服务器集群有哪几种（计算机集群的集群分类）

本文目录

• 计算机集群的集群分类
• 服务器集群的方法
• 一个超大型购物网站的服务器集群架构是什么样的最好有架构示意图
• Linux集群主要有哪几类
• redis有哪些集群模式
• 服务器集群的集群技术的分类
• 服务器的分类
• 什么是集群

计算机集群的集群分类

集群分为同构与异构两种，它们的区别在于：组成集群系统的计算机之间的体系结构是否相同。集群计算机按功能和结构可以分成以下几类:
高可用性集群 High-availability (HA) clusters
负载均衡集群 Load balancing clusters
高性能计算集群 High-performance (HPC) clusters
网格计算 Grid computing 负载均衡集群运行时一般通过一个或者多个前端负载均衡器将工作负载分发到后端的一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。这样的计算机集群有时也被称为服务器群（Server Farm）。 一般高可用性集群和负载均衡集群会使用类似的技术，或同时具有高可用性与负载均衡的特点。
Linux虚拟服务器（LVS）项目在Linux操作系统上提供了最常用的负载均衡软件。 高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力，因而主要应用在科学计算领域。比较流行的HPC采用Linux操作系统和其它一些免费软件来完成并行运算。这一集群配置通常被称为Beowulf集群。这类集群通常运行特定的程序以发挥HPC cluster的并行能力。这类程序一般应用特定的运行库, 比如专为科学计算设计的MPI库。
HPC集群特别适合于在计算中各计算节点之间发生大量数据通讯的计算作业，比如一个节点的中间结果或影响到其它节点计算结果的情况。 网格计算或网格集群是一种与集群计算非常相关的技术。网格与传统集群的主要差别是网格是连接一组相关并不信任的计算机，它的运作更像一个计算公共设施而不是一个独立的计算机。还有，网格通常比集群支持更多不同类型的计算机集合。
网格计算是针对有许多独立作业的工作任务作优化，在计算过程中作业间无需共享数据。网格主要服务于管理在独立执行工作的计算机间的作业分配。资源如存储可以被所有结点共享，但作业的中间结果不会影响在其他网格结点上作业的进展。

服务器集群的方法

有两种常用的服务器集群方法，一种是将备份服务器连接在主服务器上,当主服务器发生故障时,备份服务器才投入运行,把主服务器上所有任务接管过来。另一种方法是将多台服务器连接,这些服务器一起分担同样的应用和数据库计算任务,改善关键大型应用的响应时间。同时,每台服务器还承担一些容错任务,一旦某台服务器出现故障时,系统可以在系统软件的支持下,将这台服务器与系统隔离,并通过各服务器的负载转嫁机制完成新的负载分配。PC服务器中较为常见的是两台服务器的集群,UNIX系统可支持8台服务器的集群系统,康柏的专用系统OpenVMS可支持多达96台服务器的集群系统。

一个超大型购物网站的服务器集群架构是什么样的最好有架构示意图

服务器集群：
服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
服务器负载均衡：
负载均衡 （Load Balancing） 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价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。
分布式服务器：
所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS 中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。
天互数据 为您解答，希望能帮到你

Linux集群主要有哪几类

集群类型
最常见的三种群集类型包括高性能科学群集、负载均衡群集和高可用性群集。
科学群集
通常，第一种涉及为群集开发并行编程应用程序，以解决复杂的科学问题。这是并行计算的基础，尽管它不使用专门的并行超级计算机，这种超级计算机内部由十至上万个独立处理器组成。但它却使用商业系统，如通过高速连接来链接的一组单处理器或双处理器 PC，并且在公共消息传递层上进行通信以运行并行应用程序。因此，您会常常听说又有一种便宜的 Linux 超级计算机问世了。但它实际是一个计算机群集，其处理能力与真的超级计算机相等，通常一套象样的群集配置开销要超过 $100,000。这对一般人来说似乎是太贵了，但与价值上百万美元的专用超级计算机相比还算是便宜的。
负载均衡群集
负载均衡群集为企业需求提供了更实用的系统。如名称所暗示的，该系统使负载可以在计算机群集中尽可能平均地分摊处理。该负载可能是需要均衡的应用程序处理 负载或网络流量负载。这样的系统非常适合于运行同一组应用程序的大量用户。每个节点都可以处理一部分负载，并且可以在节点之间动态分配负载，以实现平衡。 对于网络流量也是如此。通常，网络服务器应用程序接受了太多入网流量，以致无法迅速处理，这就需要将流量发送给在其它节点上运行的网络服务器应用。还可以 根据每个节点上不同的可用资源或网络的特殊环境来进行优化。
高可用性群集
高可用性群集的出现是为了使群集的整体服务尽可能可用，以便考虑计算硬件和软件的易错性。如果高可用性群集中的主节点发生了故障，那么这段时间内将由次节 点代替它。次节点通常是主节点的镜像，所以当它代替主节点时，它可以完全接管其身份，并且因此使系统环境对于用户是一致的。
在群集的这三种基本类型之间，经常会发生混合与交杂。于是，可以发现高可用性群集也可以在其节点之间均衡用户负载，同时仍试图维持高可用性程度。同样，可 以从要编入应用程序的群集中找到一个并行群集，它可以在节点之间执行负载均衡。尽管集群系统本身独立于它在使用的软件或硬件，但要有效运行系统时，硬件连 接将起关键作用。
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redis有哪些集群模式

Redis集群一般有5种：
1，主从复制
2，哨兵模式
3，Redis官方提供的Cluster集群模式(服务端)
4，Jedis sharding集群(客户端sharding)
5,利用中间件代理，比如豌豆荚的codis等
介绍完他们的模式，现在来分析一下他们的原理：
主从复制（Master-Slave Replication）:
实现主从复制（Master-Slave Replication）的工作原理：Slave从节点服务启动并连接到Master之后，它将主动发送一个SYNC命令。Master服务主节点收到同步命令后将启动后台存盘进程，同时收集所有接收到的用于修改数据集的命令，在后台进程执行完毕后，Master将传送整个数据库文件到Slave，以完成一次完全同步。而Slave从节点服务在接收到数据库文件数据之后将其存盘并加载到内存中。此后，Master主节点继续将所有已经收集到的修改命令，和新的修改命令依次传送给Slaves，Slave将在本次执行这些数据修改命令，从而达到最终的数据同步。
如果Master和Slave之间的链接出现断连现象，Slave可以自动重连Master，但是在连接成功之后，一次完全同步将被自动执行。
主从复制配置
修改从节点的配置文件：slaveof masterip masterport
如果设置了密码，就要设置：masterauth master-password
哨兵模式:
该模式是从Redis的2.6版本开始提供的，但是当时这个版本的模式是不稳定的，直到Redis的2.8版本以后，这个哨兵模式才稳定下来，无论是主从模式，还是哨兵模式，这两个模式都有一个问题，不能水平扩容，并且这两个模式的高可用特性都会受到Master主节点内存的限制。
Sentinel(哨兵)进程是用于监控redis集群中Master主服务器工作的状态，在Master主服务器发生故障的时候，可以实现Master和Slave服务器的切换，保证系统的高可用。
Sentinel（哨兵）进程的作用
监控(Monitoring): 哨兵(sentinel) 会不断地检查你的Master和Slave是否运作正常。
提醒(Notification)：当被监控的某个Redis节点出现问题时, 哨兵(sentinel) 可以通过 API 向管理员或者其他应用程序发送通知。
自动故障迁移(Automatic failover)：当一个Master不能正常工作时，哨兵(sentinel) 会开始一次自动故障迁移操作，它会将失效Master的其中一个Slave升级为新的Master, 并让失效Master的其他Slave改为复制新的Master；当客户端试图连接失效的Master时，集群也会向客户端返回新Master的地址，使得集群可以使用现在的Master替换失效Master。Master和Slave服务器切换后，Master的redis.conf、Slave的redis.conf和sentinel.conf的配置文件的内容都会发生相应的改变，即，Master主服务器的redis.conf配置文件中会多一行slaveof的配置，sentinel.conf的监控目标会随之调换。
Sentinel（哨兵）进程的工作方式
每个Sentinel（哨兵）进程以每秒钟一次的频率向整个集群中的Master主服务器，Slave从服务器以及其他Sentinel（哨兵）进程发送一个 PING 命令。
如果一个实例（instance）距离最后一次有效回复 PING 命令的时间超过 down-after-milliseconds 选项所指定的值， 则这个实例会被 Sentinel（哨兵）进程标记为主观下线（SDOWN）
如果一个Master主服务器被标记为主观下线（SDOWN），则正在监视这个Master主服务器的所有 Sentinel（哨兵）进程要以每秒一次的频率确认Master主服务器的确进入了主观下线状态
当有足够数量的 Sentinel（哨兵）进程（大于等于配置文件指定的值）在指定的时间范围内确认Master主服务器进入了主观下线状态（SDOWN）， 则Master主服务器会被标记为客观下线（ODOWN）
在一般情况下， 每个 Sentinel（哨兵）进程会以每 10 秒一次的频率向集群中的所有Master主服务器、Slave从服务器发送 INFO 命令。
当Master主服务器被 Sentinel（哨兵）进程标记为客观下线（ODOWN）时，Sentinel（哨兵）进程向下线的 Master主服务器的所有 Slave从服务器发送 INFO 命令的频率会从 10 秒一次改为每秒一次。
若没有足够数量的 Sentinel（哨兵）进程同意 Master主服务器下线， Master主服务器的客观下线状态就会被移除。若 Master主服务器重新向 Sentinel（哨兵）进程发送 PING 命令返回有效回复，Master主服务器的主观下线状态就会被移除。
Redis官方 Cluster集群模式
Redis Cluster是一种服务器Sharding技术，3.0版本开始正式提供。
在这个图中，每一个蓝色的圈都代表着一个redis的服务器节点。它们任何两个节点之间都是相互连通的。客户端可以与任何一个节点相连接，然后就可以访问集群中的任何一个节点。对其进行存取和其他操作。
Redis集群数据分片
在redis的每一个节点上，都有这么两个东西，一个是插槽（slot）可以理解为是一个可以存储两个数值的一个变量这个变量的取值范围是：0-16383。还有一个就是cluster我个人把这个cluster理解为是一个集群管理的插件。当我们的存取的key到达的时候，redis会根据crc16的算法得出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
Jedis sharding集群
Redis Sharding可以说是在Redis cluster出来之前业界普遍的采用方式，其主要思想是采用hash算法将存储数据的key进行hash散列，这样特定的key会被定为到特定的节点上。
庆幸的是，Java Redis客户端驱动Jedis已支持Redis Sharding功能，即ShardedJedis以及结合缓存池的ShardedJedisPool
Jedis的Redis Sharding实现具有如下特点：
采用一致性哈希算法，将key和节点name同时hashing，然后进行映射匹配，采用的算法是MURMUR_HASH。采用一致性哈希而不是采用简单类似哈希求模映射的主要原因是当增加或减少节点时，不会产生由于重新匹配造成的rehashing。一致性哈希只影响相邻节点key分配，影响量小。
为了避免一致性哈希只影响相邻节点造成节点分配压力，ShardedJedis会对每个Redis节点根据名字(没有，Jedis会赋予缺省名字)会虚拟化出160个虚拟节点进行散列。根据权重weight，也可虚拟化出160倍数的虚拟节点。用虚拟节点做映射匹配，可以在增加或减少Redis节点时，key在各Redis节点移动再分配更均匀，而不是只有相邻节点受影响。
ShardedJedis支持keyTagPattern模式，即抽取key的一部分keyTag做sharding，这样通过合理命名key，可以将一组相关联的key放入同一个Redis节点，这在避免跨节点访问相关数据时很重要。
利用中间件代理
中间件的作用是将我们需要存入redis中的数据的key通过一套算法计算得出一个值。然后根据这个值找到对应的redis节点，将这些数据存在这个redis的节点中。
常用的中间件有这几种
Twemproxy
Codis
nginx

服务器集群的集群技术的分类

高可用集群
高可用集群的英文全称是High Availability，简称HA cluster。高可用的含义是最大限度地可以使用。从集群的名字上可以看出，此类集群实现的功能是保障用户的应用程序持久、不间断地提供服务。 负载均衡集群
负载均衡集群也是由两台或者两台以上的服务器组成。分为前端负载调度和后端服务两个部分。负载调度部分负责把客户端的请求按照不同的策略分配给后端服务节点，而后端节点是真正提供应用程序服务的部分。与HA Cluster不同的是，负载均衡集群中，所有的后端节点都处于活动动态，它们都对外提供服务，分摊系统的工作负载。 科学计算集群
高性能计算集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大计算能力，包括数值计算和数据处理，并且倾向于追求综合性能。HPC与超级计算类似，但是又有不同，计算速度是超级计算追求的第一目标。最快的速度、最大的存储、最庞大的体积、最昂贵的价格代表了超级计算的特点。随着人们对计算速度需求的提高，超级计算也应用到各个领域，对超级计算追求单一计算速度指标转变为追求高性能的综合指标，即高性能计算。

服务器的分类

服务器主要分为两类

非x86服务器

非x86服务器：包括大型机、小型机和UNIX服务器，它们是使用RISC（精简指令集）或EPIC（并行指令代码） 处理器，并且主要采用UNIX和其它专用操作系统的服务器，精简的指令集处理器主要有IBM公司的POWER和PowerPC处理器。

EPIC处理器主要是Intel研发的安腾处理器等。这种服务器价格昂贵，体系封闭，但是稳定性好，性能强，主要用在金融、电信等大型企业的核心系统中。

x86服务器

x86服务器：又叫CISC（复杂指令集）架构服务器，通常所指的是PC服务器，它是基于PC机体系结构，使用Intel或其它兼容x86指令集的处理器芯片和Windows操作系统的服务器。价格优惠、兼容性好、稳定性较差、安全性不是非常高，主要用在中小型的企业和非关键业务中。

扩展资料

服务器的用途

通用型服务器

通用型服务器是没有为某种特殊服务专门设计的、可以提供各种服务功能的服务器，当前大多数服务器是通用型服务器。这类服务器因为不是专为某一功能而设计，所以在设计时就要兼顾多方面的应用需要，服务器的结构就相对较为复杂，而且要求性能较高，当然在价格上也就更贵些。

专用型服务器

专用型（或称“功能型”）服务器是专门为某一种或某几种功能专门设计的服务器。在某些方面与通用型服务器不同。如光盘镜像服务器主要是用来存放光盘镜像文件的，在服务器性能上也就需要具有相应的功能与之相适应。

光盘镜像服务器需要配备大容量、高速的硬盘以及光盘镜像软件。FTP服务器主要用于在网上（包括Intranet和Internet）进行文件传输，这就要求服务器在硬盘稳定性、存取速度、I/O（输入/输出）带宽方面具有明显优势。

而E－mail服务器则主要是要求服务器配置高速宽带上网工具，硬盘容量要大等。这些功能型的服务器的性能要求比较低，因为它只需要满足某些需要的功能应用即可，所以结构比较简单，采用单CPU结构即可；

什么是集群

集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)
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。
3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类：　
3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
下面说说这几种集群的应用场景：
高可用集群这里不多作说明。
想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。
搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。
而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。
我们以Dubbo为例：
***隐藏网址***
Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过forks="2"来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
***隐藏网址***
Dubbo提供了这些负载均衡策略：
Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
***隐藏网址***
缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置《dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" /》
缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置《dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" /》