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LB Cluster负载均衡集群和HA高可用集群

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集群和分布式

系统性能扩展方式:

  • Scale UP:垂直扩展,向上扩展,增强,性能更强的计算机运行同样的服务
  • Scale Out:水平扩展,向外扩展,增加设备,并行地运行多个服务调度分配问题,Cluster

垂直扩展不再提及:

随着计算机性能的增长,其价格会成倍增长

单台计算机的性能是有上限的,不可能无限制地垂直扩展

多核CPU意味着即使是单台计算机也可以并行的。那么,为什么不一开始就并行化技术?

集群 Cluster

Cluster:集群,为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统

Cluster分为三种类型:

LB:Load Balancing,负载均衡,多个主机组成,每个主机只承担一部分访问请求

HA:High Availiablity,高可用,避免SPOF(single Point Of failure)

​ MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间,正常时间

​ MTTR:Mean Time To Restoration( repair)平均恢复前时间,故障时间

​ A = MTBF /(MTBF+MTTR) (0,1):99%,99.5%,99.9%,99.99%,99.999%

SLA:服务等级协议(简称:SLA,全称:service level agreement)。是在一定开销下为保障服务的性能和可用性,服务提供商与用户间定义的一种双方认可的协定。通常这个开销是驱动提供服务质量的主要因素。在常规的领域中,总是设定所谓的三个9,四个9来进行表示,当没有达到这种水平的时候,就会有一些列的惩罚措施,而运维,最主要的目标就是达成这种服务水平。

停机时间又分为两种,一种是计划内停机时间,一种是计划外停机时间,而运维则主要关注计划外停机时间。

  • HPC:High-performance computing,高性能 www.top500.org

分布式系统

​ 分布式存储: Ceph,GlusterFS,FastDFS,MogileFS

​ 分布式计算:hadoop,Spark

分布式常见应用

  • 分布式应用-服务按照功能拆分,使用微服务
  • 分布式静态资源–静态资源放在不同的存储集群上
  • 分布式数据和存储–使用key-value缓存系统
  • 分布式计算–对特殊业务使用分布式计算,比如Hadoop集群

集群和分布式

集群概念介绍插图

集群:同一个业务系统,部署在多台服务器上。集群中,每一台服务器实现的功能没有差别,数据和代码都是一样的

分布式:一个业务被拆成多个子业务,或者本身就是不同的业务,部署在多台服务器上。分布式中,每一台服务器实现的功能是有差别的,数据和代码也是不一样的,分布式每台服务器功能加起来,才是完整的业务

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。

对于大型网站,访问用户很多,实现一个群集,在前面部署一个负载均衡服务器,后面几台服务器完成同一业务。如果有用户进行相应业务访问时,负载均衡器根据后端哪台服务器的负载情况,决定由给哪一台去完成响应,并且一台服务器垮了,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,如果一个节点垮了,那这个业务可能就会失败

集群设计原则

可扩展性—集群的横向扩展能力

可用性—无故障时间 (SLA service level agreement)

性能—访问响应时间

容量—单位时间内的最大并发吞吐量(C10K 并发问题)

集群设计实现

基础设施层面

提升硬件资源性能—从入口防火墙到后端 web server 均使用更高性能的硬件资源

多域名—DNS 轮询A记录解析

多入口—将A记录解析到多个公网IP入口

多机房—同城+异地容灾

CDN(Content Delivery Network)—基于GSLB(Global Server Load Balance)实现全局负载均衡,如:DNS

业务层面

分层:安全层、负载层、静态层、动态层、(缓存层、存储层)持久化与非持久化

分割:基于功能分割大业务为小服务

分布式:对于特殊场景的业务,使用分布式计算

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