/boot - 启动 (boot) 配置文件
/dev - 设备 (device) 文件
/etc - 配置文件、启动脚本等 (etc)
/home - 本地用户主 (home) 目录
/lib - 系统库 (libraries) 文件
/lost+found - 在根 (/) 目录下提供一个遗失+查找(lost+found) 系统
/media - 挂载可移动介质 (media),诸如 CD、数码相机等
/mnt - 挂载 (mounted) 文件系统
/opt - 提供一个供可选的 (optional) 应用程序安装目录
/proc - 特殊的动态目录,用以维护系统信息和状态,包括当前运行中进程 (processes) 信息
/root - root (root) 用户主文件夹,读作“slash-root”
/sbin - 重要的系统二进制 (system binaries) 文件
/sys - 系统 (system) 文件
/tmp - 临时(temporary)文件
/usr - 包含绝大部分所有用户(users)都能访问的应用程序和文件
/var - 经常变化的(variable)文件,诸如日志或数据库等
Keepalived的作用是检测服务器的状态,如果有一台web服务器宕机,或工作出现故障,Keepalived将检测到,并将有故障的服务器从系统中剔除,同时使用其他服务器代替该服务器的工作,当服务器工作正常后Keepalived自动将服务器加入到服务器群中,这些工作全部自动完成,不需要人工干涉,需要人工做的只是修复故障的服务器
vim /usr/local/etc/keepalived/keepalivedconf
Centos 7
解决办法:
解决办法:
1删除系统自带数据库
8重启两台服务器 并配置复制账户
包含两部分 一部分为lib 一部分为fastDFS
3配置
实验机器IP: 1921683206 1921683207
系统环境:centos 7
(如果 /usr/local/bin/ 文件夹内没有 redis-server 那几个文件,就从 /usr/local/redis-401/src/ 中拷贝过去,命令:cp redis-server redis-cli redis-sentinel redis-benchmark redis-check-aof redis-check-rdb /usr/local/bin/)
配置 vmovercommit_memory 为1,这可以避免数据被截断
使用 ps -ef|grep redis 查看是否都启动成功,IP和端口号都正确
--permanent(必须开集群总线端口,集群总线端口=端口号+10000,例:7000的集群总线端口是17000。这个集群总线端口不开放,集群的时候外部服务器的节点添加不进来)
#彻底关闭防火墙
================================================================================== ====================== 1~9都是要在两台服务器中 *** 作的 =========================== ==================================================================================
说明成功了。
如果是出现 Waiting for the cluster to join 一直有 “”出现,说明另一台服务器的端口策略没通,一直在等那边的节点加入集群,那么恭喜你,要悲剧了
CLUSTER NOTES
如果集群要设置密码,集群启动后要在各个节点下设置:
/etc/snmp/snmpdconf/etc/snmp/snmpdconf
分别解压两个文件包
修改
编译
配置插件
cd /home/data/bin/fastdfs-nginx-module/src vim mod_fastdfsconf
复制fastdfs文件
配置nginx
vim /usr/local/nginx/conf/nginxconf
在web中增加配置
启动
在已经安装过 Nginx 的服务器上安装配置 fastdfs-nginx-module 模块?我们直接进入 Nginx 的存放目录,进行配置后编译,就不需要执行最后安装make install这一步了,接着重启就行了。最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易出问题,于是进入了第一步演变阶段:将应用和数据库从物理上分离,变成了两台机器,这个时候技术上没有什么新的要求,但你发现确实起到效果了,系统又恢复到以前的响应速度了,并且支撑住了更高的流量,并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。
架构演变第二步:增加页面缓存
好景不长,随着访问的人越来越多,你发现响应速度又开始变慢了,查找原因,发现是访问数据库的 *** 作太多,导致数据连接竞争激烈,所以响应变慢,但数据库连接又不能开太多,否则数据库机器压力会很高,因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力,这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面(例如一两天才会有更新的页面)进行缓存(当然,也可以采用将页面静态化的方案),这样程序上可以不做修改,就能够很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争,OK,于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
前端页面缓存技术,例如squid,如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步:增加页面片段缓存
增加了squid做缓存后,整体系统的速度确实是提升了,webserver的压力也开始下降了,但随着访问量的增加,发现系统又开始变的有些慢了,在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后,开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢,因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略,OK,于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
这一步涉及到了这些知识体系:
页面片段缓存技术,例如ESI等,想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等;
架构演变第四步:数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后,系统的压力确实进一步降低了,但同样,随着访问量的增加,系统还是开始变慢,经过查找,可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方,像获取用户信息等,这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢,于是将这些数据缓存到本地内存,改变完毕后,完全符合预期,系统的响应速度又恢复了,数据库的压力也再度降低了不少。
这一步涉及到了这些知识体系:
缓存技术,包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。
架构演变第五步: 增加webserver
好景不长,发现随着系统访问量的再度增加,webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高,这个时候开始考虑增加一台webserver,这也是为了同时解决可用性的问题,避免单台的webserver down机的话就没法使用了,在做了这些考虑后,决定增加一台webserver,增加一台webserver时,会碰到一些问题,典型的有:
1、如何让访问分配到这两台机器上,这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案,或LVS这类的软件负载均衡方案;
2、如何保持状态信息的同步,例如用户session等,这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等;
3、如何保持数据缓存信息的同步,例如之前缓存的用户数据等,这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存;
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常,这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等;
在解决了这些问题后,终于是把webserver增加为了两台,系统终于是又恢复到了以往的速度。
这一步涉及到了这些知识体系:
负载均衡技术(包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等)、主备技术(包括但不限于 ARP欺骗、linux heart-beat等)、状态信息或缓存同步技术(包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等)、共享文件技术(包括但不限于NFS等)、存储技术(包括但不限于存储设备等)。
架构演变第六步:分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后,发现系统又开始变慢了,这次又是什么状况呢,经过查找,发现数据库写入、更新的这些 *** 作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈,导致了系统变慢,这下怎么办呢,此时可选的方案有数据库集群和分库策略,集群方面像有些数据库支持的并不是很好,因此分库会成为比较普遍的策略,分库也就意味着要对原有程序进行修改,一通修改实现分库后,不错,目标达到了,系统恢复甚至速度比以前还快了。
这一步涉及到了这些知识体系:
这一步更多的是需要从业务上做合理的划分,以实现分库,具体技术细节上没有其他的要求;
但同时随着数据量的增大和分库的进行,在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好,因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。
架构演变第七步:分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行,数据量开始大幅度增长,这个时候发现分库后查询仍然会有些慢,于是按照分库的思想开始做分表的工作,当然,这不可避免的会需要对程序进行一些修改,也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等,还是有些复杂的,于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问,这个在ebay的架构中对应的就是DAL,这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间,当然,也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做,同时,在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题,因为数据量太大,导致现在不太可能将缓存存在本地,然后同步的方式,需要采用分布式缓存方案了,于是,又是一通考察和折磨,终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
这一步涉及到了这些知识体系:
分表更多的同样是业务上的划分,技术上涉及到的会有动态hash算法、consistent hash算法等;
DAL涉及到比较多的复杂技术,例如数据库连接的管理(超时、异常)、数据库 *** 作的控制(超时、异常)、分库分表规则的封装等;
架构演变第八步:增加更多的webserver
在做完分库分表这些工作后,数据库上的压力已经降到比较低了,又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了,突然有一天,发现系统的访问又开始有变慢的趋势了,这个时候首先查看数据库,压力一切正常,之后查看webserver,发现apache阻塞了很多的请求,而应用服务器对每个请求也是比较快的,看来是请求数太高导致需要排队等待,响应速度变慢,这还好办,一般来说,这个时候也会有些钱了,于是添加一些webserver服务器,在这个添加 webserver服务器的过程,有可能会出现几种挑战:
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量(请求连接数、网络流量等)的调度了,这个时候如果经费允许的话,会采取的方案是购买硬件负载,例如F5、Netsclar、Athelon之类的,如经费不允许的话,会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类,然后分散到不同的软负载集群中;
2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈,需要进行改进,也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等;
在做完这些工作后,开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代,当网站流量增加时,应对的解决方案就是不断的添加webserver。
这一步涉及到了这些知识体系:
到了这一步,随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高,这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解,并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。
架构演变第九步:数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天,发现这个完美的时代也要结束了,数据库的噩梦又一次出现在眼前了,由于添加的webserver太多了,导致数据库连接的资源还是不够用,而这个时候又已经分库分表了,开始分析数据库的压力状况,可能会发现数据库的读写比很高,这个时候通常会想到数据读写分离的方案,当然,这个方案要实现并不容易,另外,可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费,或者说过于占用数据库资源,因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离,同时编写一些更为廉价的存储方案,例如BigTable这种。
这一步涉及到了这些知识体系:
数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解,同时会要求具备自行实现的技术;
廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解,同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。
架构演变第十步:进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经过上面这个漫长而痛苦的过程,终于是再度迎来了完美的时代,不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了,对于大型网站而言,人气的重要毋庸置疑,随着人气的越来越高,各种各样的功能需求也开始爆发性的增长,这个时候突然发现,原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大了,当多个团队都开始对其进行改动时,可真是相当的不方便,复用性也相当糟糕,基本是每个团队都做了或多或少重复的事情,而且部署和维护也是相当的麻烦,因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间,出问题的时候也不是很好查,另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导致了全站都不可用,还有其他的像调优不好 *** 作(因为机器上部署的应用什么都要做,根本就无法进行针对性的调优)等因素,根据这样的分析,开始痛下决心,将系统根据职责进行拆分,于是一个大型的分布式应用就诞生了,通常,这个步骤需要耗费相当长的时间,因为会碰到很多的挑战:
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架,并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式;
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间,需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等;
3、如何运维(依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等)好这个庞大的分布式应用。
经过这一步,差不多系统的架构进入相对稳定的阶段,同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量,结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
这一步涉及到了这些知识体系:
这一步涉及的知识体系非常的多,要求对通信、远程调用、消息机制等有深入的理解和掌握,要求的都是从理论、硬件级、 *** 作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常的多,多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力,整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类似,当然,每步采取的方案,演变的步骤有可能有不同,另外,由于网站的业务不同,会有不同的专业技术的需求,这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变的过程,当然,其中还有很多的技术也未在此提及,像数据库集群、数据挖掘、搜索等,但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造 *** 作系统、CDN镜像等来支撑更大的流量,因此在真实的发展过程中还会有很多的不同,另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些,还有像安全、运维、运营、服务、存储等,要做好一个大型的网站真的很不容易AD是需要DNS支持的,所以一般是在安装AD的同时集成安装DNS服务,至于DHCP,不是必须的,你可以使用路由器的DHCP功能自动分发IP地址,但是你要注意:DHCP分发的IP地址必须与DC的IP在同一子网,且要排除DC的IP地址,不要再分发DC所用的IP,另外,如果是使用路由器的DHCP功能,在DHCP的参数处添加DNS为DC上DNS的IP,网关当然是路由器的IP,这样每台电脑都会自动从路由器中获得正确的IP、子网掩码、DNS、网关等参数
DHCP功能你也可以在AD上安装DHCP功能实现,但要如此做的话,一定要关闭路由器的DHCP功能,不能在一个内网内存在两个DHCP,否则会产生冲突
如果不借助DHCP,你也可以在各个电脑上手工设置IP参数,只要在同一子网内,即IP地址的前三位是相同的,比如你的路由器是19216811,DC的IP为19216812,则其它电脑的IP可设为192。168。1。3-254,子网掩码2552552550,网关为19216811,DNS地址为19216812,注意:DNS地址必须设置正确,否则加入不了域,另外,各台电脑在域中工作依靠DC的DNS服务器,可上网又要使用ISP的DNS服务器,解决这个矛盾有两种办法:1)各电脑上设置两个DNS,一个为域的,一个为ISP的。2)各电脑只设为域的DNS服务器,然后在域的DNS服务器上设置DNS转发,转发地址为ISP的DNS地址,这样域DNS不能解析的将请求ISP的DNS服务器解析。相对而言,第二种更好些
要将各客户端电脑加入域,首先在AD(域控)的AD用户和组中为将要使用的电脑添加域用户帐号(如果你使用exchange邮件服务,这也是各用户的电子邮件帐号)。然后在各用户电脑上把它加入域,然后输入域管理员帐号(就是你安装AD目录创建域时使用的帐号),添加过程可以使用向导也可以直接添加,建议使用直接添加,也即把它从工作组改为域,只要客户端的DNS指向DC的DNS地址,加入过程一般没问题。加入域后,域用户组自动加入各电脑的本地users组,可以在此电脑上直接使用,无需在本地添加帐号。如果嫌用户组的权限不够,可以将相应的帐号加入本地的power users组或administrators组,这依据你的网络管理规定而定。个人觉得首先你应该划出网络拓朴图,再研究设备和布线,最好找电信或者网通帮你布线,至于设备要看你的喜好和本钱了,cisco最好也最贵,带宽推荐100m光纤,通常学校都是这样的,学生和教师上网分开可以在交换机上划虚网,或者直接通过多台交换机,具体要看你的布线,总而言之你最好咨询一下网络运营商
我的qq:289482807,也是网管,但是新手,想多学习一点,大家有问题可以研究一下以后非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 *** 作系统的服务器,精简指令集处理器主要有IBM公司的POWER和PowerPC处理器,SUN与富士通公司合作研发的SPARC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:又称CISC(复杂指令集)架构服务器,即通常所讲的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 *** 作系统的服务器。价格便宜、兼容性好、稳定性较差、安全性不算太高,主要用在中小企业和非关键业务中。
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