请问浪潮的服务器有哪些种类？

浪潮是一家中国的服务器制造商，提供各种类型的服务器产品。以下是浪潮服务器的一些主要分类：
1 塔式服务器（Tower Server）：塔式服务器适用于中小企业和分支机构等小型办公环境，具有较低的噪音和较小的空间占用。浪潮的塔式服务器产品线包括 T系列。
2 机架式服务器（Rack Server）：机架式服务器适用于数据中心和大型企业，设计为与标准机架兼容，便于集成和管理。浪潮的机架式服务器产品线包括 R系列。
3 刀片式服务器（Blade Server）：刀片式服务器是一种高密度、可扩展的服务器解决方案，适合大型数据中心和云计算环境。浪潮的刀片式服务器产品线包括 H系列。
4 高性能计算服务器（High-Performance Computing Server）：高性能计算服务器专为高性能计算（HPC）任务和人工智能（AI）应用设计，提供最高可用性和性能。浪潮的高性能计算服务器产品线包括 X系列。
5 分布式存储服务器（Distributed Storage Server）：用于大数据存储和处理的服务器，通过分布式存储架构提供高可用性、可扩展性和容错性。如浪潮翼龙存储服务器等。
6 GPU服务器（GPU Server）：适用于图形处理、深度学习和其他需要高性能并行计算能力的场景。浪潮的GPU服务器产品线包括 G系列。
此外，浪潮还提供定制服务器解决方案，以满足特定行业或应用场景的需求。以上是浪潮服务器的几种主要类型，实际选择时需要根据应用场景、性能需求和预算等因素进行综合考虑。

分布式：服务分散部署在不同服务器组成一个整体应用，分散压力，解决高并发。

假设访问量特别大，就可以做成分布式，将一个大项目拆分出来单独运行。跟cdn一样的机制。

Redis分布式：将redis中的数据分布到不同的服务器上，每台服务器存储不同内容。Mysql集群是每台服务器都存放相同数据。分布式部署：系统应用部署在2台或以上服务器或虚拟机上，服务间通过RPC、WCF(包含WebService）等交互，即可称作分布式部署。微服务也算作分布式的一种，反之则不然。分布式优点:1、将模块拆分，使用接口通信，降低模块之间的耦合度。2、将项目拆分成若干个子项目，不同团队负责不同子项目。3、增加功能时只需再加一个子项目，调用其它系统接口即可。4、可灵活进行分布式部署。5、提高代码的复用性，比如service层，如果不采用分布式rest服务方式架构，在手机Wap商城、微信商城、PC、Android、ios每个端都要写一个service层逻辑，开发量大，难以维护和一起升级，此时可采用分布式rest服务方式共用一个service层。缺点：系统之间交互要使用远程通信，接口开发增大工作量，但利大于弊。微服务：可单独部署运行的微小服务，一个服务只完成单一功能分散能力，服务之间通过RPC等交互，至少有一个数据库。用户量过大高并发时，建议将应用拆解为多个子系统，各自隔离，独立负责功能。缺点：服务数量大，后期运维较难。分布式、微服务区别：分布式依赖整体组合，是系统的部署方式；微服务是架构设计方式，粒度更小，服务之间耦合度更低。独立小团队负责，敏捷性更高。集群：多台服务器复制部署相同应用，由负载均衡共同对外提供服务，逻辑功能仍是单体应用。项目如果跑在一台机器上，这台机器如果出现故障，或者用户请求量比较高一台机器支撑不住，网站可能就访问不了。那怎么解决呢？就需要使用多台机器，复制部署一样的程序，让几个机器同时运行网站。那怎么分发请求到所有机器上？所以负载均衡的概念就出现了。负载均衡：将请求分发以分摊服务器压力。基于反向代理能将所有的请求根据指定的策略算法，分发到不同的服务器上。实现负载均衡常用Nginx、LVS。负载均衡服务器出现问题了怎么办？所有冗余的概念就出现了。冗余：两台或多台服务器，一个主服务器，一个从服务器。假设一个主服务器的负载均衡服务器出现问题，从服务器能替代主服务器来继续负载均衡。实现的方式就是使用Keepalive来抢占虚拟主机。双机双工模式：目前Cluster（集群）的一种形式，两台服务器均为活动状态，同时运行相同的应用，保证整体的性能，也实现了负载均衡和互为备份。WEB服务器或FTP服务器等用此种方式比较多。实现多台服务器代码（文件）同步方案：1、负载均衡中实现代码同步rsync。2、rsync+inotify逐一文件监听并实时同步。3、实现redis共享session。

Jmeter 分布式工作原理

控制机： 分发脚本 和 回收响应数据

执行机： 一般使用服务器

Jmeter 分布式工作流程

1选择其中一台作为调度机（master），其他机器做为代理机（Agent）。

2执行时，master 会把脚本数据发送到每台 Agent上，Agent 拿到脚本后就开始执行，Agent执行时不需要启动GUI,通过命令行模式执行的

3执行完成后，Agent 会把结果回传给 master，master会收集所有Agent的信息并汇总

分布式 *** 作流程：

1首先 保证脚本是可以运行的--本机运行是ok的

2保证 执行机与控制机之间网络是ok，相互ping通

3执行机与控制机的Jmeter 和 jdk 要版本一致

4执行机里面的jmeter是可以运行的

运行jmeter

cd /apache-jmeter-511/bin

/jmetersh

/jmeter-server

5关联控制机与执行机

（1）设置执行机的Jmeter 属性文件

（2）设置控制机的Jmeter 属性文件

（3）重启设置过的机器的 Jmeter工具

实战演示

一台控制机 + 一台执行机

      准备工作：让执行机的jmeter-server 运行起来

jmeter 有两种运行模式 

1GUI

2命令行
代理机设置
1 打开window本地，进入 cmd命令行，输入 ifconfig，查看 本地 IP地址为 1921681101

2登录远程服务器，ping 本地连接，保证联通

输入 ping 1921681101
3登录远程服务器，查看本地ip

输入 ifconfig，查看服务器 ip 为 1921681104
4打开 本地 cmd，ping 远程链接

输入 ping 1921681104
5 执行机 jmeterproperties 设置 remote_hosts = 1921681104:1099   

   serverrmissldisable=true

   控制机 jmeterproperties 设置 remote_hosts = 1921681101:1099，remote_hosts = 1921681104:1099

   serverrmissldisable=true

6执行机启动jmeter

  进入 bin 目录，执行 /jmeter-server
/jmeter-server-Djavarmiserverhostname=1921681104

集群就是很多的服务器来实现一种功能，向mysql，很多的服务器都安装mysql,负载均衡就是用来调节的，比方说有很多的用户都在访问读取数据，可是读取a服务器的mysql多，而读取别的服务器的mysql就少，负载均衡把访问a的用户转给b一部分，防止a由于访问量过大造成宕机什么的。分布式就是有很多把服务器的相同功能分别部署在很多太计算机上，然后每个地方放上几台，这几台负责提供本地的服务，并且和总的服务器连接，保持数据传递。

转自： >简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux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)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 负载均衡集群
(LVS等)
Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群
(Beowulf 类集群)
三、详细介绍
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。
31 高性能计算分类　
311 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。
312 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。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
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。
而分布式，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，那这个业务就不可访问了。

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