就是针对这个问题设计出来的。 1.应用和静态资源分离 刚开始的时候应用和静态资源是保存在一起的，当并发量达到一定程度的时候就需要将静态资源保存到专
特征：一个master可以拥有多个slave，一个slave只对应一个master
简而言之，采用分布式系统，分布式应用和服务，分布式数据和存储，分布式静态资源，分布式计算，分布式配置和分布式锁。
尽管 Redis 的性能很好，但是有时候依旧满足不了应用的需要，比如过多的用户进入主页，导致 Redis 被频繁访问，此时就存在大量的读操作。显然单靠一台 Redis 服务器是完全不够用的 当主服务器不能正常工作的时候，我们希望从服务器代替原来的主服务器，作为灾备，以保证系统可以继续正常的工作 。
为了避免单点redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通。将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的，即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
如何打造一个高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全的应用系统？相信这是困扰着无数开发者的难题，在这里我们以一个网站为例，来讨论一下如何做好大型应用系统的架构设计。
描述：通常服务器操作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
1 功能简介 FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 主页地址：https://github.com/happyfish100/fastdfs FastDFS从2008年7月发布至今，已推出31个版本，后续完善和优化工作正在持续进行中。目前已有多家公司在生产环境中使用FastDFS。 FastDFS是一款类Google FS的开源分布式文件系统，它用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。它只能通过专有API对文件进行存取访问，不支持POSIX接口方式，不能mount使用。准确地讲，Google FS以及FastDFS、mogileFS、HDFS、TFS等类Google FS都不是系统级的分布式文件系统，而是应用级的分布式文件存储服务。
这是上月在公司内部的一次分享，现把PPT及交流内容整理成博客。 高可用 高可用（High Availability），是当一台服务器停止服务后，对于业务及用户毫无影响。 停止服务的原因可能由于网卡、路由器、机房、CPU负载过高、内存溢出、自然灾害等不可预期的原因导致，在很多时候也称单点问题。 解决单点问题主要有2种方式： 主备方式 这种通常是一台主机、一台或多台备机，在正常情况下主机对外提供服务，并把数据同步到备机，当主机宕机后，备机立刻开始服务。 Redis HA中使用比较多的是keepalived
在Java培训机构学习Java技术的时候，咱们都会学到缓存框架，那么咱们为什么要在Java培训中学习缓存框架呢，它最次要的一个起因就是能够放慢响应速度。明天，咱们通过本文次要是分享了 5 个罕用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架反对多台服务器的缓存读写性能，能够让你的缓存零碎更容易扩大。
对于大部分前端同学来说，后台服务或者整个网站架构是个黑盒，前端工程师所看到所接触的业务只是冰山一角。
Microsoft Web Farm Framework (WFF) 2.0 是微软开发的、基于IIS 7.x的小插件，能够帮助我们轻松实现Web网站的高性能、高可用性，用来在Web服务器群上提供和管理系统，从而使得集群的软件组件安装和配置成为可能，另外它还支持对ASP.NET应用的自动配置。WFF可以被集成到负载均衡系统，也可以通过配置来更新群里面的服务器，而且只需在某个时间停掉和更新一台服务器，而不需要停掉整个网站。如果想做基于IIS的反向代理，用WFF是一个不错的选择。 WFF包含了目前Web层面负载
SESSION是服务器为客户端创建的一个会话，存储用户的相关信息，用以标识用户身份等。在单服务器环境下是不需要考虑会话的一致性的问题的，但是在集群环境下就会出现一些问题，假如一个用户在登录请求时负载均衡到了A服务器，A服务器为其分配了SESSION，下次请求数据时被分配到了B服务器，此时由于B服务器不存在此用户的SESSION，此用户会被重定向到登录页面，这种情况是不合理的业务逻辑，所以需要维护SESSION的一致性。
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。
曾经被问过好多次怎样实现秒杀系统的问题。昨天又在CSDN架构师微信群被问到了。因此这里把我设想的实现秒杀系统的价格设计分享出来。供大家参考。
用上这三招，不论秒杀时负载多大，都能轻松应对。更好的是，Redis能够满足上述三点。因此，用Redis就能轻松实现秒杀系统。 用我这个方案，无论是电商平台特价秒杀，12306火车票秒杀，都不是事:)
说到 session，我相信每个程序员都不陌生，或多或少在项目中使用过。session 这个词，其实是一个抽象的概念，它不像 Cookie 那样有着明确的定义。当大多数程序员谈论 session 的时候，可能指的是服务端存储数据的 session 对象，例如，用户登录成功之后把用户信息存储在 session 中，类似于这样的程序
高可用是通过设计，减少系统不能提供服务的时间，是分布式系统的基础也是保障系统可靠性的重要手段。而 Redis 作为一款普及率最高的内存型中间件，它的高可用技术也非常的成熟。
在学习Java技术的时候，我们都会学到缓存框架，那么我们为什么要在Java培训中学习缓存框架呢，它最主要的一个原因就是可以加快响应速度。今天，我们通过本文主要是分享了 5 个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。
复制解决的基本问题 让一台服务器的数据让其他服务器保持同步，一台主库的数据可以同步到多台备库上，悲苦本身也可以被配置成另外一台服务器的主库。 MySQL支持两种复制方式：基于行的复制和基于语句的复制（逻辑复制）。这两种都是在主库上记录二进制日志，在备库重放日志的方式来实现异步的数据复制， 这说明同一时间主备库存在不一致，并且无法保证主备之间的延迟。 常见的复制用途 数据分布：MySQL通常复制不会造成很大的贷款压力，但基于行的复制会比基于语句的复制带宽压力大， 可以随意停止或开始复制，并在不同的地理位置来分
前言 年后是跳槽的高峰期，相信有不少朋友已经跃跃欲试了。想要找到好工作，离不开充分的面试准备。刚好沉思君最近在网上看到一份Java面试知识点，觉得很不错，所以摘录了其中比较典型的面试题并给出我的参考答案，供大家参考，如果有不同意见，可以在下方留言，我看到了会一一回复。废话不多说了，接下来我们就直奔主题。 面试题精选 1.HTTP请求的GET方法与POST方法的区别 根据RFC7231的定义，HTTP请求方法是用来表示客户端发送该请求的目的以及当请求成功时客户端期望从服务器获取的结果。 HTTP请求方法有
概述 我们在上一篇Windows平台分布式架构实践 - 负载均衡中讨论了Windows平台下通过NLB（Network Load Balancer) 来实现网站的负载均衡，并且通过压力测试演示了它的效果，可以说还是非常的理想的。同时我们也收集到了不少的问题，比如说如何在这种分布式的架构下使用Session，NLB中有一台服务器挂掉了会导致对外暴露的地址无法访问，如果实现服务器之间的同步，如果更好的进行热修复等等，还有我们在上一篇中也提到了NLB所提供的功能是非常简单的，为了回答我们前面提到的问题，也为了
将应用生成的页面缓存起来可以节省大量cpu资源。对于部分页面经常变换数据的，可以使用ajax来处理。
分布式文件服务器-FastDFS 什么是FastDFS FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标，使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。 FastDFS服务端有两个角色：跟踪器（tr
fastdfs作者及软件的下载方式：https://github.com/happyfish100
在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache – Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的时候可以快速
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对
分布式是指将一个业务拆分不同的子业务，分布在不同的机器上执行，集群是指多台服务器集中在一起，实现同一业务，可以视为一台计算机，一个云计算平台，就是通过一套软件系统把分布式部署的资源集中调度使用。要应对大并发，要实现高可用，既需要分布式，也离不开集群。
动态应用，是相对于网站静态内容而言，是指以c/c++、php、Java、perl、.net等服务器端语言开发的网络应用软件，比如论坛、网络相册、交友、BLOG等常见应用。动态应用系统通常与数据库系统、缓存系统、分布式存储系统等密不可分。 大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： 1）Web前端系统 2）负载均衡系统 3）数据库集群系统 4）缓存
高可用（High Availability，HA）也可以称为高可用性或高可用环境。HA是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。HA通常是指通过设计来减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，那么这时就可以称系统的可用性是100%。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，那么可以称系统的可用性是99%。很多公司（例如三大运营商、百度、京东等）的高可用目标都是4个9，也就是99.99%。
http://blog.csdn.net/jimmy609/article/details/37909013
所有的对象都放在内存，20万用户以下无压力。 如果游戏的用户很多，例如超过50万，内存就会不够，可使用LRU算法来淘汰一些数据。 流程：收到用户请求 - 在内存查找用户对象 - 如果不存在就从数据库中加载- 放入内存cache-如果cache中的用户超过20万 - 用LRU算法淘汰最古老的用户数据。 避免同步的IO操作，所有会发生写数据库的操作：例如角色获得了经验，要更新数据库；这类和游戏逻辑相关、安全性要求不高的保存操作，一律用异步操作，由后台的数据库保存线程定期保存。 流程：如果要保存到数据库
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web服务器：让用户访问需要公网IP地址，域名解析，当访问网站的用户较多，同时写入增多消耗IO，服务器磁盘压力，为了缓解压力，用户在网站的注册等某些字符串信息，那就存储到数据库服务器，图片视频附件等存储在存储服务器，不够用是也可以配置多台服务器
往期精选 在开发中大型Java软件项目时，很多Java架构师都会遇到数据库读写瓶颈，如果你在系统架构时并没有将缓存策略考虑进去，或者并没有选择更优的缓存策略，那么到时候重构起来将会是一个噩梦。本文主要是分享了5个常用的Java分布式缓存框架，这些缓存框架支持多台服务器的缓存读写功能，可以让你的缓存系统更容易扩展。 1、Ehcache– Java分布式缓存框架 Ehcache是一个Java实现的开源分布式缓存框架，EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的
作者：夏天的森林 出处：cnblogs.com/sharpxiajun/p/4237704.html 一，题记 前不久公司请来了位互联网界的技术大牛跟我们做了一次大型网站架构的培训，两天12个小时信息量非常大，知识的广度和难度也非常大，培训完后我很难完整理出全部听到的知识，今天我换了个思路是回味这次培训，这个思路就是通过本人目前的经验和技术水平来思考下大型网站技术演进的过程。 二，什么网站是大型网站 首先我们要思考一个问题，什么样的网站才是大型网站，从网站的技术指标角度考虑这个问题人们很容易犯一个毛病就是认
为了避免单点Redis服务器故障，准备多台服务器，互相连通，将数据复制多个副本保存在不同的服务器上，连接在一起，并保证数据是同步的，即使有其中一台服务器宕机，其他服务器依然可以继续提供服务，实现Redis的高可用，同时实现数据冗余备份。
注意：第五步循环rsync命令IP地址那一段，要结合自己的实际情况，去更改才行；rsync命令使用方法，参考上文所述
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