服务器集群

首先，所谓网站的伸缩性，指 不需要改变网站的软硬件设计，仅仅通过改变部署的服务器数量就可以扩大或者缩小网站的服务处理能力 。在整个互联网行业的发展渐进演化中，最重要的技术就是 服务器集群 ，通过不断地向集群中添加服务器来增强整个集群的处理能力。 一、网站架构的伸缩性设计 1.1 不同功能进行物理分离实现伸缩 　　（1）纵向分离：将业务处理流程上得不同部分分离部署，实现系统的伸缩性； 　　（2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，实现系统的伸缩性； 1.2 单一功通过集群规模实现伸缩 　　使用服务器集群，即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务。具体来说，集群伸缩性又分为应用服务器集群伸缩性和数据服务器集群伸缩性。这两种集群对于数据状态管理的不同，技术实现也有很大的区别。 　It is said that 当一头牛拉不动车的时候，不要去寻找一头更强壮的牛，而是用两头牛来拉车 。 二、应用服务器集群的伸缩性设计 2.1 应用服务器那点必须知道的事儿 　　（1）应用服务器应该被设计成 无状态 的，即应用服务器不存储请求上下文信息；构建集群后，每次用户的请求都可以发到集群中任意一台服务器上处理，任何一台服务器的处理结果都是相同的； 　　（2）HTTP本身是一个无状态的连接协议，为了支持客户端与服务器之间的交互，我们就需要通过不同的技术为交互存储状态

作者：若汐缘 https://www.jianshu.com/p/796f488fd134 前言 以淘宝网为例，简单了解一下大型电商的服务端架构是怎样的。如图所示 最上面的就是安全体系系统，中间的就是业务运营系统，包含各个不同的业务服务，下面是一些共享服务，然后还有一些中间件，其中 ECS 就是云服务器，MQS 是队列服务，OCS 是缓存等等，右侧是一些支撑体系服务。 除图中所示之外还包含一些我们看不到的，比如高可用的体现。淘宝目前已经实现多机房容灾和异地机房单元化部署，为淘宝的业务也提供了稳定、高效和易于维护的基础架构支撑。 这是一个含金量非常高的架构，也是一个非常复杂而庞大的架构，当然这个架构不是一天两天演进成这样的，也不是一开始就设计并开发成这样的，对于初创公司而言，很难在初期就预估到未来流量千倍、万倍的网站架构会是怎样的状况，同时如果初期就设计成千万级并发的流量架构，也很难去支撑这个成本。 因此一个大型服务系统，都是从小一步一步走过来的，在每个阶段找到对应该阶段网站架构所面临的问题，然后不断解决这些问题，在这个过程中，整个架构会一直演进，同时内含的代码也就会演进，大到架构、小到代码都是在不断演进和优化的。所以说高大上的项目技术架构和开发设计实现不是一蹴而就的，这是所谓的万丈高楼平地起。 单机架构 从一个小网站说起，一般来说初始一台服务器就够了，文件服务器

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库 海量数据处理：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮 服务器 能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者新疆的访问速度如何解决？如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

负载均衡算法:rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下表,每次服务重启后rest接口计数从1开始 package com.java.cloud.order.lb; import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance; import org.springframework.stereotype.Component; import java.util.List; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * Ribbon手写轮询算法 * * @author jiangli * @since 2020/3/10 13:05 **/ @Component public class MyLB implements LoadBalancer { private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0); /** * 负载均衡算法:rest接口第几次请求数%服务器集群总数量=实际调用服务器位置下标,每次服务重启动后rest接口计数从1开始. */ @Override public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance>

在访问量上去以后，很多人会采用web集群的方式在满足逐渐增长的用户量。这时候就不得不面对一个问题，那就是在多个服务器下，每次请求都会因为负载均衡而分配到不同的服务器上。用户在登录服务器后，下一次请求被分配到另一个服务器上，这时候session不同步，用户就无法继续使用原先的session。下面我就聊聊如何解决这个问题。 一、利用Mysql数据库共享Session数据的方式 使用一个mysql服务器做共享服务器，把所有的session的数据保存mysql服务器上，所有的web服务器都来这台mysql服务器来获取session数据。这里有一个关键的地方，用来存放session的数据表不要跟其他 数据库 表放在一起，要 独立开 来，专门放在一个低端的服务器上面。不然，数据库本身压力就很大了，再加上 session是需要频繁的读取 的，这使得数据库很容易达到瓶颈，从而导致过高的响应延迟。 二、利用cookie共享Session数据 当用户请求后产生的session，我们把他的 sessionId和值都存在cookie里面 。这样，当你访问a服务器后，产生了session放在客户端的cookie里面，你在访问被分配到b服务器上。这时候，b服务器先判断本身服务器上有没有这个用户的session，如果没有，在去看看客户端的cookie里面有没有这个session，如果有

集群，英文名称为Cluster，通俗地说，集群是这样一种技术：它至少将两个系统连接到一起，使两台服务器能够像一台机器那样工作或者看起来好像一台机器。采用集群系统通常是为了提高系统的稳定性和网络中心的数据处理能力及服务能力。 举个例子来说，我们架设了一台WWW服务器，上面构建了一个电子商务网站，然而随着时间的推移，名声越来越大，这时点击率也就越来越高，WWW服务器的负载也就越来越高。这种情况下，我们就必须提升WWW服务器的能力，以满足以益增长的服务请求。这时，我们就面临两种选择： 1）升级WWW服务器，采用更快的CPU，增加更多的内存，使其具有更强的性能；但日益增长的服务请求又会使服务器再次过载，需要再次升级，这样就陷入了升级的怪圈。还有，升级时还得考虑到服务如何接续，能否中止！ 2）增加WWW服务器，让多台服务器来完成相同的服务。 第二种方法就是服务器集群，简而言之，就是一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统，并以单一系统的模式加以管理。此单一系统为客户工作站提供高可靠性的服务。一个服务器集群包含多台拥有共享数据存储空间的服务器，各服务器之间通过内部局域网进行相互通信；当其中一台服务器发生故障时，它所运行的应用程序将由其他的服务器自动接管；在大多数情况下，集群中所有的计算机都拥有一个共同的名称，集群系统内任意一台服务器都可被所有的网络用户所使用

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

千万级的注册用户，千万级的帖子，nTB级的附件，还有巨大的日访问量，大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性？ 首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。 数据库海量数据处理 ：负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的，最多加几个索引就可以搞定，但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下，更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 高并发死锁 ：平时我们感觉不到，但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 文件存储的问题 ：大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等，他们如何存储并被有效索引？高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题，但是还有个问题就是各地的访问问题，也许我们的服务器在北京，可能在云南或者海南的访问速度如何解决?如果做分布式，那么我们的文件索引以及架构该如何规划。 接下来讨论大型网站的底层系统架构，来有效的解决上述问题。 毋庸置疑，对于规模稍大的网站来说，其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务，例如，2004年eBay的服务器有2400台，估计现在更多。当然，数据库也必然要和应用服务分开，有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言，就是应用也分成很多组。 下面

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实现MySQL读写分离的前提是我们已经将MySQL主从复制配置完毕，可参考上一篇关于 MySQL数据库集群实战（2）——MySQL主从复制之异步复制（传统复制postion与GTID） 的文章。配置基于GTID的异步复制。 文章目录 一、MySQL读写分离 1、为什么要进行读写分离 2、读写分离的实现原理 3、mysql中间件服务mysql-proxy 二、搭建MySQL数据库的读写分离 实验环境 实验 测试读写分离 一、MySQL读写分离 1、为什么要进行读写分离 当我们的数据量很大时，数据库服务器的压力变大，这时候我们需要从架构方面来解决这一问题，在一个网站中读的操作很多，写的操作很少，这时候我们需要配置读写分离，把读操作和写操作分离出来，最大程度的利用好数据库服务器。 2、读写分离的实现原理 读写分离的实现原理就是在执行SQL语句的时候，判断到底是读操作还是写操作，把读的操作转向到读服务器上（从服务器，一般是多台），写的操作转到写的服务器上（主服务器，一般是一台，视数据量来看）。 3、mysql中间件服务mysql-proxy mysql-proxy是mysql官方提供的mysql中间件服务，上游可接入若干个mysql-client，后端可连接若干个mysql-server。 它使用mysql协议，任何使用mysql-client的上游无需修改任何代码，即可迁移至mysql