数据库集群环境中，每台服务器中数据一致吗

如果是oracle的RAC集群的话，数据是完全一致的。

oracle的集群数据时放在共享存储上的，三台数据库都同时读写这个存储上的数据。

通过内部机制来保证不会产生脏数据！

rac集群里的数据只有一份！是放在共享磁盘上的！

本文我们主要介绍了MySQL数据库集群实现负载均衡的安装配置工作，接下来我们就让我们一起来了解一下这部分内容。

MySQL数据库集群关系如下图：

ndbd：数据库节点，物理数据实际存放位置。

mysqld：MySQL服务器节点。

ndbd_mgmd：管理节点。管理／查看各库节点和服务器节点的状态。程序直接访问的是这台机器的IP。默认端口仍是3306。

1在ndb_mgmd、mysqld、Node A、Node B上安装MySQL50

安装目录：/usr/local/mysql

2配置 Node A、Node B、mysqld：

# cp /usr/local/mysql/support-files/my-mediumcnf /etc/mycnf # vi /etc/mycnf 在文件尾加入 # mycnf # example additions to mycnf for MySQL Cluster # (valid in MySQL 50) # enable ndbcluster storage engine, and provide connectstring for # management Server host (default port is 1186) [mysqld] ndbcluster ndb-connectstring=1921685630 # provide connectstring for management Server host (default port: 1186) [ndbd] connect-string=1921685630 # provide connectstring for management Server host (default port: 1186) [ndb_mgm] connect-string=1921685630 # provide location of cluster configuration file [ndb_mgmd] config-file=/var/lib/mysql-cluster

在Node A、Node B上创建日志文件夹

电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。

大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。

一、大数据处理模式

在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算Map Reduce处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。

(一)数据库集群模式

集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。

但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将 PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。

(二)Map Reduce框架

云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、百度等等。Map Reduce框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型Map Reduce、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。

Map Reduce的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。Map Reduce在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简 *** 作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对Map Reduce计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。

二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新

IT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。

(一)数据仓库的发展

从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。

根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过 1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。

(二)云计算构架

云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(on Demand self-service)、可度量服务(measured service)、池化资源(resource pooling)、泛化网络访问((broad network access)以及快速d性(rapid elasticity)。

三、大数据处理对电子商务的影响

云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。

(一)信息检索能力

电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为 IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。

云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。

(二)d性处理能力

电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的d性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。

云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了d性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。

(三)信息处理安全性能

网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。

大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。

四、大数据处理的发展趋势

信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。

(一)大数据处理服务和产品的多样化

目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。

(二)新型的电子商务运营模式

云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。

(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分

企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。

问题1：

首先认清楚：集群是个物理形态，分布式是个工作方式。

分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上；

集群：同一个业务，部署在多个服务器上。

问题2：

跨机房要根据网络线上IP数据同步 如果同步到当前 *** 作电脑必须 对方IP必须能通 ，然后在进行相关 *** 作！(比如日志同步数据 、工具同步数据、触发器存储过程同步数据等)

问题3：

oralce、MySQL等（具体要看你做那些分布式 *** 作）

大数据并发处理解决方案：

1、HTML静态化

效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以尽可能使网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，无法全部手动去挨个实现，于是出现了常见的信息发布系统CMS，像常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

2、服务器分离

对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是最消耗资源的，于是有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的服务器，甚至很多台服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为问题而崩溃，在应用服务器和服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗和执行效率。 这一实现起来是比较容易的一现，如果服务器集群 *** 作起来更方便，如果是独立的服务器，新手可能出现上传只能在服务器本地的情况下，可以在令一台服务器设置的IIS采用网络路径来实现服务器，即不用改变程序，又能提高性能，但对于服务器本身的IO处理性能是没有任何的改变。

3、数据库集群和库表散列

大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是需要使用数据库集群或者库表散列。

4、缓存

缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。

网站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多了，net不是很熟悉，相信也肯定有。

5、镜像

镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、负载均衡

负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。 负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择。

硬件四层交换

第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。　第四层交换功能就象是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有>

1、自动备份

利用系统提供的定时进程或备份软件自动进行数据的备份，适合于数据量大、数据更新 *** 作频繁的OA系统数据备份，有可能需要额外购置备份软件。

2、人工手动备份

适合数据量少或数据更新少，备份 *** 作时间短的OA系统数据备份，由于是人工 *** 作备份的频率一般比较低。

3、数据库集群技术

对于实时性要求非常高的系统，可以考虑使用数据的集群技术，在多台硬件服务器上安装多套数据库系统，并采用集群技术使数据库服务器之间的实现数据同步。当其中某台数据库服务器不可访问时，集群中的其他数据库服务可以正常访问，系统因此无需中断运行。

因此，数据数据库集群技术不仅很好的解决数备份的问题，同时也解决系统对数据库的实施访问问题，一般投入的成本比较高，适合于在实时访问要求高的OA系统中采用，。

4、数据库复制技术

利用数据库系统自身提供的数据库复制功能，在多台数据库中实现数据的复制和同步从而实现数据的备份。

5、热备份和冷备份

热备份是在OA系统服务不停止的情况下进行的数据备份，冷备份是在OA系统服务停止的情况下进行的数据备份。

以上的几种OA系统数据备份策略可以单独使用，也可组合使用，如：手工结合自动，数据库集群结合异地备份。

由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的“虚拟”服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器（节点）组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障，集群中的另一个节点就承担这个故障节点的责任。

认为一个SQL Server集群能够给集群中的两个节点带来负载平衡，这是一种常见的误解。虽然这似乎很有用，但却是不正确的。这也意味着集束SQL Server不能真正提高性能。集束SQL Server只能提供故障转移功能。故障转移就是当系统中的一台机器发生故障失去其功能时，另一台机器将接手运行它的SQL Server实例。这种功能失效可能是由于硬件故障、服务故障、人工故障或各种其它原因。

为何要集束SQL Server环境？

在实用性方面，集群SQL Server环境令人满意。在进行故障转移时，将数据库实例由一台服务器转移到另一台服务器的时间非常短暂，一般只需要3至7秒钟。虽然需要重建连接，但对数据库的终端用户而言，故障转移处理通常是透明的。低廉的故障转移成本还可帮助你对集群中的节点进行维护，而不会造成服务器完全无法访问。

SQL Server集群类型

一共有两种类型的SQL Server集群：主动/被动集群和主动/主动集群。下面分别对它们进行说明（说明以两个节点的SQL Server集群为基础）。

主动/被动集群

在这种类型的集群中，一次只有一个节点控制SQL Server资源。另一个节点一直处于备用模式，等待故障发生。进行故障转移时，备用的节点即取得SQL Server资源的控制权。

优点：由于服务器上只有一个实例在运行，所以在进行故障转移时，不需要另外的服务器来接管两个SQL Server实例，性能也不会因此降低。

缺点：由于虚拟服务器上只有一个SQL Server实例在运行，另一台服务器总是处理备用模式与空闲状态。这意味着你并没有充分利用你购买的硬件。

主动/主动集群

在这种类型的集群中，集群中的每个节点运行一个独立且主动的SQL Server实例。发生节点故障时，另一个节点能够控制发生故障节点的SQL Server实例。然后这个正常的节点将运行两个SQL Server实例——它自己的实例和发生故障的实例。

优点：通过这种配置，你能够充分利用你的硬件。在这样的系统中，两个服务器都在运行，而不是只有一台服务器运行，而另一台处于等待故障发生的备用模式，因此你能够充分利用你购买的机器。

缺点：如果进行故障转移，一台服务器运行两个SQL Server实例，性能就会受到不利影响。然而，性能降低总比虚拟服务器完全失灵要强得多。这种配置的另一故障在于它要求购买的许可要比主动/被动集群多一些。因为集群在运行两个主动SQL Server实例，这要求你购买两个单独的服务器许可。在某些情况下，这也可能对你形成阻碍。

集群考虑

在高实用性方面，集群SQL Server环境有一定的优势。然而，高实用性也确实伴随某种折衷。

首先，建立一个集群SQL Server环境非常昂贵。这是因为集群中的节点必须遵照集群节点的兼容性列表。而且，还需要建立一个复杂的网络，机器的配置必须几乎相同，同时需要实现数据库文件磁盘子系统共享。存储区网络(SAN)是建立这种子系统的不错选择，但SAN并非必要，而且十分昂贵。另外，如果你正在运行一个主动/主动集群，你需要为集群中运行SQL Server实例的每台机器的处理器购买一个许可。

因为当地集群主要局限于同一地理区域，自然灾难可能会使集群完全失灵。在那种情况下，你需要转移到灾难恢复站点进行继续 *** 作。你也可以建立地理分散的SQL Server集群，但这样的系统更加复杂与昂贵。

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