什么是服务器集群？

分布式与集群是不一样的，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。

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。

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，整体来看，还是1小时内完成一个任务。

扩展资料

分布式系统可以分为机体内系统、建筑物内系统、建筑物间系统和不同地理范围的区域系统等，它们的耦合度依次由高到低按应用领域的性质决定耦合度，可以分成三类：

一、是面向计算任务的分布并行计算机系统和分布式多用户计算机系统，它们要求尽可能高的耦合度，以便发展成为能分担大型计算机和分时计算机系统所完成的工作。

二、是面向管理信息的分布式数据处理系统。耦合度可以适当降低。

三、是面向过程控制的分布式计算机控制系统。耦合度要求适中，当然对于某些实时应用，其耦合度的要求可能很高。

1、减少内存分配和释放

服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。
另外，可以选择使用共享内存模式来降低内存的分配和释放问题。共享内存在多处理器系统中，可以被不同的中央处理器访问，也可以有不同的进程共享，是一种非常快的进程通信方式。

2、使用持久链接

持久链接也被称为场链接，是通过TCP通信的一种方式。在一次TCP链接中持续发送多份数据而不断开连接。

从性能角度上来讲，建立TCP链接次数越少，越有利于性能的提升，尤其对于密集型或者网页等数据处理上来说有明显的加速作用。

3、改进I/O模型

I/O *** 作根据设备形式有不同的类型，例如我们常见的内存I/O，网络I/O，磁盘I/O。针对网络I/O和磁盘I/O, 它们的速度要慢很多，可以选择采用高带宽网络适配器可以提高网络I/O速度。

以上的I/O *** 作时需要CPU来调度的，这就需要CPU空出时间来等待I/O *** 作。如果在CPU调度上使用时间较少，也就能节约出CPU的处理时间，从这一点上来说也是提升高服务器并发处理能力的方式。

4、改进服务器并发数策略

服务器高并发策略的调整，是为了让I/O *** 作和CPU计算尽量重叠进行。一方面使CPU在I/O *** 作时等待时间内不要空闲，另一方面也是为了最大限度缩短等待时间。感兴趣的话点击此处，了解一下

游戏访问所占的带宽不少，一般要10k以上，多少人在线主要看你游戏的规模和受不受欢迎之类的

理论上，1byte=8bits，以10M的带宽为例，服务器最高传输速率就是10Mbps=1024Kbps=1024/8KBps=1280KB/s；假设一个用户占用10KB/s，那么10M的带宽支持访问人数就是128人。

可以依次去推算，如果单单用云服务器，成本会比较高，可以考虑搭配一下cdn加速和负载均衡，分发一下服务器的访问流量，这样网站会更稳定些，像我搭建游戏网站，人数不多，用的是小鸟云，下单的时候用个85折券2W3V48，直接抵扣。

也可以看看其他厂商的，看看活动什么的。

数据库集群技术
1)提高数据库处理速度的技术
目前有四种提高数据库处理速度的办法：
◆ 提高磁盘速度：这包括RAID和其他磁盘文件分段的处理。主要的思想是提高磁盘的并发度（多个物理磁盘存放同一个文件）。尽管实现方法各不相同，但是它们最后的目的都是提供一个逻辑数据库的存储映象。我们要评价的六个系统都能有效地利用这些技术。由于ICX已经有最大的磁盘冗余度，RAID 磁盘系统的设置应该侧重于速度，而不是数据冗余。这样磁盘利用的效益就会提高。
◆ 分散数据的存放：主要思想是利用多个物理服务器来存放数据集的不同部分（一个数据库表格分散到多个服务器或者每个服务器分管几个内容不同的表格）。这些办法不但可以扩展数据集（数据集的可扩性），而且使得不同的服务器进行并行计算成为可能。例如，对于ORACLE的RAC来讲，由于它是共享磁盘的体系结构，你只需要简单地增加一个服务器节点，RAC就能自动地将这节点加入到它的集群服务中去。RAC会自动地将数据分配到这节点上，并且会将接下来的数据库访问自动分布到合适的物理服务器上，而不用修改应用程序。对于UDB来讲，因为它是非共享磁盘的体系结构，因此就必须手工修改数据的分区，MSCS和ASE也是同样的情况。MySQL也需要手工分区，并且是这几种数据库中支持分区的自动化程度最低的，也就是说，应用程序需要自己负责数据库的分布式访问。不管数据存放是如何实现的，分布式存放数据的缺点是对数据库的可用性有负面影响。任何一台服务器的损坏都会影响整个系统的可用性。但是，这是迄今为止各大数据库厂商能提供的业界最好的数据库集群技术了。ICX是一种基于中间件的数据库集群技术，它对客户端和数据库服务器都是透明的。因此，ICX可以用来集群几个数据库集群（一个逻辑数据库），也可以用于集群几个物理数据库服务器（来增强一个分管关键数据的物理服务器）。
◆ 对称多处理器系统：此技术的思想是利用多处理机硬件技术来提高数据库的处理速度。但是，除了ICX，所有其它的数据库集群技术只支持单一的可修改的逻辑数据库。绝大部分的数据库事务处理是磁盘密集型的，纯计算负荷很小的，对称多处器技术在数据库上的应用的实际收益是很有限的。这也说明了为什么实际应用中最多只用了四个CPU的原因。所有的基于数据库引擎的集群都支持这个技术，ICX对SMP技术是中性的，因为它能把多个数据库服务器集合在一起构成一个集群，也能将多个现存的数据库集群集合在一起，构成集群的集群。
◆ 交易处理负载均衡：此技术的思想是在保持数据集内容同步的前提下，将只读 *** 作分布到多个独立的服务器上运行。因为绝大多数的数据库 *** 作是浏览和查询,，如果我们能拥有多个内容同步的数据库服务器，交易负载均衡就具有最大的潜力（可以远远大于上面叙述的最多达四个处理器的对称多处理器系统）来提高数据库的处理速度，同时会具有非常高的数据可用性（真正达到5个9，即99999%）。所有基于数据库引擎的集群系统都只支持一个逻辑数据库映象和一个逻辑或物理的备份。这个备份的主要目的是预防数据灾难。因此，备份里的数据只能通过复制机制来更新，应用程序是不能直接更新它的。利用备份数据进行交易负载均衡只适用于一些非常有限的应用，例如报表统计、数据挖掘以及其它非关键业务的应用。只有ICX能够做到同步复制多个数据库服务器从而达到在保持数据一直性前提下的真正的负载平衡。
上述所有技术在实际部署系统的时候可以混合使用以达到最佳效果。
2）提高数据库可用性的技术
根据物理法则，提高冗余度是提高数据库可用性的唯一途径。
提高数据库冗余度大致有四种方法：
◆ 硬件级的冗余：主要思想是让多处理机同时执行同样的任务用以屏蔽瞬时和永久的硬件错误。有两种具体的实现方法：构造特殊的冗余处理机和使用多个独立的数据库服务器。冗余处理机的造价昂贵，效益很低。实际应用日渐减少。基于数据库的集群系统都是用多个独立的数据库服务器来实现一个逻辑数据库，在任意瞬间，每台处理器运行的都是不同的任务。这种系统可以屏蔽单个或多个服务器的损坏，但是因为没有处理的冗余度，每次恢复的时间比较长，它们需要把被损坏的服务进程在不同的服务器上从新建立起来。ICX让多个独立的数据库服务器作同样的处理。发现处理器问题时的切换不需要重建进程的状态，所以故障屏蔽是极快的。
◆ 通讯链路级的冗余：冗余的通讯链路可以屏蔽瞬时和永久的通讯链路级的错误。基于数据库引擎的集群系统有两种结构：共享磁盘和独立磁盘。RAC, MSCS 和 MySQL CS可以认为是共享磁盘的集群系统。UDB和ASE 是独立磁盘的集群系统。共享磁盘集群系统对网络系统的要求很高，所以通讯的冗余度最小。独立磁盘集群系统可以把磁盘系统独立管理，通讯冗余度较高。 ICX的通讯链路级的冗余度最高，因为它使用的是多个独立的数据库服务器和独立的磁盘系统。 ICX也可以用于共享磁盘系统。 但是冗余度会相应降低。
◆ 软件级的冗余：由于现代 *** 作系统和数据库引擎的高度并发性，由竞争条件、死锁、以及时间相关引发的错误占据了非正常停机服务的绝大多数原因。采用多个冗余的运行数据库进程能屏蔽瞬时和永久的软件错误。基于数据库引擎的集群系统都用多个处理器来实现一个逻辑数据库，它们只能提供部分软件冗余，因为每一瞬间每个处理器执行的都是不同的任务。只有ICX可以提供最大程度的软件级冗余。
◆ 数据冗余：有两类冗余数据集。
被动更新数据集：所有目前的数据复制技术(同步或异步)，例如磁盘镜像（EMC的TimeFinder系列）、数据库文件复制（如DoubleTake, Veritas and Legato）以及数据库厂商自带的数据库备份工具都只能产生被动复制数据集。通常，为了实现复制功能，需要消耗掉主服务器5%（异步）到30%（同步）的处理能力。被动更新的数据一般只用于灾难恢复被动更新数据集还有两个致命的问题：一旦主处理机故障造成数据损坏，被动更新的数据集也会被破坏。另外，和主动更新系统相比，被动更新系统对数据网络的带宽要求更高。这是因为它缺少交易的信息，很多数据复制是盲目的。
主动更新数据集：这种数据集需要一台（或多台）独立的备份数据库服务器来管理，由于这种数据集及时可用，它可以有多种用途，例如报表生成，数据挖掘，灾难恢复甚至低质量负载均衡。 同样地，这里也有同步和异步两种技术。
◆ 异步主动复制数据集：这种技术是先把事务处理交给主服务器来完成，然后这些事务处理再被串行地交给备份服务器以执行同样的 *** 作来保证数据的一致性。这种技术生成的数据集和主数据集有一个时间差，所以仅适用于灾难恢复、数据挖掘、报表统计以及有限的在线应用。所有的商用数据库都支持异步主动复制技术。这种办法的难度在于复制队列的管理上，这个队列是用来屏蔽主服务器和备份服务器之间的速度差异的。因为主服务器可以尽可能地利用所有软硬件的并发性来处理并发的事务，而备份服务器只能串行地复制，在高负荷事务处理的情况下，复制队列经常可能溢出。因为没有任何办法来控制事务处理请求的速度，在高负荷事务处理的情况下，复制队列只能经常性地重建。因为所有现代数据库系统都支持热备份和LOG SHIPPING。通过精心策划，应该可以实现不关闭主服务器而重建队列。ICX也支持异步主动复制 ICX的复制队列的重建是通过ICX的自动数据同步软件来完成的，所以不需要人工 *** 作。
◆ 同步主动复制数据集：这种技术要求所有的并发事务处理在所有的数据库服务器上同时完成。一个直接的好处就是没有了队列的管理问题，同时也可以通过负载均衡实现更高的性能和更高的可用性。这种技术也有两种完全不同的实现方法：完全串行化和动态串行化。完全串行化的事务处理来自于主数据库的事务处理引擎，RAC, UDB, MSCS (SQL Server 2005) 和 ASE是用完全串行化并结合两阶段提交协议来实现的，这种设计的目标就是为了获得一份可用于快速灾难恢复的数据集。这种系统有两个关键的问题。第一，两阶段提交协议是一种“ALL OR NOTHING”的协议。仔细研究两阶段提交协议后就能发现，为了获取这备份数据集，事务处理的可用性会降低一半。第二，完全串行化的做法又引进了主-从数据库服务器速度不匹配的问题。强制同步造成整个系统的速度被降低到完全串行化的水平。相反，ICX-UDS采用了动态串行复制引擎。这设计可以充分利用多个独立数据库的处理能力。ICX避免了使用两阶段提交协议，因此一个事务处理只有在集群中的所有服务器全都同时崩溃的情况下才会回滚。
为了防灾，必须使用远程网络。 所以我们在这里讨论远程数据复制的办法。这里大概有四种办法。
◆ 动态远程异步复制：这种办法是指主服务器通过远程网串行地把交易复制到备份服务器上。由于主-副之间的速度不匹配，队列管理的问题就很突出。 由于远程网的速度一般都比较慢，队列溢出的概率大大增加。所有的集群系统都支持这种复制办法，只是队列管理的办法不同而已。DM，FM和RAID都不能支持这种办法。RAID只能在局域网内工作。
◆ 动态远程同步复制：这种办法是指主服务器通过远程网并行地把交易复制备份服务器上。只有ICX 具有这种能力。
◆ 静态远程异步复制：这种办法是指通过远程网把数据串行地复制（不通过数据库服务器）到异地。DM和FM支持这种复制办法。因为串行处理和队列管理的关系，这对于处理量大的系统不适用。但是这种复制办法对应用是透明的，所有集群系统都可采用
◆ 静态远程同步复制：这种办法也是指通过远程网把数据串行地复制（不通过数据库服务器）到异地。不同的是，这里没有队列管理。取代队列管理的是发送端的一个新的协议：每次发送都要等接受端确认复制成功。否则回滚。DM和FM都支持这种复制办法。这种办法只能在短距离范围内工作， 大约5 英里光纤的样子。如果超出这个距离范围的话，显然事务处理回滚的概率就会很高。但是这种复制办法对应用是透明的，所有集群系统都可采用。
3）提高数据库安全和数据集可扩展的技术
在提高数据库安全性和数据集可扩性这两方面，可以创新的空间是很小的。数据库最常见的安全办法是口令保护，要么是分布式的，要么是集中式的。在数据库前面增加防火墙会增加额外的延迟，因此，尽管许多安全侵犯事件是来自于公司内部，但是数据库防火墙还是很少被采用。如果数据库集群技术是基于中间件技术实现的，就有可能在不增加额外延迟的情况下 ，在数据经过的路径上实现防火墙功能。ICX完全实现了这种思想。
数据库数据集的可扩性只能通过将数据分布到多个独立的物理服务器上来实现。为了弥补可用性的损失，ICX能被用来提高整个逻辑数据库或者部分重要服务器的处理速度，可用性和安全性。

支持。
 多CPU并行：GBase 8t动态服务器的核心技术是基于GBase 8t的动态可伸缩结构(DSA)，该技术使GBase8T成为强大的多线索数据库服务器，利用该技术使得数据库系统能充分发挥对称多处理器或单处理器结构服务器的能力，并在数据库可伸缩性、可管理性和性能等方面有很大突破。GBase 8t可以配置CPU VP的数量，系统需要有足够多的CPU VP来加速线索的执行从而保证系统中其它进程能占用足够的CPU时间,GBase 8t同时支持处理器绑定（processor affinity)，处理器绑定是特定的进程只能在特定的CPU上执行。特定的CPU仍然能为其它进程服务，但特定的进程只能在该CPU上执行，如果平台支持，INFORMIX动态服务器可以将CPU VP（oninit)绑定到指定的处理器上。处理器从0开始连续编号。在某些SMP平台上，由一个CPU专门处理系统中断。如果配置的CPU VP数量小于物理处理器数量，则应避免将CPU VP绑定到处理中断的CPU上。
 多服务器并行：GBase 8t支持高可用集群方案，GBase 8t的HDR、SDS、RSS等技术实现了数据的高可用灾备技术，而该技术的处理需要多服务器并行计算技术。
 事务处理的完整性控制技术：为了保证事务的完整性，GBase 8t数据库通过逻辑日志 (logical log) 来记录所有的事务 *** 作及其处理的数据。逻辑日志的作用之一在于对数据所发生的变化进行记录以满足可能的回滚需要。GBase 8t允许用户在一个事务中,从多个数据服务器查询或更新一个或者多个数据库。数据服务器可以在同一个主机上，或是在同一网络的不同主机上。两阶段提交协议确保了从多个数据服务器提交或回滚事务的一致性。GBase 8t对异构分布式数据库的支持是通过X/OPEN、XA实现的。
 支持并行查询/DML、备份/恢复、导入/导出、索引创建：GBase 8t的OLTP引擎通过DSA多线程和PDQ（Parallel database query）技术可实现并行数据库并行查询/DML/索引创建；DML利用GBase 8t不同级别的锁管理和隔离机制，有效保障了数据库的DML *** 作的并发性；备份/恢复利用GBase 8t的onbar备份恢复模块支持并行备份与恢复；导入/导出利用GBase 8t的HPL（High Performance Loader）工具可通过并发方式完成数据库的导入导出 *** 作。

问题一：什么是并发数？ 并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高，我个人的网站要求较高，在上午10点访问人数最多，做过几个供应商的测试，互联在线这家的并发数量是真实的，并且同一时间访问，没有限制；其实并发数的大小和服务器的带宽也有直接关系，一般的服务器是限最高流量的，有些服务器和机房是不限最高带宽，所以能足够保证

问题二：并发数是什么意思 并发数
并发数，计算机网络术语，是指同时访问服务器站点的链接数。
由于虚拟主机是建立在每台服务器多用户的基础上的，也就是多个用户共同使用一台服务器。为了避免同一台服务器上的某一个用户的IIS链接人数过多或占用服务器资源过多而影响其它用户的正常使用，所以，目前所有虚拟空间提供商都对单个用户的IIS链接数，流量及服务器进程占用CPU的比率进行了相应的限制。 当某一个用户的站点超出了服务器上的设制后，访问站点时就会出现服务器忙，或目前访问该站点的人数过多，超出了WEB的处理能力等相关错误提示。

问题三：什么是服务器并发量？并发量如何计算 并发的意思是指网站在同一时间访问的人数，人数越大，瞬间带宽要求更高。服务器并发量分为：1业务并发用户数；2最大并发访问数；3系统用户数；4同时在线用户数；
说明服务器实际压力，能承受的最大并发访问数，既取决于业务并发用户数，还取决于用户的业务场景，这些可以通过对服务器日志的分析得到。
一般只需要分析出典型业务（用户常用，最关注的业务 *** 作）
给出一个估算业务并发用户数的公式（测试人员一般只关心业务并发用户数）
C=nL/T
C^=C+3×(C的平方根)
C是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T是指考察的时间段长度、C^是指业务并发用户数的峰值。
假设OA系统有1000用户，每天400个用户发访问，每个登录到退出平均时间2小时，在1天时间内用户只在8小时内使用该系统。
C=400×2/8=100
C^=100+3×(100的平方根)=100+3×10=130
另外，如果知道平均每个用户发出的请求数u，则系统吞吐量可以估算为u×C
精确估算，还要考虑用户业务 *** 作存在一定的时间集中性（比如上班后1小时内是OA系统高峰期），采用公式计算仍然会存在偏差。
285-104-1346

问题四：并发量是什么意思 就是同时登录的用户太多了,超过的系统可以承载的最大数量

问题五：服务器的并发是什么意思,怎么计算的! 服务器并发指的是多个用户同时访问数据库中的同一字段的行为。这样的用户行为对于服务器的性能是一种考验。
但是，再好的服务器也有自己的性能上限，当并发用户数过多的时候，再好的服务器也支持不住。事实上，我们在生活中经常能遇到由于并发用户过多而导致的系统缓慢甚至瘫痪现象。比方说，很多使用过那些在线考试报名系统的朋友都会发现，半夜登录系统报名比白天登录系统报名要容，网页反应速度也要快一些，这就是由于晚上的并发用户数比较小的原因。
对于IT运维人员来说服务器并发是恐怖的，因为服务器的最大用户并发数并不是IT运维人员所能控制的，我们能做到的只是采用各种手段来提升系统的性能，提升服务器的性能利用率。

问题六：什么叫产品的最大并发数？ 最大并发数,顾名思义就是同时登陆该网址的最大人数, 或服务器同时接收下载的最大数量
并发连接数太大，对整体网络环境的稳定性有害,这是网站采取的一种限制手段没有其他的方法,只有等人少的时候下载了

问题七：网站服务器的并发是什么意思 并发，就是同时的链接

你可以理解为，同一秒钟，同时链接网络的客户端数量
当然准确的意义上是毫秒或者更低，
重在一个同时的概念

问题八：当前用户并发数已满是什么意思 就是同时登录的用户太多了,超过的系统可以承载的最大数量

问题九：oracle的并发量和事物量是什么意思 并发量 可以理解为 同一时刻 ACTIVE的SESSION数量 查看V$SESSION即可看到
事物量当然就是V$TRANSACTION中的数量

问题十：网站的最大并发数是如何估算的 并发用户数的计算公式 系统用户数：系统额定的用户数量，如一个OA系统，可能使用该系统的用户总数是2000个，那么这个数量，就是系统用户数 同时在线用户数：在一定的时间范围内，最大的同时在线用户数量 平均并发用户数的计算： C=nL / T 其中C是平均的并发用户数，n是平均每天访问用户数，L是一天内用户从登录到退出的平均时间（ *** 作平均时间），T是考察时间长度（一天内多长时间有用户使用系统） 并发用户数峰值计算： C^约等于C + 3根号C 其中C^是并发用户峰值，C是平均并发用户数，该公式遵循泊松分布理论

那是个比较复杂的过程，涉及不少方面的知识。
系统方面倒好办，如果你熟悉linux，下载一个linux，几乎任何服务都可以实现，当然需要一个一个的配置，阅读大量文档。
硬件方面，拿pc来当服务器，当然可以。我以前学习linux下配置服务器时自己哪有专用的服务器，不就是拿自己老掉牙的pc来测试的罗。
两台pc联一起，最方便的就是买一个专业的路由来实现，如果为了省钱，不用买路由的，只要其中一台pc是双网卡就可以了，然后把路由的工作全部交给linux来实现，完全可以。
无非就是linux下路由和分流的配置，建议你翻一翻资料，这些专业性的东西，一般推荐你在英文版的google里搜索。
还有，如果你是家里adsl下测试，那就不要了，因为adsl下行速度快，上行速度超慢，服务器嘛，他的工作主要就是给人家下载，相对来说就是要上行速度。

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