负载均衡，分布式，集群的理解，多台服务器代码如何同步？

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。

做集群的服务器配置不一定要相同，可以不一样的
什么情况要求几台服务器相同配置，这个还真难找，没有固定的规定说是一定要相同的。比较变化性比较大。只是有时候为了做软件或者其他应用方便的话，这样要求。但是这也只是一个小问题，不是非要求一定要相同的。

集群是需要软件和硬件配合的，首先物理上需要有多台计算机（最好是相同型号的），在这些计算机上安装相同的 *** 作系统（通常都是Linux），然后在各个机器上配置SSH，确保这些机器能够彼此免输入密码直接通信，接着需要在这些机器上安装集群软件，具体安装哪种需要看你的需求，如VMWare、OpenStack、Hadoop、Docker等，安装方法也都不一样，可以参考具体的教程。

问题1 ：服务器集群简单可以理解为负载均衡 就是多台服务器分担同一个应用任务，但是还要看具体应用是要跑什么然后才能判断能不能实现。比如web服务器（网站服务器）就可以放到群集服务器上，100个人访问的话可以随机分配到3个服务器上，但是看到的内容是一样的感觉就是在一台服务器上。

问题2：云是依托集群来做的。群集是实现云技术的一个基础平台。简单例子：三台服务器可以做成群集架设成云平台，然后经过云平台虚拟出6台或者更多台的虚拟服务器（视你物理服务器的性能来做）

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：　
31、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。
32、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：
集群容错（>