服务器集群的集群服务的状态

从群集中的其它节点和群集服务管理接口的角度看，当形成群集时，群集中的每个节点可能处于三种不同状态中的一种。事件处理器会记录这些状态，而事件日志管理器会将这些状态复制到群集的其它节点。群集服务状态包括：
脱机。此时的节点不是完全有效的群集成员。该节点及其群集服务器可能在运行，也可能未运行。
联机。此时的节点是完全有效的群集成员。它遵从群集数据库的更新、对仲裁算法施加自己的影响、维护心跳通讯，并可以拥有和运行资源组。
暂停。它只能支持它当前已拥有的那些资源组。之所以提供暂停状态，是为了允许执行某些维护。大多数服务器群集组件会将联机和暂停视为等价的状态。

WEB服务器流量超负载问题解决方法

Web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。

一、计算WEB服务器负载量的两种方法

web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。

高可靠性可以看作为系统的一种冗余设定。对于一个特定的请求，如果所申请的服务器不能进行处理的话，那么其他的服务器能不能对之进行有效的处理呢？对于一个高效的系统，如果一个Web服务器失败的话，其他的服务器可以马上取代它的位置，对所申请的请求进行处理，而且这一过程对用户来说，要尽可能的透明，使用户察觉不到！

稳定性决定了应用程序能否支持不断增长的用户请求数量，它是应用程序自身的一种能力。稳定性是影响系统性能的众多因素的一种有效的测量手段，包括机群系统所能支持的同时访问系统的最大用户数目以及处理一个请求所需要的时间。

在现有众多的均衡服务器负载的方法中，广泛研究并使用的是以下两个方法：

DNS负载平衡的方法RR-DNS(Round-Robin Domain Name System)

负载均衡器

以下，我们将就这两种方法进行讨论。

二、DNS轮流排程的优势及缺点

域名服务器（Domain Name Server）中的数据文件将主机名字映射到其IP地址。当你在浏览器中键入一个URL时（例如：解释。基于所读出的这些信息，负载均衡器就可以重写报头并将请求发往集群中合适的节点上，该节点维护着相应客户端请求的会话信息。在>

我们知道集群中的应用只在一台服务器上运行，如果这个应用出现故障，其它的某台服务器会重新启动这个应用，接管位于共享磁盘柜上的数据区，进而使应用重新正常运转。我们知道整个应用的接管过程大体需要三个步骤：侦测并确认故障、后备服务器重新启动该应用、接管共享的数据区。因此在切换的过程中需要花费一定的时间，原则上根据应用的大小不同切换的时间也会不同，越大的应用切换的时间越长。

分布式是指不同的业务分布在不同的地方，集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。白话理解的话，比如公司项目上线初期（举例电子商务网站）
初期：用户访问量低，只弄了一台服务器，一个tomcat项目运行一个web工程。
中期：用户访问量提高，服务器崩了，为了解决这个问题，购买服务器，增加服务器数量，然后每个服务器中个各放了一份，使用nginx代理转发。（这就是运用集群原理）
后期：用户访问量不断增加，响应速度变慢，服务器又崩了，在不考虑增加服务器带宽、内存和CPU的情况下如何解决这个问题？先解决响应速度变慢，用户频繁调用数据库，在客户端与数据库之间，使用redis缓存。解决之后，又发现问题：由于每台服务器运行一个tomcat，放着一个web工程，用户有可能在商品详情存在大幅度调用数据库，而订单列表调用幅度小，此时就存在着模块之间耦合度高，一个功能升级其他也需要升级，扩展性差，不能灵活部署。是该考虑项目重构，把项目按照模块分为不同的系统（使用zookeeper进行模块之间通信），例如：订单系统，会员系统、搜索系统、商品信息系统。把每个模块进行拆分，用户在哪个系统访问频繁，就针对哪个系统进行对症下药，增加缓存还是使用其他技术。（这样我们就可以单独对这个模块进行服务性能的提升，不用全部都一起提升。也降低了代码的耦合度，模块之间互不影响，即使后期增加开发人员，也可按照敏捷开发思想只对其负责模块进行开发，效率大大提升）。这样一个web工程就拆分成多个web工程（多个tomcat部署）。那这个项目就可以在一台服务器部署多个工程（不同端口进行通信）或者多台服务器运行单个项目。（这就是分布式原理）
总而言之，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。

出现任何故障，如：硬盘、内存、CPU、主板、I/O板以及电源故障，运行在这台服务器上的应用就会切换到其它的服务器上。
二、集群系统可解决软件系统问题，我们知道，在计算机系统中，用户所使用的是应用程序和数据，而应用系统运行在 *** 作系统之上， *** 作系统又运行在服务器上。这样，只要应用系统、 *** 作系统、服务器三者中的任何一个出现故障，系统实际上就停止了向客户端提供服务，比如我们常见的软件死机，就是这种情况之一，尽管服务器硬件完好，但服务器仍旧不能向客户端提供服务。而集群的最大优势在于对故障服务器的监控是基于应用的，也就是说，只要服务器的应用停止运行，其它的相关服务器就会接管这个应用，而不必理会应用停止运行的原因是什么。
三、集群系统可以解决人为失误造成的应用系统停止工作的情况，例如，当管理员对某台服务器 *** 作不当导致该服务器停机，因此运行在这台服务器上的应用系统也就停止了运行。由于集群是对应用进行监控，因此其它的相关服务器就会接管这个应用。
集群系统的不足之处在于：
我们知道集群中的应用只在一台服务器上运行，如果这个应用出现故障，其它的某台服务器会重新启动这个应用，接管位于共享磁盘柜上的数据区，进而使应用重新正常运转。我们知道整个应用的接管过程大体需要三个步骤：侦测并确认故障、后备服务器重新启动该应用、接管共享的数据区。因此在切换的过程中需要花费一定的时间，原则上根据应用的大小不同切换的时间也会不同，越大的应用切换的时间越长。

分布式架构的演进
系统架构演化历程-初始阶段架构
初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP
特征：
应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。
描述：
通常服务器 *** 作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
系统架构演化历程-应用服务和数据服务分离
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
特征：
应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。
描述：
数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。
系统架构演化历程-使用缓存改善性能
特征：
数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。
描述：
系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上。
缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。
系统架构演化历程-使用应用服务器集群
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
特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-数据库读写分离
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
特征：
多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。
描述：
使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，使得服务器的负载压力不在成为整个系统的瓶颈。
系统架构演化历程-反向代理和CDN加速
特征：
采用CDN和反向代理加快系统的 访问速度。
描述：
为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问，通过CDN和反向代理加快用户访问的速度，同时减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都是缓存。
系统架构演化历程-分布式文件系统和分布式数据库
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
特征：
数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
描述：
任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。
分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。
系统架构演化历程-使用NoSQL和搜索引擎
特征：
系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。
描述：
随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
系统架构演化历程-业务拆分
特征：
系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。
描述：
为了应对日益复杂的业务场景，通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线，应用之间通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
纵向拆分：
将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的Web应用系统
纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。
横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务
横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。
系统架构演化历程-分布式服务
特征：
公共的应用模块被提取出来，部署在分布式服务器上供应用服务器调用。
描述：
随着业务越拆越小，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。
Q：分布式服务应用会面临哪些问题？
A：
(1) 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
(2) 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
(3) 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？
(4) 服务多了，沟通成本也开始上升，调某个服务失败该找谁？服务的参数都有什么约定？
(5) 一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量？
(6) 随着服务的不停升级，总有些意想不到的事发生，比如cache写错了导致内存溢出，故障不可避免，每次核心服务一挂，影响一大片，人心慌慌，如何控制故障的影响面？服务是否可以功能降级？或者资源劣化？
Java分布式应用技术基础
分布式服务下的关键技术：消息队列架构
消息对列通过消息对象分解系统耦合性，不同子系统处理同一个消息
分布式服务下的关键技术：消息队列原理
分布式服务下的关键技术：服务框架架构
服务框架通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务框架是一个点对点模型
服务框架面向同构系统
适合：移动应用、互联网应用、外部系统
分布式服务下的关键技术：服务框架原理
分布式服务下的关键技术：服务总线架构
服务总线同服务框架一样，均是通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用
服务总线是一个总线式的模型
服务总线面向同构、异构系统
适合：内部系统
分布式服务下的关键技术：服务总线原理
分布式架构下系统间交互的5种通信模式
request/response模式（同步模式）：客户端发起请求一直阻塞到服务端返回请求为止。
Callback（异步模式）：客户端发送一个RPC请求给服务器，服务端处理后再发送一个消息给消息发送端提供的callback端点，此类情况非常合适以下场景：A组件发送RPC请求给B，B处理完成后，需要通知A组件做后续处理。
Future模式：客户端发送完请求后，继续做自己的事情，返回一个包含消息结果的Future对象。客户端需要使用返回结果时，使用Future对象的get(),如果此时没有结果返回的话，会一直阻塞到有结果返回为止。
Oneway模式：客户端调用完继续执行，不管接收端是否成功。
Reliable模式：为保证通信可靠，将借助于消息中心来实现消息的可靠送达，请求将做持久化存储，在接收方在线时做送达，并由消息中心保证异常重试。
五种通信模式的实现方式-同步点对点服务模式
五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式1
五种通信模式的实现方式-异步点对点消息模式2
五种通信模式的实现方式-异步广播消息模式
分布式架构下的服务治理
服务治理是服务框架/服务总线的核心功能。所谓服务治理，是指服务的提供方和消费方达成一致的约定，保证服务的高质量。服务治理功能可以解决将某些特定流量引入某一批机器，以及限制某些非法消费者的恶意访问，并在提供者处理量达到一定程度是，拒绝接受新的访问。
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务管理
可以知道你的系统，对外提供了多少服务，可以对服务进行升级、降级、停用、权重调整等 *** 作
可以知道你提供的服务，谁在使用，因业务需求，可以对该消费者实施屏蔽、停用等 *** 作
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务监控
可以统计服务的每秒请求数、平均响应时间、调用量、峰值时间等，作为服务集群规划、性能调优的参考指标。
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务路由
基于服务框架Dubbo的服务治理-服务保护
基于服务总线OSB的服务治理-功能介绍
基于服务总线OSB的服务治理
Q：Dubbo到底是神马？
A：
淘宝开源的高性能和透明化的RPC远程调用服务框架
SOA服务治理方案
Q：Dubbo原理是？
A：
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