Linux集羣理論及技術

Linux集羣理論及技術

1、定義分類

由多臺提供相同服務的Linux服務器組成的集合，稱爲Linux集羣。根據集羣做用分類爲：

一、負載均衡集羣（LB）
目的是可以根據網站需求，自由擴展
二、高可用集羣（HA）
目的是保障服務長時間可用
三、高性能集羣（HP）
目的是解決大數據分析和計算

2、評估網站系統指標

一、可擴展性：根據網站需求，自由擴展或縮減
二、可用性：通常使用百分比來評估，95%，99%，99.9%，99.99%，99.999%即，可用性=年可用時長/一年總時長
三、性能：對整個網站訪問量和響應時間的評估指標
四、容量：網站訪問量，服務器硬件配置評估指標

3、評估運維水平的指標

一、可用性：重中之重，最基礎的指標
二、標準化：對多套系統，架構的標準制定；例如：版本控制（包括系統，應用等），目錄路徑的統一；最後的效果是：提供相同服務的服務器作到只有一個指導文檔
三、自動化：作到標準化之後，能夠根據本身的需求定製開發本身的運維工具，達到自動化的目的

4、網站演化思路

一、分層：接入層——>應用層——>服務層——>數據層
二、分割：化整爲零，將大業務切割成多個小業務
三、分佈式

分佈式分類舉例：
    *分佈式應用
    *分佈式靜態資源
    *分佈式數據和存儲
    *分佈式計算

5、網站演化舉例

一個以PHP開發的電商網站，初始只有一臺lnamp服務器。那服務器遇到瓶頸怎麼作擴展呢？

一、換高配硬件服務器

這種經過更換硬件提升服務器配置性能的擴展，稱爲縱向擴展。可是，單臺服務器的硬件配置終究會有用完的時候，而業務的增加卻能夠無限制；而且，隨着硬件配置的提升，單臺硬件服務器的價格也是呈幾何倍數增長，投入產出的性價比會愈來愈低。

二、DNS解析

這種經過增長提供相同服務的服務器的擴展方式，稱爲橫向擴展。原理是：增長一臺提供相同服務的服務器，經過DNS將訪問請求分別解析到不一樣的ip地址，來達到分流的目的。

這種簡單的分流方式存在比較多的問題：1、DNS的緩存做用會使分流效果大打折扣；2、服務器之間沒有共同的數據存取地址和通訊機制，動態網站存在數據不一樣步問題；3、鏈接的會話可能會被分配到兩臺服務器上，形成用戶看不到以前的操做，仍是同步問題

三、分割

這也是橫向擴展的一種方式，將一臺服務器上佔用大量資源的服務拆分到單獨的服務器上，減輕服務器壓力。直到服務器正常，或者直接使每臺服務器專一於一件事。

四、集羣

通過3分割（分層）後，訪問鏈接數增加，依然會面臨資源問題。此時，須要增長某個資源緊張的節點服務器，組合成集羣分擔壓力。相似2中，並行的增長一臺節點服務器。例如：3中的AP節點壓力過大，資源緊張，就須要增長AP環境的節點數量。全部的AP節點集合組成一個AP集羣，其餘層次的節點是相同的道理。

五、集羣調度

爲了解決2中的DNS緩存帶來的問題，在集羣前端添加一層，做爲集羣的調度器。調度器的做用就是替代DNS的解析分流方式，由調度器來完成。DNS解析到LB，由LB來分配具體將鏈接分發給哪一個服務器處理。

六、SPOF

Single Point of Failure故障單點。問題思考：上面的架構，存在的致命問題，萬一LB服務器掛了，形成什麼後果？該怎麼辦？此時，兩臺LNAMP服務器再也不直接面對外部的用戶，鏈接所有由LB轉入這兩臺服務器的。這樣形成的結果就是「服務不可用」，儘管LNAMP兩臺服務器一點問題都沒有。這樣的LB服務器在這個架構中就被稱爲故障單點。那怎麼解決？作冗餘，下圖

兩臺LB之間通訊，slave固定檢測master是否可用，不可用時slave生效頂替master的工做。與mysql的主備結構原理相同

七、緩存

緩存技術是加快服務響應時間的重要手段。在分層結構中每層的前面加入緩存層，能夠加快相對服務層的響應速度，CDN技術就是一種緩存手段。緩存的原理就是將靜態且訪問量最多的數據緩存到內存中，省去內存從硬盤查找讀入內存的操做時間，從而達到加速的目的。

緩存命中率：在緩存服務器上讀取到的數據所佔全部訪問數據的比重。需注意影響命中率的因素有：內存過小、數據更新頻繁，都會下降命中率。甚至，可能由於頻繁的將不一樣的數據緩存入內存，內存硬盤數據交互加重，形成沒必要要的資源開銷浪費。得不償失；

八、消息隊列

構建高可擴展性的網站架構須要遵循的基本原則：在集羣系統內部儘可能避免串行化和交互。若是沒法避免，能夠交互系統之間加入中間層，對系統進行解耦。

消息隊列：在消息的傳輸過程當中保存消息的容器。消息隊列是一種行之有效的解決系統交互，解耦的方法。

 

例如：B服務的運行須要用到A服務的運行結果。1、A與B之間沒有中間的一層（A，B直接通訊），若是一段時間B的程序運行時間過長，A沒法將運行結果交付給B。就會形成A必須等待B而沒法運行新的運算，從而浪費A的資源。

2、A與B之間有一層中間層（例如消息隊列），A運行獲得的結果存入消息隊列，繼續下一個請求。B隨時能夠從隊列內讀取數據，從而避免上面的狀況，使A在任什麼時候間均可以接收處理任務請求。