存储服务器

node.js中session存储的数据为undefined问题（已解决）— 两种解决方案 问题： 当客户端通过一个接口在服务器session中存储数据后，通过另一个接口再次访问session，打印出来的结果是 undefined 分析： 在保证服务器代码没问题的情况下，访问不到session中的数据，原因一定是： 服务器把客户端的两次访问当成两个不同的客户端。 解决方案1： 前端一定要解决跨域问题！ 这里我距离vue-cli中的跨域问题解决方案： config 文件里的 index.js 中的 proxyTable 修改为： proxyTable : { '/api' : { target : 'http://localhost:3000' , // 接口的域名 // secure: false, // 如果是https接口，需要配置这个参数 changeOrigin : true , // 如果接口跨域，需要进行这个参数配置，为true的话，请求的header将会设置 为匹配目标服务器的规则（Access-Control-Allow-Origin） pathRewrite : { //本身的接口地址没有 '/api' 这种通用前缀，所以要rewrite，如果本身有则去掉 '^/api' : '' } 设置后我们请求接口就要将 localhost:3000 改为 /api 。

Cookie Cookie 是在 HTTP 协议下，服务器或脚本可以维护客户工作站上信息的一种方式。Cookie 是由 Web 服务器保存在用户浏览器（客户端）上的小文本文件，它可以包含有关用户的信息。无论何时用户链接到服务器，Web 站点都可以访问 Cookie 信息 。 目前有些 Cookie 是临时的，有些则是持续的。临时的 Cookie 只在浏览器上保存一段规定的时间，一旦超过规定的时间，该 Cookie 就会被系统清除 。 持续的 Cookie 则保存在用户的 Cookie 文件中，下一次用户返回时，仍然可以对它进行调用。在 Cookie 文件中保存 Cookie，有些用户担心 Cookie 中的用户信息被一些别有用心的人窃取，而造成一定的损害。其实，网站以外的用户无法跨过网站来获得 Cookie 信息。如果因为这种担心而屏蔽 Cookie，肯定会因此拒绝访问许多站点页面。因为，当今有许多 Web 站点开发人员使用 Cookie 技术，例如 Session 对象的使用就离不开 Cookie 的支持 Session Session直接翻译成中文比较困难，一般都译成时域。在计算机专业术语中，Session是指一个终端用户与交互系统进行通信的时间间隔，通常指从注册进入系统到注销退出系统之间所经过的时间。以及如果需要的话，可能还有一定的操作空间。 需要注意的是

https://blog.csdn.net/weixin_45494421/article/details/98760782 概要：常见的分布式文件系统有GFS、HDFS等，也有新兴的基于区块链IPFS/Filecoin等。有的广泛应用，有的开始挑战，有的是闭源，有的开源。在不同的领域和不同的计算机发展阶段，它们都对数据存储起到了各自的作用。那么这些分布式文件系统都有什么优缺点？我们应该怎样选择适合自己的解决方案？ 一、HDFS：被雅虎开源的分布式文件系统 Hadoop分布式文件系统（HDFS），是一个分布式、可扩展的Hadoop框架，具有高容错、低成本部署优势。HDFS提供对应用程序数据的高吞吐量访问，适用于具有大型数据集的应用程序。HDFS最初是作为Apache Nutch网络搜索引擎项目的基础设施而构建的，现在是Apache Hadoop子项目。 HDFS如何工作？HDFS支持计算节点之间的数据快速传输，文件系统多次复制或复制每个数据，并将副本分发到各个节点，将至少一个副本放在与其他服务器机架不同的服务器上。因此，崩溃的节点上的数据可以在群集中的其他位置找到。这可确保在恢复数据时继续处理。这使得HDFS高容错性。简单来说，HDFS将文件拆分为块，并将它们分布在集群中的节点上。 架构分析：HDFS采用的是主/从架构（master/slave ）

今天记录下图片的分布式存储和负载均衡实现原理。 对于Web服务器而言，用户对图片信息的访问是很消耗服务器资源的。当一个网页被浏览时,Web服务器与浏览器建立连接,每个连接表示一个并发。当页面包含多个图片时,Web服务器与浏览器会产生多个连接,同时发送文字和图片以提高浏览速度。因此,页面中图片越多Web服务器受到的压力也就越大。 一般小型网站是把所有页面和图片统一存放在一个主目录下,这样的网站对系统架构、性能要求都很简单。下面是原理图 一些稍有规模的网站都保存有大量图片资源。用户在访问这些站点网页时,网页中图片信息占到页面数据流量的大部分。由于受客户端浏览器限制,无法从一台服务器上同时下载页面中所有图片信息,因此即使服务器有很高带宽,用户的访问速度还是会受到很大影响。由于图片保存在物理硬盘上,访问图片需要频繁进行I/O 操作,因此当并发用户数越来越多时,I/O操作就会成为整个系统的性能瓶颈。这个时候我们就要考虑把这些图片信息进行分布式存储了。 下面说一个适用于中等规模商务网站的图片数据分布式动态存储及负载均衡的解决方案的思路。这种思想只需增加很少的硬件成本,即可提升网站的访问速度,并且可以根据需要动态调整图片服务器的数量及图片的存储目录,确保系统具有可扩展性和伸缩性。但对于大型的网站系统来说，他们可能会有更好的技术来实现数据的分布式存储。 增加了图片服务器后,对于客户端而言

什么是高并发 高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有 响应时间(Response Time) ， 吞吐量(Throughput) ， 每秒查询率 QPS(Query Per Second) ， 并发用户数 等。 响应时间： 系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个 HTTP 请求需要 200ms，这个 200ms 就是系统的响应时间。 吞吐量： 单位时间(年，月，日，时，分，秒)内处理的请求数量。 QPS： 每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。 并发用户数： 同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。 如何提升系统的并发能力 互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种： 垂直扩展(Scale Up) 与 水平扩展(Scale Out) 。 垂直扩展 提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种： 增强单机硬件性能，例如：增加 CPU 核数如 32 核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如 SSD，扩充硬盘容量如 2T，扩充系统内存如 128G； 提升单机架构性能，例如：使用 Cache 来减少 IO 次数，使用异步来增加单服务吞吐量

这是之前规划设计的IT基础架构运维规划方案，总结自己一段时间的运维经验 相关敏感信息已经去除 学无止境啊 XX运维工作架构规划 从2016年10月XX的运维工作到现在已经有两年多了，期间进行了很多调整，部署了很多业务系统，从一开始的混乱无序，到现在算是小有成效了。现在我们需要进一步完善现有运维工作，规划完整的架构，方便日后进行调整，保证能够科学而又高效的完成运维工作，提高客户满意度。 1.整体架构设计 整体架自下而上分为两个部分，基础环境和上层业务应用。 基础环境主要是提供的基础虚拟机化环境和存储支持，同时包括各种网络基础环境。 上层应用由客户业务、运维支撑和第三方业务系统构成，主要是基于虚拟机的应用软件和解决方案。 广电的基础环境主要构建是基于kvm虚拟化解决方案的超融合nutanix环境和基于vmware的vsphere虚拟化解决方案环境组成，两者为不同的异构的虚拟化，中间底层网络全部连通，相互共享网络资源和存储资源，为整体的架构提供一个虚拟化层从而支撑上层其他业务系统。值得说明的是，目前我们无法两种不同的虚拟化环境进行统一管理和调度，虽然他们都可以提供完整的虚拟机生命周期管理。 1.1. nutanix的虚拟化环境 Nutanix的虚拟化环境组网如下所示： 这是一个稳定的组网架构，从2017年3月部署后，基本没有变更过，运行可靠，可用性高，性能强悍

1.MFS是什么？ mooseFS（moose 驼鹿）是一款网络分布式文件系统。它把数据分散在多台服务器上，但对于用户来讲，看到的只是一个源。MFS也像其他类unix文件系统一样，包含了层级结构（目录树），存储着文件属性（权限，最后访问和修改时间），可以创建特殊的文件（块设备，字符设备，管道，套接字），符号链接，硬链接。 2.MFS的特征 1：层析结构（目录树） 2：存储文件属性（权限，访问和修改时间） 3：支持特殊文件（块设备，字符设备，管道） 4：符号链接，软硬链接 5：对文件系统访问可以通过IP地址或者密码进行访问限制 6：高可靠（数据的多个拷贝存储在不同的计算机上） 7：通过附加新的计算机或者硬盘可以实现容量的动态拓展 8：删除文件可以根据一个可配置的时间周期进行保留 9：不受访问和写入影响的文件连贯快照 3.MFS的应用场景 谈及MooseFS的应用场景，其实就是去谈分布式文件系统的应用场景。 1）大规模高并发的数据存储及访问（小文件、大文件）， 2）大规模的数据处理，如日志分析 4.MFS官网 http://www.moosefs.com/是MFS官网，上面写了高可用性，低成本数据安全和可扩展性已经高性能等MFS的优点 5.MFS分布式文件系统部署方案 MooseFS 是一种分布式文件系统，MooseFS 文件系统结构包括以下四种角色： 1 管理服务器 managing

部分摘录自： 百科： http://baike.baidu.com/link?url=7HOH3pJHfaxT-a01T0EhTZBnvvfMoyOZTthUbjMQM85LVxwfFP47YInuo1zIqw_HR2k3dF11QZPlUtl5RKIM7q csdn: http://blog.csdn.net/xcbeyond/article/details/40554459 TCO: total cost of ownership 总拥有成本 即:从 产品采购到后期使用维护的总成本。 磁带机： 相对于磁盘阵列廉价但慢，一般仅作为记录用于备份不修改数据，易存放，存不常用数据，通常作为灾备，异地存储。银行、电信和石油电力等大型企业中都有应用。 一般企业要保证数据安全，磁盘阵列做一级冗余，磁带异地存放作为二级备份，当然有条件，最好和google一样为保证数据安全，GFS在不同区域机房有3个互为备份的存储。 在网络存储中，有着各种网络存储解决方案，例如： SAN，NAS，DAS 存储网络，它们各自有着各自的特点，其运用场景也有所不同。下面就说说各自的特点。 SAN为企业级应用，贵，银行和大企业会选用，SAN不同于NAS将备份数据流从LAN中转移出去，因而不存在像NAS一样备份中的带宽消耗。 NAS类似于专用的文件服务器，存储不通过I/O总线依附于服务器/客户机

什么是SAN与NAS By 王文平 发表于 2006-7-10 18:03:53 NAS和SAN字面上相似，并且都是新型数据存储模式，但这二者是完全不同的，针对不同方向的技术。 什么是SAN（Storage Area Network，存储区域网） SAN（Storage Area Network，存储区域网）是一个高速的子网，这个子网中的设备可以从你的主网卸载流量。通常SAN由RAID阵列连接光纤通道（Fibre Channel）组成，SAN和服务器和客户机的数据通信通过SCSI命令而非TCP/IP，数据处理是“块级”（block level）。示意图如下： 什么是NAS（Network Attached Storage，网络附加存储） NAS（Network Attached Storage，网络附加存储）的典型组成是使用TCP/IP协议的以太网文件服务器，数据处理是“文件级”（file level）。你可以把NAS存储设备附加在已经存在的太网上。 SAN与NAS区别 区分SAN与NAS最简单的方法是想想二者在技术上是如何实施的。NAS通常是一个服务器群：应用服务器、邮件服务器等等，存储设备易于附加在这个系统上。SAN多部署与电子商务应用中，大量的数据备份和其它业务需要在网上频繁地存储和传输；SAN可以从你的主网上卸掉大量的数据流量，可以使你的以太网从数据拥塞中解脱出来。

a、lun的概念 lun的全称是logical unit number，也就是逻辑单元号。我们知道scsi总线上可挂接的设备数量是有限的，一般为6个或者15个，我们可以用target ID(也有称为scsi id的)来描述这些设备，设备只要一加入系统，就有一个代号，我们在区别设备的时候,只要说几号几号就ok了。 而实际上我们需要用来描述的对象，是远远超过该数字的，于是我们引进了lun的概念，也就是说lun id的作用就是扩充了target id。每个target下都可以有多个lun device，我们通常简称lun device为lun，这样就可以说每个设备的描述就有原来的target x变成target x lun y了,那么显而易见的,我们描述设备的能力增强了.就好比,以前你给别人邮寄东西,写地址的时候,可以写: xx市人民大街54号 xxx(收) 但是自从高楼大厦越来越多,你不得不这么写: xx市人民大街54号xx大厦518室 xxx (收) 所以我们可以总结一下,lun就是我们为了使用和描述更多设备及对象而引进的一个方法而已,一点也没什么特别的地方. b、lun是什么东西？ lun id不等于某个设备,只是个号码而已,不代表任何实体属性,在我们的实际环境里,我们碰到的lun可能是磁盘空间,可能是磁带机,或者是media changer等等. lun的神秘之处