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。
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。
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
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%。
sql server 作为目前主流的数据库，用户遍布世界各地。sql server也有一些比较成熟的主备方案，目前主要有：复制模式(发布-订阅模式)、镜像传输模式、日志传输模式、故障转移集群。后面会一一介绍介绍各自的优缺点。
每日一句 去过的地方越多，越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多，越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系，首先部署主从复制，只有主从复制完了，才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题，单机数据库承担了太多的请求，导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是，多加几台服务器，把压力分担到多台服务器上，但是这样会带来一个问题，多台数据库之间的数据同步，这是一
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。
Redis专题（六） ——Redis高可用（复制篇） （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、单台服务器 单台redis服务器，会出现单点故障，且需要承受所有的负载。另外，所有的内容都存在单个服务器上，该服务器会成为瓶颈。 使用多台服务器作为redis服务器，需要考虑集群管理，如数据一致性、增加节点、故障恢复等问题。redis对处理这些问题有一套方案。 二、复制 redis的持久化功能保证了数据的持久性，但是如果服务器故障，数据还是可能会丢失，因此需要将数据备份到其他服务器。当一台服
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。
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。
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。
目前主流的数据库都支持数据复制功能，使用这个功能可以对数据库进行简单的伸缩 以mysql为例 在这个方案中,虽然多台服务器部署MySQL实例,但是他们的角色有主从之分,数据写操作都在主服务器上,由
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
本人转载：http://www.cnblogs.com/ejiyuan/archive/2010/10/29/1796292.html
系统的高可用架构就是要在上述各种故障情况下，保证系统依然可用提供服务，具体包括以下几种架构方案。
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。
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
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
本文以某个电商为原型，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知，文章最后汇总了一些架构设计的原则。
用户拟在运营商租用了多台的服务器，都为提供业务交易查询的web服务器。用户提出准备使用自购的dns服务进行单个域名的多个ip地址设置，已完成业务交易查询的web服务器的负载均衡。粗一听，好像挺完美的方案，但实际不可行。
当应用较复杂时，为了分离职责，将其中具有清晰职责的、内聚性强的部分，抽象出概念，便于理解。
GIT地址：https://gitee.com/michlee/mysql-sync
现在无论是企业的业务系统还是互联网上的网站程序都面临着数据量大的问题，这个问题如果解决不好将严重的影响系统的运行速度，下面就针对这个问题的各种解决解决方案进行介绍。 1. 缓存和页面静态化 1.1 缓存 数据量大这个问题最直接的解决方案就是使用缓存，缓存就是将数据库中获取的结果暂时保存起来在，在下次使用的时候无需从数据库中提取，这样可以大大降低数据库压力。常用的缓存框架有Ehcache、Memcache 和 Redis等。 不过缓存也不是什么情况都适用，它主要用于数据变化不是很频繁的情况。而且如果是定期失效
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。
我们之前的案例都是在单个节点上实现的，在生产环境中这种做法是有风险的，如果服务宕机、崩溃或者硬盘坏了都会对公司业务造成损失，因此我们需要数据备份。在MongoDB中我们可以通过副本集来实现这一需求，MongoDB副本集(Replica Set)是有自动故障恢复功能的主从集群，有一个Primary节点和一个或多个Secondary节点组成，如果Primary崩溃了，会自动从Secondary中选择一个将其升级为新的主服务器，本文我们先来看看副本集环境的搭建。 本文是MongoDB系列的第十五篇文章，了解前
做开发的时候要做MySQL的数据库同步，两台安装一样的系统，都是FreeBSD5.4，安装了Apache 2.0.55和PHP 4.4.0，MySQL的版本是4.1.15，都是目前最新的版本。
主从复制是指将主数据库的 DDL 和 DML 操作通过二进制日志传到从库服务器中，然后在从库上对这些日志重新执行（也叫重做），从而使得从库和主库的数据保持同步。
主从复制是指一台服务器充当主数据库服务器，另一台或多台服务器充当从数据库服务器，主服务器中的数据自动复制到从服务器之中。对于多级复制，数据库服务器即可充当主机，也可充当从机。MySQL主从复制的基础是主服务器对数据库修改记录二进制日志，从服务器通过主服务器的二进制日志自动执行更新。
陈桦 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨晚，外媒都在用夸张的标题报道IBM的人工智能又立功了，例如说IBM的速度快得很“抓马”云云。到底怎么回事，量子位把IBM Research的博
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。Mongodb的集群模式包括三种： 1 Replica set （主备节点的数据均一致） 2 Sharding （分片） 3 Master-Slaver （目前已很少使用） 本篇文章介绍Replica set集群搭建 Replica set通常成为复本集模式，复制集模式的好处是，一切自动化。首先，复制集模式本身做了大量的管理工作，自动管理从节点，确保数据不会不一致。其次，主节
负载均衡设备允许把一台web server轻易扩展成web server集群(前提是所有的web server必须配置完全相同)，有访问请求时，该设备会把该请求根据一定的算法，分配给web服务器集群中的某一台服务器，从而大大增加了web server的并发处理能力。 实际应用中，通常把多个web server放在同一机房，相互之间可以用局域网访问。 1.文件同步问题: 多个web服务器上的网站文件必须完全相同，否则有可能造成用户前后二次请求访问的页面内容不同，所以文件同步是必须要考虑的首要问题. 这里介绍几
十几年前，我参加阿里巴巴面试的时候，觉得阿里巴巴这样的网站Web应用开发简直小菜，因为我之前是做类似Tomcat这样的Web容器开发的，所以面试的时候信心满满。
和MongoDB不同的是，Redis中的主从复制，主节点挂掉后不会自动选举，如果需要自动选举需要借助Redis Sentinel来实现
在《.NET Core基于SQL Server数据库实现读写分离实战演练》分享课程中已经演示过。
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
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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。 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网站的访问量是衡量的指标，懂点行的人也许会认为是网站在单位时间里的并发量的大小来作为指标，如果按这些标准那么像hao123这样的网
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
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
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。
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