在搭建完集群环境后，不得不考虑的一个问题就是用户访问产生的session如何处理。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第六部分，主要介绍高可用计算架构，介绍了高可用架构设计的要点以及不同架构方式的优缺点。
上面是一些安全体系系统，如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统，如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务，如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢，是中间件服务，如MQS即队列服务，OCS即缓存服务等。
高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
在互联网尤其是移动互联网行业中一旦用户量达到一定数量级别之后，会面对高并发和海量数据的挑战，面对这种挑战必须提升系统整体的性能，可以采用垂直扩展和水平扩展两种方式。负载均衡是一种水平扩展的方式，它是建立在现有网络结构之上，它提供了一种有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
前段时间表妹收到了小米秋招补录的面试邀请，一面还算顺利，很快就通过了，但在看二面面试录屏的时候，我发现了一个问题，回答的不是很好，也就是我们今天要聊的这个问题：Redis 如何保证数据不丢失？
这实际上是一种静态分片技术。Redis实例的增减，都得手工调整分片程序。基于此分片机制的开源产品，现在仍不多见。这种方式下，可运维性较差。出现故障，定位和解决都得研发和运维配合着解决，故障时间变长。
3、在tomcat1和tomcat2中的webapps\ROOT目录下删除页面然后加上这三个页面
单位的云办公相关系统没有成熟的平滑发布方案，导致每一次发布都是直接发布，dll文件或配置文件的变更会引起站点的重启。
url hash架构对url进行一次hash算法，然后通过hash结果找到对应的服务器。因为针对单一个url的hash结果是一样的，所以理论上这个url会被永久分配到固定的一台服务器上。另外因为经过了hash算法，所以分配url就很均匀，同时访问量也可以达到均衡。
当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。
redis 的复制分为两部分操作 同步（SYNC）和 命令传播（command propagate）
面对直播软件源码的高并发问题，分布式和集群有着不同的解决方式，关于分布式和集群的优劣势探讨也是直播软件源码开发中经常会遇到的，看似相同的两个方式面对高并发有什么优缺点呢？
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：翁智华 出处：https://www.cnblogs.com/wzh2010/ 平滑发布的介绍 背景 单位的云办公相关系统没有成熟的平滑发布方案，导致每一次发布都是直接发布，dll文件或配置文件的变更会引起站点的重启。 云办公系统的常驻用户有10000+，即使短短半分多钟，也会收到一堆投诉。基于此，我们梳理了一套平滑发布的方案。 实施方案 1、跟nginx代理服务器约定了一个健康检查的接口 2、通过接口返回的http状态码来让ngx是否分流用户请求（这个我们单位
随着互联网公司的项目在微服务和分布式的环境下进行的搭建，导致一个项目可能分别部署在几个甚至很多的服务器集群下，此时就会出现一个问题：
你说这5连问，谁受得了啊，从浅到深，一环扣一环，简直不要了，别怕，仔细阅读本文，这些问题都会迎刃而解。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
沉思君在之前的文章《谈谈HTTP状态保持》里介绍了有关HTTP状态保持的知识点，我们知道HTTP协议本身是无状态的，因此在使用HTTP协议进行通信的过程中，需要借助Session机制进行状态的保持。然而在大型网站中，我们的服务器数量通常不止一台，可能是几十台甚至几百台之多，用户发起的HTTP请求通常要经过像Ngnix之类的负载均衡器之后，再路由到具体的服务器上，由于Session默认是存储在单机服务器内存中的，因此在分布式环境下同一个用户发送的多次HTTP请求可能会先后落到不同的服务器上，导致后面发起的HTTP请求无法拿到之前的HTTP请求存储在服务器中的Session数据，从而使得Session机制在分布式环境下失效。
前言 沉思君在之前的文章《谈谈HTTP状态保持》里介绍了有关HTTP状态保持的知识点，我们知道HTTP协议本身是无状态的，因此在使用HTTP协议进行通信的过程中，需要借助Session机制进行状态的保持。然而在大型网站中，我们的服务器数量通常不止一台，可能是几十台甚至几百台之多，用户发起的HTTP请求通常要经过像Ngnix之类的负载均衡器之后，再路由到具体的服务器上，由于Session默认是存储在单机服务器内存中的，因此在分布式环境下同一个用户发送的多次HTTP请求可能会先后落到不同的服务器上，导致后面发起
当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
本文尝试从Service暴露服务方式、Service控制器实现原理、使用规范等方面对Kubernetes 中的Service进行详细介绍。
缺点：没有考虑机器的性能问题，根据木桶最短木板理论，集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被集群调
以前我们都是一个war包，包含了很多很多的代码，反正我开始工作的时候做的就是这样的项目，一个金融系统，代码具体多少行记不清楚了，内部功能超多，但是实际能用到的不多，代码冗余超大，每次部署大概要10分钟以上。
优势 开源，稳定，快速，可扩展 由 Java开发 基于 restful web接口与服务器交互的分布式搜索引擎 搜索引擎除了elasticsearch还有 solr sphinx 有关 ELK 日志分析系统 Lucene是java开发的底层的搜索引擎 关系型数据库搜索的缺点 无分布式 无法打分 无法解析搜索请求 效率低 分词 （中文分词是个有技术含量的活） 文档数据库和关系数据库差别很大 nosql 和 sql 就是文档和数据的差别 mongodb 和关系型数据各有优缺点 mongodb 的优点
RDB持久化是指将当前进程中的数据生成快照的方式保存到硬盘中。保存的文件名后缀时rdb。Redis重新启动的时候会读取快照中的文件进行恢复数据；
对上述的任务，我们给一个专业的名字来形容，那就是延时任务。那么这里就会产生一个问题，这个延时任务和定时任务的区别究竟在哪里呢？一共有如下几点区别
双机热备指基于高可用系统中的两台服务器的热备（或高可用），因两机高可用在国内使用较多，故得名双机热备。双机高可用按工作中的切换方式分为：主-备方式（Active-Standby方式）和双主机方式（Active-Active方式），主-备方式指的是一台服务器处于某种业务的激活状态（即Active状态），另一台服务器处于该业务的备用状态（即Standby状态)。而双主机方式即指两种不同业务分别在两台服务器上互为主备状态（即Active-Standby和Standby-Active状态）。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第五部分，主要介绍高可用存储架构，分别介绍了双机架构和集群架构以及各种具体方案的优缺点和应用场景。
通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失（或少量丢失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。 但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。
一般情况下，为了减轻数据库的访问压力，我们会把热点数据保存在内存中而不是直接从后端数据库中读取。Redis虽然是一个极其优秀的非关系型数据库，但是在大型网站应用，热点数据的并发访问量达到百万千万是很正常的，这个时候单个redis就不能够保证数据量的访问和存储。这个时候我们就可以搭建redis集群,可以保证数据的分散存储与数据的一致性，实现redis的高可用，发生故障时保证程序的正常运行与数据的保存。 Redis有几种集群模式，每种模式都有它各自的特点，下面将介绍redis的集群搭建模式之一：主从模式。
近年来，以阿里为代表的互联网企业提出的“去IOE”，在业界引起了广泛的讨论。“去IOE”直接含义是不使用传统IT巨头的产品，这些厂商产品虽然好，但基本处于市场垄断地位，用户议价能力较弱，成本高昂，技术受制于人，供应链风险较大。“去IOE”更深层次的含义是采用分布式的架构替代集中式的架构，构建高可用、易扩展、低成本的分布式架构。 随着国家安全可控政策的实施，移动互联网的兴起，业务量的迅速提升，以及利率市场化所带来的成本约束日益显现，银行业信息系统采用分布式架构是大势所趋。近年来，农业银行在分布式架构方面进行了
这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式，讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中，我们将会探讨服务发现相关问题。
文章目录 揭开 LVS 神秘的面纱 一 前言 二 认识 LVS 三 了解三种模式 3.1 Virtual Server via Network Address Translation（VS/NAT） 3.2 Virtual Server via IP Tunneling（VS/TUN） 3.3 Virtual Server via Direct Routing（VS/DR） 四 每种模式的优缺点 4.1 NAT 模式 4.
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。
主要介绍：复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 利用二进制日志增量进行 不需要太多的带宽 但是使用基于行的复制在进行大批量的更改时会对带宽带来一定得压力，特别是跨IDC环境下进行复制 实现在不同服务器上的数据分布 实现数据读取的负载均衡 需要其他组件配合完成 利用DNS轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库， 使用LVS，haproxy
一般可以将架构分为两类，一类是以垂直扩展（Scale up）为主的架构，如通过增加单机配置，或者将中低端设备升级成为高端设备，用以提升系统的处理能力，称之为集中式架构，早期的哑终端主机架构是典型代表。
单体架构也可叫单体系统或单体应用，是一种把系统所有的功能模块耦合在一个应用的架构方式。
很多朋友向我咨询关于里面提到的高可用的方案的优缺点以及如何选择合适的方案线上使用，这里再整理发出来，供大家参考，如有不妥之处，欢迎批评指正，也欢迎推荐更好的技术方案。不废话了，来看看方案吧～
来 源：https://yq.aliyun.com/articles/690978
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