Linux集群理论及技术

Linux集群理论及技术

1、定义分类

由多台提供相同服务的Linux服务器组成的集合，称为Linux集群。根据集群做用分类为：

一、负载均衡集群（LB）
目的是可以根据网站需求，自由扩展
二、高可用集群（HA）
目的是保障服务长时间可用
三、高性能集群（HP）
目的是解决大数据分析和计算

2、评估网站系统指标

一、可扩展性：根据网站需求，自由扩展或缩减
二、可用性：通常使用百分比来评估，95%，99%，99.9%，99.99%，99.999%即，可用性=年可用时长/一年总时长
三、性能：对整个网站访问量和响应时间的评估指标
四、容量：网站访问量，服务器硬件配置评估指标

3、评估运维水平的指标

一、可用性：重中之重，最基础的指标
二、标准化：对多套系统，架构的标准制定；例如：版本控制（包括系统，应用等），目录路径的统一；最后的效果是：提供相同服务的服务器作到只有一个指导文档
三、自动化：作到标准化之后，能够根据本身的需求定制开发本身的运维工具，达到自动化的目的

4、网站演化思路

一、分层：接入层——>应用层——>服务层——>数据层
二、分割：化整为零，将大业务切割成多个小业务
三、分布式

分布式分类举例：
    *分布式应用
    *分布式静态资源
    *分布式数据和存储
    *分布式计算

5、网站演化举例

一个以PHP开发的电商网站，初始只有一台lnamp服务器。那服务器遇到瓶颈怎么作扩展呢？

一、换高配硬件服务器

这种经过更换硬件提升服务器配置性能的扩展，称为纵向扩展。可是，单台服务器的硬件配置终究会有用完的时候，而业务的增加却能够无限制；而且，随着硬件配置的提升，单台硬件服务器的价格也是呈几何倍数增长，投入产出的性价比会愈来愈低。

二、DNS解析

这种经过增长提供相同服务的服务器的扩展方式，称为横向扩展。原理是：增长一台提供相同服务的服务器，经过DNS将访问请求分别解析到不一样的ip地址，来达到分流的目的。

这种简单的分流方式存在比较多的问题：1、DNS的缓存做用会使分流效果大打折扣；2、服务器之间没有共同的数据存取地址和通讯机制，动态网站存在数据不一样步问题；3、链接的会话可能会被分配到两台服务器上，形成用户看不到以前的操做，仍是同步问题

三、分割

这也是横向扩展的一种方式，将一台服务器上占用大量资源的服务拆分到单独的服务器上，减轻服务器压力。直到服务器正常，或者直接使每台服务器专一于一件事。

四、集群

通过3分割（分层）后，访问链接数增加，依然会面临资源问题。此时，须要增长某个资源紧张的节点服务器，组合成集群分担压力。相似2中，并行的增长一台节点服务器。例如：3中的AP节点压力过大，资源紧张，就须要增长AP环境的节点数量。全部的AP节点集合组成一个AP集群，其余层次的节点是相同的道理。

五、集群调度

为了解决2中的DNS缓存带来的问题，在集群前端添加一层，做为集群的调度器。调度器的做用就是替代DNS的解析分流方式，由调度器来完成。DNS解析到LB，由LB来分配具体将链接分发给哪一个服务器处理。

六、SPOF

Single Point of Failure故障单点。问题思考：上面的架构，存在的致命问题，万一LB服务器挂了，形成什么后果？该怎么办？此时，两台LNAMP服务器再也不直接面对外部的用户，链接所有由LB转入这两台服务器的。这样形成的结果就是“服务不可用”，尽管LNAMP两台服务器一点问题都没有。这样的LB服务器在这个架构中就被称为故障单点。那怎么解决？作冗余，下图

两台LB之间通讯，slave固定检测master是否可用，不可用时slave生效顶替master的工做。与mysql的主备结构原理相同

七、缓存

缓存技术是加快服务响应时间的重要手段。在分层结构中每层的前面加入缓存层，能够加快相对服务层的响应速度，CDN技术就是一种缓存手段。缓存的原理就是将静态且访问量最多的数据缓存到内存中，省去内存从硬盘查找读入内存的操做时间，从而达到加速的目的。

缓存命中率：在缓存服务器上读取到的数据所占全部访问数据的比重。需注意影响命中率的因素有：内存过小、数据更新频繁，都会下降命中率。甚至，可能由于频繁的将不一样的数据缓存入内存，内存硬盘数据交互加重，形成没必要要的资源开销浪费。得不偿失；

八、消息队列

构建高可扩展性的网站架构须要遵循的基本原则：在集群系统内部尽可能避免串行化和交互。若是没法避免，能够交互系统之间加入中间层，对系统进行解耦。

消息队列：在消息的传输过程当中保存消息的容器。消息队列是一种行之有效的解决系统交互，解耦的方法。

 

例如：B服务的运行须要用到A服务的运行结果。1、A与B之间没有中间的一层（A，B直接通讯），若是一段时间B的程序运行时间过长，A没法将运行结果交付给B。就会形成A必须等待B而没法运行新的运算，从而浪费A的资源。

2、A与B之间有一层中间层（例如消息队列），A运行获得的结果存入消息队列，继续下一个请求。B随时能够从队列内读取数据，从而避免上面的状况，使A在任什么时候间均可以接收处理任务请求。