高可用器集群设计 (服务器集群ha设计)
在今天的数字时代，服务器集群设计已成为许多公司的必要技术要求。这种服务器集群设计可确保将所有共享的计算资源（例如存储，网络带宽和处理能力）组合起来以实现高可用性和更好的性能。为了保证这些服务器集群能够高效地工作，设计人员必须考虑一些重要的因素。
高可用性是服务器集群的重要特性之一，其目标是确保在发生故障的情况下，系统可以继续运转而不会中断。这对于需要长时间运行的任务，例如在线交易系统和关键业务应用程序而言非常重要。下面是一些确保高可用性的基本原则：
1.冗余部件
服务器集群设计的基本原则是冗余部件。Server集群必须至少有两个设计相同的服务器，以及两个不同的电源电缆和网络访问路由器。这将确保在任何不可避免的故障情况下，集群中的一个服务器可以占用另一个服务器的位置，从而确保系统不中断。
2.负载平衡
另一个确保高可用性的因素是负载平衡。负载平衡可以确保当一台服务器宕机时，其余服务器可以自动接管故障的服务器以确保系统正常运行。负载平衡是一项自动化过程，可以通过监测服务器的状况来实现。当一台服务器发生故障时，负载平衡系统可以自动将流量传输到其他正常运行的服务器。
3.故障转移
在集群环境中，故障转移也尤为重要。一旦发生故障，故障转移技术可以自动将对运行中的任务的负载转移到其他服务器上。这不仅可以防止系统崩溃，还可以始终保持高可用性和可靠性。
4.数据备份
数据备份也是确保高可用性的关键因素之一。备份可以确保在主服务器出现故障时，数据仍然可以恢复并继续使用。为确保数据备份是高可用器集群的一部分，数据备份必须在失败时自动进行，而且它也必须是在集群之间实时共享的。
5.安全性
安全性也是集群设计的重要方面。集群内的设备必须实现高水平的安全性，在500毫秒内快速识别出潜在的威胁并做出相应的反应。为确保安全，系统管理员还应该定期检查和更新安全系统。
高可用器集群的设计对于现代企业而言是至关重要的。必须考虑到冗余部件，负载平衡，故障转移，数据备份和安全性等重要因素，以确保系统在面临高负载和故障时能够持续高效地工作。随着技术的快速发展，集群设计人员必须持续创新，确保服务器集群运行在始终高可用性的状态下，以支持不断变化的业务需求。
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数据库的ha模式是什么
高可用（HA）性有两种不同的含义，在广义环境中是指整个系统的高可用性，在狭义方面一般指主机、服务的冗余，如主机HA、应用程序的HA等，无论那种情况，高可用性都可以包含如下一些方面：
饥埋1、 系统失败或崩溃；
2、 应用层或者中间层错误；
3、网络失败；
4、 介质失败：指一些存放数据的媒体介质故障；
5、 人为错误；
6、 系统脊肢袜的容灾备份；
7、 计划内的维护或者重启。
可见，高可用性不仅包含了系统本身故障、应用层的故障、网络故障、认为操作的错误等，还包含数据的冗余、容灾及计划的维护时间等，也就是说一个真正的高可用环境，不仅能避免系统本身的问题，还应该能防止天灾、人祸，并且有一个可靠的系统樱激升级及计划维护操作。
转自网友文章:
大型网站数据库优化
千万人同时访问的网站，一般是有很多个数据库同时工作，说明白一点就是数据库集群和并发控制，这样的网站实时性也是相对的。这些网站都有一些共同的特点：数据量大，在线人数多，并发请求多，pageview高，响应速度快。总结了一下各个大网站的架构，主要提高效率及稳定性的几个地方包括：
1、程序
程序开发是一方面，系统架构设计（硬件+网络+软件）是另一方面。
软件架构方面，做网站首先需要很多web服务器存储静态资源，比如图片、视频、静态页等，千万不要把静态让判资源和应用服务器放在一起。
一个好的程序员写出来的程序会非常简洁、性能很好，一个初级程序员可能会犯很多低级错误，这也是影响网站性能的原因之一。
网站要做到效率高，不光是程序员的事情，数据库优化、程序优化这是必须的，在性能优化上要数据库和程序齐头并进！缓存也是两方面同时入手。之一，数据库缓存和数据库优化，这个由dba完成（而且这个有非常大的潜力可挖，只是由于我们都是程序员而忽略了他而已）。第二，程序上的优化，这个非常的有讲究，比如说重要一点就是要规范SQL语句，少用in 多用or，多用preparestatement，另外避免程序冗余如查找数据少用双重循环等。另外选用优秀的开源框架加以支持，我个人认为中后台的支持是最最重要的，可以选取spring＋ibatis。因为ibatis直接操作SQL并有缓存机制。spring的好处就不用我多说了，IOC的机制可以避免new对象，这样也节省开销。据我分析，绝大部分的开销就是在NEW的时候和连接数据库时候产生的，请尽量避免。另外可以用一些内存测试工具来做一个demo说明hibernate和ibatis谁更快！前台你想用什么就用什么，struts,webwork都成，如果觉得自己挺牛X可以试试用tapestry。
用数据库也未必不能解决访问量巨大所带来的问题，作成静态文件硬盘的寻址时间也宴滑液未必少于数据库的搜索时间，当然对资料的索引要下一翻工夫。我自己觉得门户往往也就是当天、热门的资料点击率较高，将其做缓存最多也不过1~2G的数据量吧，举个例子：
◎ 拿网易新闻来说
格式化一下，方便理解：域名/年/月日/新闻所属分类/新闻ID.html
可以把当天发布的、热门的、流揽量大的作个缓寸，用hashtable（key：年-月-日-分类-ID，value：新闻对象），静态将其放到内存（速度绝对快过硬盘寻址静态页面）。
通常是采用oracle存储过程＋2个weblogic，更新机制也几乎一样每签发一条新闻，就会生成静态页面，然后发往前端的web服务器，前端的web都是做负载均衡的。另外还有定时的程序，每5-15分钟自动生成一次。在发布新闻的同时将数据缓存。当然缓存也不会越来越大，在个特定的时间段（如凌晨）剔除过期的数据。做一个大的网站远没有想象中那么简单，服务器基本就要百十个的。
这样可以大大增晌物加一台计算机的处理速度，如果一台机器处理不了，可以用httpserver集群来解决问题了。
2、网络
中国的网络分南北电信和网通，访问的ip就要区分南北进入不同的网络。
3、集群
通常会使用CDN与GSBL与DNS负载均衡技术，每个地区一组前台服务器群，例如：网易，百度使用了DNS负载均衡技术，每个频道一组前台服务器，一搜使用了DNS负载技术，所有频道共用一组前台服务器集群。
网站使用基于Linux集群的负载均衡，失败恢复，包括应用服务器和数据库服务器，基于linux-ha的服务状态检测及高可用化。
应用服务器集群可以采用apache+tomcat集群和weblogic集群等；web服务器集群可以用反向代理，也可以用NAT的方式，或者多域名解析都可以；Squid也可以，方法很多，可以根据情况选择。
4、数据库
因为是千万人同时访问的网站，所以一般是有很多个数据库同时工作的，说明白一点就是数据库集群和并发控制，数据分布到地理位置不同的数据中心，以免发生断电事故。另外还有一点的是，那些网站的静态化网页并不是真的，而是通过动态网页与静态网页网址交换做出现的假象，这可以用urlrewrite这样的开源网址映射器实现。这样的网站实时性也是相对的，因为在数据库复制数据的时候有一个过程，一般在技术上可以用到hibernate和ecache，但是如果要使网站工作地更好，可以使用EJB和websphere，weblogic这样大型的服务器来支持，并且要用oracle这样的大型数据库。
大型门户网站不建议使用Mysql数据库，除非你对Mysql数据的优化非常熟悉。Mysql数据库服务器的master-slave模式，利用数据库服务器在主从服务器间进行同步，应用只把数据写到主服务器，而读数据时则根据负载选择一台从服务器或者主服务器来读取，将数据按不同策略划分到不同的服务器（组）上，分散数据库压力。
大型网站要用oracle，数据方面操作尽量多用存储过程，绝对提升性能；同时要让DBA对数据库进行优化，优化后的数据库与没优化的有天壤之别；同时还可以扩展分布式数据库，以后这方面的研究会越来越多；
如果我来设计一个海量数据库，可能首先考虑的就是平行扩容性，原因很简单，我没有办法预估将来的数据规模，那我也就没有边界可言，因此，基本上首选dbm类哈希型数据库，甚至，对于实时性要求很高的数据库，可能会自行设计库。 当我们使用业务描述脚本、事务批处理机、目录服务、底层存取来划分一个数据库系统之后，其实，所谓的海量数据需求，也就不是那么难办到了。
嗯，这样还有一个额外的好处，就是由于平行扩容性很好，因此，前期可以以较低成本搭建一个简单的架子，后期根据业务量逐出扩容。这对很多企业来说，就是入门门槛很低，便于操作，且商业风险也小。MySQL比起动辄几十万美金，搭建豪华的Oracle平台，成本低多了。
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