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一个分布式服务器集群架构方案

2018-03-01 09:00 375 查看
一个分布式服务器集群架构方案

原文:https://segmentfault.com/a/1190000002418709

0x01.大型网站演化

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。集群主要分为:高可用集群(High Availability Cluster),负载均衡集群(Load Balance Cluster,nginx即可实现),科学计算集群(High Performance Computing Cluster)。分布式是指将不同的业务分布在不同的地方;而集群指的是将几台服务器集中在一起,实现同一业务。分布式中的每一个节点,都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。之前在网上看到一篇关于大型网站演化的博客。http://www.cnblogs.com/leefreeman/p/3993449.html每个大型网站都会有不同的架构模式,而架构内容也就是在处理均衡负载,缓存,数据库,文件系统等,只是在不同的环境下,不同的条件下,架构的模型不一样,目的旨在提高网站的性能。最初的架构只有应用程序,数据库,文件服务。


到后来,分布式服务、集群架设。


0x02.关于均衡负载方案

在上一篇,《Nginx反向代理实现均衡负载》讨论过过的nginx现实均衡负载方案,这里选择另一种HAProxy+Keepalived双机高可用均衡负载方案。HAProxy是免费、极速且可靠的用于为TCP和基于HTTP应用程序提供高可用、负载均衡和代理服务的解决方案,尤其适用于高负载且需要持久连接或7层处理机制的web站点。不论是Haproxy还是Keepalived甚至是上游服务器均提高生产力并增强可用性,也就是如下架构中Haproxy,Keepalived,Httpd服务器任意宕机一台服务还是可以正常运行的。HAProxy的优点:1、HAProxy是支持虚拟主机的,可以工作在4、7层(支持多网段);2、能够补充Nginx的一些缺点比如Session的保持,Cookie的引导等工作;3、支持url检测后端的服务器;4、本身仅仅就只是一款负载均衡软件;单纯从效率上来讲HAProxy更会比Nginx有更出色的负载均衡速度,在并发处理上也是优于Nginx的;5、HAProxy可以对Mysql读进行负载均衡,对后端的MySQL节点进行检测和负载均衡;


0x03.关于Redis缓存方案

缓存分为服务器缓存和应用程序缓存。关于应用程序内缓存,已经在Jue后台框架里面做了模块处理了。关于服务器缓存,主要缓存服务器文件,减少服务器和php交互,减少均衡负载服务器和应用程序服务器交互。缓存里面有一种典型的memcached,现在用的多的是redis轻量级缓存方案。关于memcached与redis,看这篇 《Memcached vs Redis?》Redis主要将数据存储在各种格式:列表,数组,集合和排序集,一次能接受多个命令,阻塞读写,等待直到另一个进程将数据写入高速缓存。


一篇关于Reids缓存方案。《高可用、开源的Redis缓存集群方案》

0x04.关于搜索引擎Sphinx方案

(第一期不做,后期需求时候考虑)Sphinx是俄罗斯人开发的,号称是很吊啦,千万级数据检索,每秒10MB/s,搭过环境。Sphinx和MySQL是基于数据库的全文引擎,创建索引是B+树和hash key-value的方式。原理类似于用底层C检索MySQL,然后弄出一个sphinx.conf配置文件,索引与搜索均以这个文件为依据进行,要进行全文检索,首先就要配置好sphinx.conf,告诉sphinx哪些字段需要进行索引,哪些字段需要在where,orderby,groupby中用到。Sphinx中文

0x05.关于NoSQL快速存储方案

NoSQL在这里的使用价值是处理一些琐事,比如用户个人网站的一些css值,height,width,color等等的小而繁多的数据,采用NoSQL旨在提升数据库速度,减少对MySQL的SELECT请求。关于NoSQL的方案很多了,选一个简单的MongDB好了。

0x06.关于分布式MySQL方案

(做分布式MySQL还没尝试过,初期也不清楚mysql所需要的压力,所以第一期不打算做分布式MySQL)《标准MySQL数据库外的5个开源兼容方案》

0x07.分布式集群方案

综合起来,大致就是如下模型,初探分布式架构,很多模块将就形势做调整,时时更新中,待续。。。


本文出自 夏日小草,转载请注明出处:http://homeway.me/2014/12/10/think-about-distributed-clusters/
-by小草2014-12-10 23:27:01
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