集群、负载均衡、分布式

简介:

原文地址:http://www.uml.org.cn/zjjs/201108111.asp

1.集群

1.1定义:是一组独立的计算机系统构成一个松耦合的多处理器系统,它们之间通过网络实现进程间的通信。应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送,实现分布式计算机。

是一组连在一起的计算机,从外部看它是一个系统,各节点可以是不同的操作系统或不同硬件构成的计算机。如一个提供Web服务的集群,对外界来看是一个大Web服务器。不过集群的节点也可以单独提供服务。

1.2负载均衡系统:集群中所有的节点都处于活动状态,它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。

负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器,数据库服务器。这种集群可以在接到请求时,检查接受请求较少,不繁忙的服务器,并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看,负载均衡和容错集群很接近,不同之处是数量上更多。

1.3集群系统主要解决下面几个问题:

  • 高可靠性(HA):利用集群管理软件,当主服务器故障时,备份服务器能够自动接管主服务器的工作,并及时切换过去,以实现对用户的不间断服务。
  • 负载均衡:即把负载压力根据某种算法合理分配到集群中的每一台计算机上,以减轻主服务器的压力,降低对主服务器的硬件和软件要求
  • 高性能计算(HP):即充分利用集群中的每一台计算机的资源,实现复杂运算的并行处理,通常用于科学计算领域,比如基因分析,化学分析等。

2.负载均衡系统

先从集群讲起

负载均衡又有DNS负载均衡(比较常用)、IP负载均衡、反向代理负载均衡等,也就是在集群中有服务器A、B、C,它们都是互不影响,互不相干的,任何一台的机器宕了,都不会影响其他机器的运行,当用户来一个请求,有负载均衡器的算法决定由哪台机器来处理,假如你的算法是采用round算法,有用户a、b、c,那么分别由服务器A、B、C来处理;

2.1基于DNS的负载均衡

通过DNS服务中的随机名字解析来实现负载均衡,在DNS服务器中,可以为多个不同的地址配置同一个名字,而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中一个地址。因此,对于同一个名字,不同的客户机会得到不同的地址,他们也就访问不同地址上的Web服务器,从而达到负载均衡的目的。

2.2反向代理负载均衡 (如Apache+JK2+Tomcat这种组合)

使用代理服务器可以将请求转发给内部的Web服务器,让代理服务器将请求均匀地转发给多台内部Web服务器之一上,从而达到负载均衡的目的。这种代理方式与普通的代理方式有所不同,标准代理方式是客户使用代理访问多个外部Web服务器,而这种代理方式是多个客户使用它访问内部Web服务器,因此也被称为反向代理模式。

2.3基于NAT(Network Address Translation)的负载均衡技术 (如Linux Virtual Server,简称LVS)

网络地址转换为在内部地址和外部地址之间进行转换,以便具备内部地址的计算机能访问外部网络,而当外部网络中的计算机访问地址转换网关拥有的某一外部地址时,地址转换网关能将其转发到一个映射的内部地址上。因此如果地址转换网关能将每个连接均匀转换为不同的内部服务器地址,此后外部网络中的计算机就各自与自己转换得到的地址上服务器进行通信,从而达到负载分担的目的。

3.分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。

而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。 分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。

举例:就比如新浪网,访问的人多了,他可以做一个群集,前面放一个响应服务器,后面几台服务器完成同一业务,如果有业务访问的时候,响应服务器看哪台服务器的负载不是很重,就将给哪一台去完成。

分布式,从窄意上理解,也跟集群差不多, 但是它的组织比较松散,不像集群,有一个组织性,一台服务器垮了,其它的服务器可以顶上来。 分布式的每一个节点,都完成不同的业务,一个节点垮了,哪这个业务就不可访问了。

在群集的这三种基本类型之间,经常会发生交叉、混合。比如:在高可用性的群集系统中也可以在其节点之间实现负载均衡,同时仍然维持着其高可用性。还有一种概括性说法:cluster是手段,load banlance是目标之一。

 

读后感:

集群:
多台机器做相同的业务,对外如一台机器在做事情一样,集群中任意一台机器挂了没有影响,因为其他机器还在工作;

负载均衡:
是一种优化手段,目的是为了让集群中的每台机器的负载保持均衡,这样就不会出现集群中某台机器挂了的情况;

分布式:
一个业务在不同的物理点上做,比如web服务器、应用服务器、数据库服务器,这三个节点分开部署在不同的机器上,共同完成一个业务;分布式的特点是,每个节点都不能挂,否则这个业务就不能完成了;当然,我们可以给分布式中的每个节点都做集群处理,这样可以降低分布式系统的单节点故障; 

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
目录
相关文章
|
12月前
|
存储 负载均衡 NoSQL
【赵渝强老师】Redis Cluster分布式集群
Redis Cluster是Redis的分布式存储解决方案,通过哈希槽(slot)实现数据分片,支持水平扩展,具备高可用性和负载均衡能力,适用于大规模数据场景。
775 2
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
本文聚焦 MySQL 集群架构中的负载均衡算法,阐述其重要性。详细介绍轮询、加权轮询、最少连接、加权最少连接、随机、源地址哈希等常用算法,分析各自优缺点及适用场景。并提供 Java 语言代码实现示例,助力直观理解。文章结构清晰,语言通俗易懂,对理解和应用负载均衡算法具有实用价值和参考价值。
大数据大厂之MySQL数据库课程设计:揭秘MySQL集群架构负载均衡核心算法:从理论到Java代码实战,让你的数据库性能飙升!
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
阿里云PolarDB云原生数据库在TPC-C基准测试中以20.55亿tpmC的成绩刷新世界纪录,展现卓越性能与性价比。其轻量版满足国产化需求,兼具高性能与低成本,适用于多种场景,推动数据库技术革新与发展。
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
登顶TPC-C|云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
云原生数据库PolarDB技术揭秘:Limitless集群和分布式扩展篇
|
存储 分布式计算 负载均衡
分布式计算模型和集群计算模型的区别
【10月更文挑战第18天】分布式计算模型和集群计算模型各有特点和优势,在实际应用中需要根据具体的需求和条件选择合适的计算架构模式,以达到最佳的计算效果和性能。
953 162
|
负载均衡 算法 关系型数据库
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计:MySQL集群架构负载均衡故障排除与解决方案
本文深入探讨 MySQL 集群架构负载均衡的常见故障及排除方法。涵盖请求分配不均、节点无法响应、负载均衡器故障等现象,介绍多种负载均衡算法及故障排除步骤,包括检查负载均衡器状态、调整算法、诊断修复节点故障等。还阐述了预防措施与确保系统稳定性的方法,如定期监控维护、备份恢复策略、团队协作与知识管理等。为确保 MySQL 数据库系统高可用性提供全面指导。
|
并行计算 PyTorch 算法框架/工具
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
本文探讨了如何通过技术手段混合使用AMD与NVIDIA GPU集群以支持PyTorch分布式训练。面对CUDA与ROCm框架互操作性不足的问题,文章提出利用UCC和UCX等统一通信框架实现高效数据传输,并在异构Kubernetes集群中部署任务。通过解决轻度与强度异构环境下的挑战,如计算能力不平衡、内存容量差异及通信性能优化,文章展示了如何无需重构代码即可充分利用异构硬件资源。尽管存在RDMA验证不足、通信性能次优等局限性,但该方案为最大化GPU资源利用率、降低供应商锁定提供了可行路径。源代码已公开,供读者参考实践。
1528 3
融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
|
存储 SpringCloudAlibaba Java
【SpringCloud Alibaba系列】一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论
一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论。
【SpringCloud Alibaba系列】一文全面解析Zookeeper安装、常用命令、JavaAPI操作、Watch事件监听、分布式锁、集群搭建、核心理论
|
存储 监控 大数据
构建高可用性ClickHouse集群:从单节点到分布式
【10月更文挑战第26天】随着业务的不断增长,单一的数据存储解决方案可能无法满足日益增加的数据处理需求。在大数据时代,数据库的性能、可扩展性和稳定性成为企业关注的重点。ClickHouse 是一个用于联机分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS),以其卓越的查询性能和高吞吐量而闻名。本文将从我的个人角度出发,分享如何将单节点 ClickHouse 扩展为高可用性的分布式集群,以提升系统的稳定性和可靠性。
1689 0
|
12月前
|
存储 缓存 NoSQL
【📕分布式锁通关指南 12】源码剖析redisson如何利用Redis数据结构实现Semaphore和CountDownLatch
本文解析 Redisson 如何通过 Redis 实现分布式信号量(RSemaphore)与倒数闩(RCountDownLatch),利用 Lua 脚本与原子操作保障分布式环境下的同步控制,帮助开发者更好地理解其原理与应用。
830 6