⑴ Redis集群模式
拓撲結構介紹：
192.168.43.70 redis01 （6379,6380）
192.168.43.71 redis02 （6379,6380）
192.168.43.72 redis03 （6379,6380）
OS : CentOS Linux release 7.7.1908 (Core)
Redis : redis-5.0.9.tar.gz
根據實驗我們統計出MS對應關系,一共是3對MS("A","B","C")，分別為租缺：
"A" -> 192.168.43.70:6379(Master) -> 192.168.43.71:6380(Slave)
"B" -> 192.168.43.71:6379(Master) -> 192.168.43.72:6380(Slave)
"C" -> 192.168.43.72:6379(Master) -> 192.168.43.70:6380(Slave)
---- ------ ----- --------- --------- -- ------ --
| -- | 6379 | 6380 |
---- ------ ----- --------- --------- -- ------ --
|192.168.43.70 | "A" | "C" |
|192.168.43.71 | "B" | "A" |
|192.168.43.72 | "C" | "B" 棚型穗 |
---- ------ ----- --------- --------- -- ------ --
注意: 每台伺服器啟動2個Redis實例進行測試，埠分別為6379與6380。
參閱：《redis的安裝配置》
[root@redis01 redis]# mkdir /usr/local/鏈卜redis_6379
[root@redis01 redis]# mkdir /usr/local/redis_6380
[root@redis01 redis]# cat redis_6379.conf
bind 192.168.43.70 127.0.0.1
daemonize yes
port 6379
dir "/usr/local/redis_6379"
logfile "/var/log/redis_6379.log"
pidfile "/var/run/redis_6379.pid"
cluster-enabled yes
cluster-config-file redis_6379.conf
cluster-node-timeout 15000
appendonly yes
appendfilename aof-6379.aof
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite yes
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
[root@redis01 redis]# cat redis_6380.conf
bind 192.168.43.70 127.0.0.1
daemonize yes
port 6380
dir "/usr/local/redis_6380"
logfile "/var/log/redis_6380.log"
pidfile "/var/run/redis_6380.pid"
cluster-enabled yes
cluster-config-file redis_6380.conf
cluster-node-timeout 15000
appendonly yes
appendfilename aof-6380.aof
appendfsync everysec
no-appendfsync-on-rewrite yes
auto-aof-rewrite-percentage 100
auto-aof-rewrite-min-size 64mb
[root@redis01 redis]#
[root@redis01 src]# ./redis-server ../redis_6379.conf
[root@redis01 src]# ./redis-server ../redis_6380.conf
[root@redis01 src]# ps -ef | grep redis
root 24438 1 0 16:14 ? 00:00:00 ./redis-server 192.168.43.70:6379 [cluster]
root 24443 1 0 16:14 ? 00:00:00 ./redis-server 192.168.43.70:6380 [cluster]
root 24450 1238 0 16:15 pts/0 00:00:00 grep --color=auto redis
[root@redis01 src]# netstat -anultp | grep redis
tcp 0 0 127.0.0.1:16379 0.0.0.0:* LISTEN 24438/./redis-serve
tcp 0 0 192.168.43.70:16379 0.0.0.0:* LISTEN 24438/./redis-serve
tcp 0 0 127.0.0.1:16380 0.0.0.0:* LISTEN 24443/./redis-serve
tcp 0 0 192.168.43.70:16380 0.0.0.0:* LISTEN 24443/./redis-serve
tcp 0 0 127.0.0.1:6379 0.0.0.0:* LISTEN 24438/./redis-serve
tcp 0 0 192.168.43.70:6379 0.0.0.0:* LISTEN 24438/./redis-serve
tcp 0 0 127.0.0.1:6380 0.0.0.0:* LISTEN 24443/./redis-serve
tcp 0 0 192.168.43.70:6380 0.0.0.0:* LISTEN 24443/./redis-serve
[root@redis01 src]#
選擇任意一節點執行：
[root@redis01 src]# ./redis-cli --cluster create 192.168.43.70:6379 192.168.43.70:6380 \
> 192.168.43.71:6379 192.168.43.71:6380 192.168.43.72:6379 \
> 192.168.43.72:6380 --cluster-replicas 1
>>> Performing hash slots allocation on 6 nodes...
Master[0] -> Slots 0 - 5460
Master[1] -> Slots 5461 - 10922
Master[2] -> Slots 10923 - 16383
Adding replica 192.168.43.71:6380 to 192.168.43.70:6379
Adding replica 192.168.43.72:6380 to 192.168.43.71:6379
Adding replica 192.168.43.70:6380 to 192.168.43.72:6379
M: 192.168.43.70:6379
slots:[0-5460] (5461 slots) master
S: 192.168.43.70:6380
replicates
M: 192.168.43.71:6379
slots:[5461-10922] (5462 slots) master
S: 192.168.43.71:6380
replicates
M: 192.168.43.72:6379
slots:[10923-16383] (5461 slots) master
S: 192.168.43.72:6380
replicates
Can I set the above configuration? (type 'yes' to accept): yes # 這里敲：yes
>>> Nodes configuration updated
>>> Assign a different config epoch to each node
>>> Sending CLUSTER MEET messages to join the cluster
Waiting for the cluster to join
.....
>>> Performing Cluster Check (using node 192.168.43.70:6379)
M: 192.168.43.70:6379
slots:[0-5460] (5461 slots) master
1 additional replica(s)
M: 192.168.43.71:6379
slots:[5461-10922] (5462 slots) master
1 additional replica(s)
S: 192.168.43.70:6380
slots: (0 slots) slave
replicates
M: 192.168.43.72:6379
slots:[10923-16383] (5461 slots) master
1 additional replica(s)
S: 192.168.43.71:6380
slots: (0 slots) slave
replicates
S: 192.168.43.72:6380
slots: (0 slots) slave
replicates
[OK] All nodes agree about slots configuration.
>>> Check for open slots...
>>> Check slots coverage...
[OK] All 16384 slots covered.
[root@redis01 src]#
[root@redis01 src]# ./redis-cli -c -p 6379 # -c 表示加入集群中
127.0.0.1:6379> cluster nodes
192.168.43.71:6379@16379 master - 0 1598949484973 3 connected 5461-10922
192.168.43.70:6380@16380 slave 0 1598949485980 5 connected
192.168.43.72:6379@16379 master - 0 1598949483000 5 connected 10923-16383
192.168.43.70:6379@16379 myself,master - 0 1598949481000 1 connected 0-5460
192.168.43.71:6380@16380 slave 0 1598949484000 4 connected
192.168.43.72:6380@16380 slave 0 1598949485000 6 connected
127.0.0.1:6379>
127.0.0.1:6379> set test 'test redis cluster.'
-> Redirected to slot [6918] located at 192.168.43.71:6379
OK
192.168.43.71:6379> get test
"test redis cluster."
192.168.43.71:6379>
採用去中心化的思想，沒有中心節點的說法，它使用hash slot方式將16348個hash slot覆蓋到所有節點上，對每個key計算CRC16值，然後對16384取模，可以獲取key對應的hash slot，
並在訪問key的時候就去找他的hash slot在哪一個節點上，然後由當前訪問節點從實際被分配了這個hash slot的節點去取數據，redis cluster中每個master都會持有部分slot，
比如有3個master，那麼可能每個master持有5000多個hash slot。如果增加一個master，就將其他master的hash slot移動部分過去，減少一個master，就將它的hash slot移動到其他master上去。
節點之間使用輕量協議通信減少帶寬佔用性能很高，自動實現負載均衡與高可用，自動實現failover並且支持動態擴展，官方已經玩到可以1000個節點,實現的復雜度低。
在redis cluster寫入數據的時候，其實是你可以將請求發送到任意一個master上去執行。但是，每個master都會計算這個key對應的CRC16值，然後對16384個hashslot取模，
找到key對應的hashslot，找到hashslot對應的master。如果對應的master就在自己本地的話，set mykey1 v1，mykey1這個key對應的hashslot就在自己本地，那麼自己就處理掉了。
但是如果計算出來的hashslot在其他master上，那麼就會給客戶端返回一個moved error，告訴你，你得到哪個master上去執行這條寫入的命令。
默認情況下，redis cluster的核心的理念，主要是用slave做高可用的，每個master掛一兩個slave，主要是做數據的熱備，還有master故障時的主備切換，實現高可用的。
redis cluster默認是不支持slave節點讀或者寫的，只有在Master出現故障的時候，Slave會自動轉化為Master進行讀寫操作，跟我們手動基於replication搭建的主從架構不一樣的。
跟集中式不同，不是將集群元數據（節點信息，故障，等等）集中存儲在某個節點上，而是互相之間不斷通信，保持整個集群所有節點的數據是完整的
集中式：好處在於，元數據的更新和讀取，時效性非常好，一旦元數據出現了變更，立即就更新到集中式的存儲中，其他節點讀取的時候立即就可以感知到; 不好在於，所有的元數據的跟新壓力全部集中在一個地方，可能會導致元數據的存儲有壓力
gossip：好處在於，元數據的更新比較分散，不是集中在一個地方，更新請求會陸陸續續，打到所有節點上去更新，有一定的延時，降低了壓力; 缺點，元數據更新有延時，可能導致集群的一些操作會有一些滯後
每個節點都有一個專門用於節點間通信的埠，就是自己提供服務的埠號+10000，比如7001，那麼用於節點間通信的就是17001埠
每隔節點每隔一段時間都會往另外幾個節點發送ping消息，同時其他幾點接收到ping之後返回pong
故障信息，節點的增加和移除，hash slot信息，等等
其內部中也需要配置主從，並且內部也是採用哨兵模式，如果有半數節點發現某個異常節點，共同決定更改異常節點的狀態，如果改節點是主節點，
則對應的從節點自動頂替為主節點，當原先的主節點上線後，則會變為從節點。如果集群中的master沒有slave節點，則master掛掉後整個集群就會進入fail狀態，
因為集群的slot映射不完整。如果集群超過半數以上的master掛掉，無論是否有slave，集群都會進入fail狀態。
參閱：
https://www.cnblogs.com/guolianyu/p/10345387.html
https://redis.io/topics/cluster-tutorial
https://www.cnblogs.com/mengchunchen/p/10059436.html
⑵ php如何結局高負載
可以用LNAMP架構（linux、nginx、apache、mysql、php）。用多台apache+php伺服器做WEB服務，前段用山橘銷nginx做負載均衡，在apache+php伺服器後做集中存儲。逗游是一個很好的高負載解決伍旅方案。
⑶ 集群存儲的特點
1. 開放式架構（高擴展性）
它針對集群存儲內部構成元素而言。一般集群存儲應該包括存儲節點、前端網路、後端網路等三個構成元素，每個元素都可以非常容易地採用業界最新技術而不用改變集群存儲的架構，且擴展起來非常方便，像搭積木一樣進行存儲的擴展。特別是對於那些對數據增長趨勢較難預測的用戶，可以先購買一部分存儲，當有需求的時候，隨時添加，而不會影響現有存儲的使用。
2. 分布式操作系統
這是集群存儲的靈魂所在。所有對集群存儲的操作都經由分布式操作系統統一調度和分發，分散到集群存儲各個存儲節點上完成。使用分布式操作系統帶來的好處是各節點之間沒有任何區別，沒有主次、功能上的區別，所有存儲節點功能完全一致，這樣才能真正做到性能最優。
3. 統一命名空間
統一命名空間在很多廠家的存儲概念中都出現過。在集群存儲中，統一命名空間強調的是同一個文件系統下的統一命名空間。它同樣可以支持上PB級別的存儲空間。如果是通過將若干有空間上限的卷掛載到某一個根目錄的方式來達到統一命名空間，其效率和出現存儲熱點時的性能將會大大低於把上PB級別的存儲空間置於同一個文件系統下管理的統一命名空間。
4. 易管理性
目前存儲業界的管理方式都是通過各廠商的管理工具，或通過Web界面進行管理和配置，往往客戶端還需要安裝相關軟體才能訪問到存儲上的空間。隨著需要管理的存儲空間逐漸增大，管理存儲的復雜度和管理人員的數量也將會隨之增加。而集群存儲應該提供一種集中的、簡便易用的管理方式，對客戶端沒有任何影響，採用業界標準的訪問協議（比如NFS，CIFS）訪問集群存儲。
5. 負載均衡
集群存儲通過分布式操作系統的作用，會在前端和後端都實現負載均衡。前端訪問集群存儲的操作，通過幾種負載均衡策略，將訪問分散到集群存儲的各個存儲節點上。後端訪問數據，通過開放式的架構和後端網路，數據會分布在所有節點上進行存放和讀取。
6. 高性能
關於高性能領域，目前對集群存儲的討論還僅局限在高帶寬、高並發訪問的應用模式下。毫無疑問，集群存儲對於該類應用可以提供比傳統存儲架構更優的性能。但目前應用除了高帶寬、高並發訪問類的之外，還有高IOPS、隨機訪問、小文件訪問以及備份歸檔等其他類的應用，集群存儲應該在以上領域同樣提供高性能的解決方案。
⑷ 緩沖一詞從物理化學方面的區別
緩沖的字面意思是飢做仿減緩沖擊力。除了真正的沖擊力外，緩沖還有抽象的意義。凡是使某種事物的變化過程減慢或減弱進行都可以叫緩沖。比如讓化學反應不那麼劇烈的物質就叫緩沖劑。緩沖的程度不同，可用減緩的百分數來表達。 在機械振動中緩和機械所受沖擊的措施。工程中存在著各種沖擊問題，飛機著陸、炮彈發射、機床部件的快速往復運動、包裝物起吊或跌落等，都會使機械和地基基礎受到沖擊。在沖擊力作用下，機械的零部件會產生很大的動應力，並可能導致破壞，周圍的機械和建築也可能受到危害。因此，在機械工程中對所有不需要的沖擊力都應採取緩沖或者隔離的措施。例如，鍛壓機械的砧座底部必須放置緩沖材料；為保證精密機械或儀器在吊裝運輸中不受損壞，應採取可靠的緩沖措施等。緩沖不同於隔振和減振，它是利用緩沖器吸收沖擊的能量，然後使其轉變為熱能，或者平緩地釋放以延長速度變化的時間，從而達到盡量減小機械設備所受沖擊力的目的。緩沖器按吸收能量的方式不同可分為：機械緩沖器，能將沖擊動能轉化為爛纖彈性元件的變形能，或用緩沖材料的內阻耗散能量；液力緩沖器，用液壓節流方式吸收能量；氣體緩沖器，靠氣體的壓縮吸收能量。液力緩沖器在工業上的應用較為普遍。 緩沖在各領域定義各有不同： QoS功能主要包括：緩沖、壓縮、速率/流量控制、過濾、隊列、流量分類、負載均衡、郵件優化、廣域文件系統優化、 應用性能分析、應用基礎設施改動等。 網上看電影時，緩沖就是在你看電影時提前把一下時段內容准備好，目的是可以更流暢的觀看。主要取決於CPU和內存大小，越大會反應越快。 緩沖是指在播放網路影音文件的時候，由播放器預先保存於本地硬碟臨時文件夾一部分文件，以使播放更流暢。如果播放不流暢，一是與您的網速有關，另外與播放器緩沖的大小有關，您可以在播放器的工具/選項中找到。（內嵌於網頁的播放器其實可以通過打開媒體播放器和REALPLAYER設置來進行），兩種可能都有，尤其可能是網站採用的文件清晰度較差，有些網站採用動態技術，可以根據用戶的網速來選擇不同的碼率，所以速度胡橡快的用戶看到的效果會好一些，而網速慢的用戶自然看起來較差一些。 緩沖是指把內容存放在本地，那樣以前請求過的信息被再次請求時，就不會耗用WAN帶寬。緩沖往往應用到網頁，就網頁而言，對信息（而不是事務）的請求來自遠程站點。凡是在特定的LAN網段上請求網頁的人，都可以跨WAN重復使用被請求過的信息。現有的幾種產品有助於Web事務的緩沖。這種情況下，頁面的某些部分不會變化，如頁面標題和組織名稱。提供這類產品的廠商包括了Chutney Technologies和 FineGround Networks（嚴格說來，Web瀏覽器早就在利用及優化緩沖機制）、Converged Access以及其他一些網路廠商。 緩沖也在開始應用於文件系統和電子郵件系統。實際上，有些較為全面的針對特定應用的緩沖（而不是普通的流量緩沖）能夠集中存儲和應用伺服器，而不會嚴重影響最終用戶的性能。 緩沖的引入 中斷技術和通道技術的引入，提供了CPU,通道和I/O設備之間的並行操作的可能性，但由於計算機外設的發展會產生通道不足而產生的「瓶頸」現象，使並行程度受到限制，因此引入了緩沖技術。
⑸ 雲計算是什麼
雲計算，通俗的講，就是統一建沒，規范管理 ，集中調動，運算資源，用以滿足各種小，中，大，特，超級用戶的高效優質應用體驗。
打個比方說，目前的互聯網個人企業，機關的計算使用，好比用電戶，自己用汽柴油發電機發電，來滿足用電需求，（照明，動力等），缺點，投入大，發電機，燃油，維護修理，另外一但出現故障，使用將停止，給生產生活代來不便，如果建成國家電網，不但價格便宜，使用方便，不會停電。
雲計算就相當於國家電網，其中火，水，核，油汽，風等電站場，就相當於，各地建立起來的雲計算大型伺服器巨陣，計算機用戶即個人電腦，以及單位，企業，大仔液中小計算機用戶，均可以去主機化，電腦四大件，滑鼠，鍵盤，顯示屏 ，聯入寬頻即可，不要主機了爛戚稿，8千元的電腦，只需1千元就行了，企業大計算應用客戶猶期省錢。個人用戶不必擔心貯存卡小造成死機，大流量平台，如中鐵總公司春運訂票死機，春節搶紅包死機，都是雲平台存貯海量信息功能不夠，雲端建設緩慢，當未來5G普及，雲平台的存貯計算能力無窮大時，各地雲平台搭建完成後就不會出現，並且的計算十服務會衍生出更好更新的服務模式，配合生產生活科研軍事的發展，助推大數據，物聯網，人工智慧的快速發展。
總有網友問我雲計算，我在此做一個詳細科普。
最近網上有一段老視頻火了，是2010中國（深圳）IT領袖峰會的嘉賓對談，馬雲、馬化騰和李彥宏交鋒飢孝討論雲計算。 當時馬雲的地位不如李彥宏和馬化騰，李彥宏和馬化騰坐在主席台上，而馬雲只坐在觀眾席的前排。
李彥宏：雲計算這個東西，不客氣一點講它是新瓶裝舊酒，沒有新東西。1995年大家講客戶端跟伺服器這個關系，再往後大家講基於互聯網web界面的服務，現在講雲計算。實際上，本質上都是一樣。
馬化騰：說未來各種綜合性業務軟體，都不需本地區域網伺服器處理，而是由公共網路設施完成，這的確是有想像空間的。可能你過幾百年、一千年後，現在確實還是過早了。開玩笑說要等到阿凡達時代太有可能。 很明顯兩位大咖都不看好。
馬雲：從觀眾席上站起來反對，他認為雲計算最後是一種分享，數據的處理、存儲並分享的機制。我們自己公司對雲計算是充滿信心和希望。
我9年前初次看到這段訪談的時候。非常理解，李彥宏和馬化騰的觀點，他們說的非常對。 當時還很感慨，李彥宏和馬化騰是名校信息專業畢業的，他們真懂技術，而馬雲並不懂技術。李彥宏和馬化騰的說法才是真知灼見。
為啥會有這種想法呢？其實，只要經歷過上世紀末計算機網路發展的專業人士，都會有這種看法。
上世紀末有一家名為SUN的美國 科技 公司，提出了一個令人矚目的觀點：計算機就是網路，網路就是計算機。
強調要將個人計算機的存儲和計算功能交給遠端的伺服器來做。個人計算機作為客戶端，就變得非常簡潔輕便。
當時在建計算機教室的時候，特別興無盤工作站，學生所使用的計算機非常簡單，只有一套鍵盤滑鼠、顯示器和網路介面，存儲計算都在遠端的伺服器上面進行。
為什麼當時興起了這種風潮呢？其實道理也很簡單，計算機的兩大功能是存儲和計算，存儲和計算的資源存在著大量浪費，如果放在伺服器上面進行集中處理，資源利用率和工作效率就會顯著提高。
例如，小區里每家都有一間地下存儲室，裡面大部分空間是浪費的，但因為有存大件物品的可能性，這種浪費的空間是必須有的。
如果小區搞一個大的倉儲庫，那總的使用面積就會比零散的儲藏室總面積要小的多，而且每個人也不擔心自己的大件物品沒地方放。
同樣道理，個人計算機的硬碟有很大部門是沒用的，但因為偶爾有存大文件的可能，還不能刻意選擇太小容量的硬碟，因此會有很大的浪費，而集中存儲能夠更能夠節省磁碟空間。
計算能力也是如此，播放一段學習視頻，玩一玩翻牌和掃雷的小 游戲 ，絕大多數CPU資源都是浪費的。但為了偶爾的高復雜度數學計算的需要，CPU資源的應該有很大的冗餘度，而在絕大多數情況下處於浪費狀態。
集中存儲和計算聽起來挺有道理，但當年由於網路支撐能力和集中處理能力的不足，實際上並沒有應用起來，因此李彥宏認為雲計算是15年前失敗的「客戶伺服器模式」翻版，馬化騰也不看好它的前途，其實都是有些 歷史 經驗和證據的。
反而是不懂技術的馬雲，並沒有受那段時間的失敗嘗試所影響，堅定地選擇了雲計算，現在看來馬雲是對的，不懂技術反而做出了更正確的戰略。
現在的雲計算，的確是建立在過去的「客戶伺服器」模式之上的，強調將計算放在遠端的伺服器上進行，但跟以往的概念又有所不同，伺服器並不再是專屬的，而是分布式的，這句話怎麼理解呢？
例如一個計算機教室，學生機都沒有計算能力，計算全交由一個伺服器來完成，這個伺服器是專屬的，是專門為這個計算機教室提供服務的，並不與其他的系統相連。
那這就存在了兩個問題，一是全系統對這個伺服器的依賴太大，萬一它出故障了，那整個計算機教室就全部不能工作了。
二是難以應對集中業務，如果計算機教室中所有學生同時進行高難度的數學計算，那這個伺服器就會應接不暇。
現在的雲計算，有一個核心特點，就是計算能力是分布式的，不再是一個專屬的伺服器負責，而是由一個更大的計算資源網路來提供服務。
即使某一個計算伺服器出現了故障，也會有計算資源網路中其他的計算資源給予補充。
當有一個應用的計算要求暴漲時，整個計算網路會調動調動多方資源來給它進行保障。這就是雲計算的動態擴展能力， 同時，雲計算中的計算能力與一個個獨立的計算伺服器是隔開的，這突破了時間和空間的界限，將計算能力虛擬化了。
例如冬奧會期間張家口賽場的計算數據量暴增，本地的計算能力肯定不夠，雲計算會調動相對空閑的海口三亞的計算網路來支撐。 雲計算的可靠性很高，說可靠性高並不是指不會發生故障，任何設備都會發生，這本身是不可避免的。 但是雲計算的動態規劃能力，能夠快速的將故障的計算資源屏蔽掉。
簡單說，就是當某一個計算資源出現故障的時候，計算網路就給它做一個標注，讓他退出工作序列，所有應用也就不再向它提出請求，就好像它消失了一樣。然後由剩餘的處於良好狀態的計算資源來給各種應用提供計算服務。
雲計算的性價比高。將資源放在虛擬資源池中統一管理，在很大程度上優化了物理資源，用戶不再需要昂貴、存儲空間大的主機，可以選擇相對廉價的PC組成雲，一方面減少費用，另一方面計算性能不遜於大型主機。
李彥宏和馬化騰當初不看好雲計算是有道理的，客戶伺服器模式的確沒有發展起來，但雲計算的分布式虛擬化，使得一個老概念煥發了青春，雲計算已經成為了5G的核心技術之一。
雲計算簡介：
雲計算（Cloud Computing）是分布式計算（Distributed Computing ）、 並行計算 （ Parallel Computing ） 、網格計算 （ Grid Computing）、網路存儲（Network Storage Technologies）、虛擬化（Virtualization）、負載均衡（Load Balance）等計算機和網路技術發展融合的產物。
並行計算：同時使用多種計算資源解決計算問題的過程。
分布式計算：將需要巨大計算資源的問題分成許多小部分進行處理，最後綜合結果。
網格計算：在動態、多機構參與的虛擬組織中協同共享資源和求解問題。
雲計算的架構：
雲計算通常被認為包括以下幾個層次的服務（三個不同交付模式）：基礎設施即服務（IaaS），平台即服務（PaaS）和軟體即服務（SaaS）。
雲計算三層架構構成元素示意圖：
雲計算的特徵：
超強處理能力：雲端具有大規模計算、存儲等資源；
規模化效應：為多用戶提供共享服務，降低租用/使用費用；
資源配置動態化：動態劃分或釋放不同的物理和虛擬資源；
網路訪問便捷化：通過標準的網路訪問實現具體應用；
服務可計量化：通過計量的方法，資源的使用可被監測和控制；
虛擬化：將分布在不同地區的資源進行整合．實現基礎設施資源的共享；
高可靠性：通過雲計算可以實現備份、監控、負載均衡、動態遷移等。
大家好，我是小棗君。
「雲計算」很復雜？其實，一個小故事你就能看懂了——
周末快到了，李雷和他的幾位小夥伴們約好，一起去春遊、燒烤。
於是，到了這天，每個小夥伴都帶來了燒烤所需的器材和食材：
大家帶的器材和食材
（每人都帶齊了一整套）
然後，他們就開始烤、開始吃...
燒烤結束之後，大家雖然都吃得很好，但是覺得並不開心。。。
為什麼不開心呢？因為：
1 每個人都帶著一整套的器材和食材，背包太重，很累
2 每個人都要搭架子，生火，穿鐵簽，抹醬料整個流程走一遍，時間太久
3 有的人木炭不夠用，有的人卻浪費了很多
第二周，大家又嘴饞了，於是，又相約去燒烤。
鑒於上次燒烤的經驗教訓，大家商量了一下，決定提前進行分工。
分工方案如下（ 方案A ）：
在這個 方案A 中， 李雷 專門負責帶木炭、燒烤架、打火機，並且全程負責把火燒好。
而其他4人，負責各自食材的燒烤。
當然，最後烤好之後，四個人給李雷一份自己烤好的食物。
這次燒烤之後，大家都覺得比第一次好多啦！
但是，還是存在一些問題，如下：
1 有人醬料用得多，也有人醬料用得少，既有不足，也有浪費。
2 韓梅梅、吉姆、露西、莉莉每個人都要負責各自食材的燒烤，覺得太累。
第三周，小夥伴們又又相約去燒烤。。。
大家商量了之後，進一步進行分工調整，推出了新的方案，如下（ 方案B ）：
在 方案B 中， 李雷 帶的東西不變，工作分工也不變。
韓梅梅 改成只帶醬料、醬料刷、鐵簽，並且，全程負責穿鐵簽，烤食材，刷醬料。
剩下的3個人，負責帶食材。
當然，烤好之後，3個人都需要給李雷、韓梅梅一份烤好的食物。
這次燒烤之後，大家覺得更方便了，很開心，很滿足。。。
到了第四周。。。。。。
Duang...
李雷、韓梅梅、吉姆這三個小夥伴，瞅准了燒烤帶來的商機，乾脆合夥開起了燒烤攤。。。專門賣給遊客烤好的雞腿、雞翅、羊肉。。。（這就是 方案C ）
他們三個人開始了幸福的生活。。。
故事結束。。。
大家好，我是你們的小棗君~
上面的這個燒烤小故事，不知道大家看明白了沒有？沒明白也不要緊，大家聽我慢慢解釋。
今天我要說的，是關於 「雲計算」 的知識。
雲計算，相信大家都聽說過，如今是一個很火爆的 科技 概念，到處都能看見對它的宣傳，還有很多與之相關的企業。
那麼，到底什麼是雲計算呢？
實際上，關於雲計算的解釋眾說紛紜，每個人的理解都不太一樣。比較流行的一種書面定義，是這個說的——
雲計算是一種按使用量付費的模式。這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。
這實在不是一句人話。
如果讓我來解釋，雲化就是把每個人手中的獨立資源集中起來，放在一個地方進行統一管理，然後動態分配給每個人使用。而雲計算，就是把計算資源集中起來，這個計算資源，包括CPU、內存、硬碟等硬體，還有軟體。
雲化，集中化
嗯，是不是有點像人民公社的大鍋飯？
換句話說，雲計算就是讓用戶使用互聯網來使用在雲端的 應用，數據，或者服務 。
不同的用戶，接入到雲，獲取資源
這些 應用，數據，或者服務 ，就是雲計算的 資源。
雲計算的結構里，這些資源是如何提供的呢？到底是怎麼一個運作模式呢？
這里，就要提到三個我們經常會看到聽到的詞：
很多人搞不清這3個「ass」是什麼意思。其實，它們是雲計算的三種最常見的服務模式。
最底層的，就是 IaaS ——
IaaS: Infrastructure -as-a-Service（基礎設施即服務）
Infrastructure就是基礎設施的意思，IaaS有時候也叫Hardware-as-a-Service，一下子就理解了吧？就是提供硬體相關的服務。以前，你要建個網站，建個FTP，需要自己買伺服器和交換機等硬體設備，現在不用了，可以使用IaaS服務商提供的IaaS服務。
剛才的故事裡， 方案A 的李雷，其實就類似一個IaaS服務商。
再往上，就是——
PaaS: Platform -as-a-Service（平台即服務）
P就是Platform，平台。某些時候也叫做中間件。基於硬體之上，平台開發都可以在這一層進行。PaaS服務提供商提供各種開發和分發應用的解決方案，比如虛擬伺服器和操作系統，以及資料庫系統等。
方案B 的李雷+韓梅梅，類似一個PaaS服務商
繼續往上，就是——
SaaS: Software -as-a-Service（軟體即服務）
這一層是和你的生活每天接觸的一層，在這一層上，就可以直接訪問和使用服務功能了！例如通過網頁瀏覽器收發電郵，訂購商品，查看航班信息等。在你的面前，就是具體的應用服務。
方案C，好基友燒烤攤，就是一個SaaS
遊客們可以直接購買食物，買了就能直接吃，什麼都不用自己操心，無需自己去准備器材、食材、也無需自己進行燒烤。
以上3個「ass」概念，一旦你理解了，雲計算你就基本上算是理解了。
怎麼樣，並不難吧？
其實，除了IaaS、PaaS、SaaS之外，現在還衍生出了很多相關的概念，例如BaaS（後端即服務，Backend-as-a-Service）、CaaS（通訊即服務，Communications-as-a-Service）、DaaS（數據即服務，Data-as-a-Service）。這些都是創造出來的概念，表達了你提供服務的層面到底是什麼。
就好像我給大家提供知識，也可以算是KaaS（Knowledge-as-a-Service）。
雲計算之所以成為一種普遍採用的流行技術，就是因為它有這么幾方面的優點：
1 能力強
雲計算可以達到很龐大的規模，例如Google公司的雲計算，就有100多萬台伺服器，這意味著超強悍的計算能力。
2 很可靠
雲計算採用各種容災措施，可以保證服務的高可靠性，比本地服務更穩妥。
3 靈活性
雲計算很靈活，可以根據用戶需求或規模提供相適應的資源，並支持動態伸縮，想多就多，想少就少。
4 低成本
雲計算看上去很龐大，很花錢，但實際上，因為節點更為廉價，資源動態管理，所以，用戶花的錢反而更少，可以根據自己的使用情況定製服務，控製成本。
總之，雲計算作為一個新的技術趨勢，已經在不斷改變了我們的工作和生活方式。在網路等基礎設施日益發展的支撐下，雲計算將得到更快速的發展。
也許在未來，我們人類的大腦也會成為雲計算的一部分，那也說不定哦！
雲計算為何物？
網上對於雲計算的定義有很多，至少可以找到100種解釋。但說到雲計算，就不得不說到的就是我國自主研發的 「阿里雲」 。從2009年不知雲為何物，到現在成為全球雲計算3A陣營一。
阿里雲已走過九個年頭，從無到有，從弱到強，阿里雲的發展從某種意義上來說也是我國雲計算產業的發展 歷史 。
圖片源於網路，侵刪。
這個問題很高深，一口咬不出血來，但是願意嘗試一下！雲計算是什麼呢？答案應該是多種多樣的。
我們查閱了網路，上面說：雲計算（Cloud Computing）是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。
網路還告訴我們，雲計算早期，簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。現階段所說的雲服務已經不單單是一種分布式計算，而是分布式計算、效用計算、負載均衡、並行計算、網路存儲、熱備份冗雜和虛擬化等計算機技術混合演進並躍升的結果。
從廣義上說，雲計算是與信息技術、軟體、互聯網相關的一種服務，這種計算資源共享池叫做「雲」，雲計算把許多計算資源集合起來，通過軟體實現自動化管理，只需要很少的人參與，就能讓資源被快速提供。「雲」實質上就是一個網路，雲計算不是一種全新的網路技術，而是一種全新的網路應用概念。
從一些大佬們的言談中也能理解一二，李彥宏曾說：雲計算這個東西，不客氣一點講它是新瓶裝舊酒，沒有新東西。1995年大家講客戶端跟伺服器這個關系，再往後大家講基於互聯網web界面的服務，現在講雲計算。實際上，本質上都是一樣。
馬化騰則認為：說未來各種綜合性業務軟體，都不需本地區域網伺服器處理，而是由公共網路設施完成，這的確是有想像空間的。可能你過幾百年、一千年後，現在確實還是過早了。開玩笑說要等到阿凡達時代太有可能。 很明顯兩位大咖都不看好。
有著「外星人」之稱的馬雲對前兩種理解並不認同，另一方面他對雲計算充滿信心和希望。他眼裡的雲計算是這樣的，雲計算最後是一種分享，數據的處理、存儲並分享的機制。
綜合之後不難發現，雲計算是一種模型，可以實現隨時隨地、便捷地、按需地從可配置計算資源共享池中獲取所需的資源（例如網路、伺服器、存儲、應用程序、服務等）。雲計算是提供服務的一種形式。雲服務指任何可以通過雲遠程訪問的信息資源。
雲計算指的是通過網路以自助服務的方式獲得所需要的互聯網資源的模式，雲計算將計算能力作為一種可以輸出的全新資源，它的輸出管道是互聯網，將計算所需要的硬體和軟體集中在一起的群被稱為「雲」，用戶通過互聯網和龐大的雲系統相連接，需要時就進行付費使用，不需要時也不需要承擔任何責任，避免了資源的浪費。
雲計算這種全新的形式，完全改變了互聯網資源的使用方式，整個數據中心的運行模式都將發生改變。現有的數據網路中心雖然大多數都符合建設標準的要求，但是每個數據中心都有自己特點，也正是因為這種差異性才能使自己擁有忠實的用戶。
雲是指一個獨特的信息環境，其設計目的是為了遠程供給可測量和可擴展的信息資源。雲最初用於比喻互聯網，但雲具有有限的邊界，並且通常是私有的。
雲計算 是一種模型 ，可以實現隨時隨地、便捷地、按需地從可配置計算資源共享池中獲取所需的資源（例如網路、伺服器、存儲、應用程序、服務等）。
雲計算是 提供服務的一種形式 。雲服務指任何可以通過雲遠程訪問的信息資源。雲計算中「服務」一次的含義非常寬泛。雲服務可以是一個簡單的基於網路的軟體程序，使用消息協議就可以調用其技術介面；或者是管理工具或更大的環境和其他信息資源的一個遠程接入點。用戶能夠通過已發布的服務合同遠程訪問雲服務的軟體程序和服務，以及運行某些軟體的工作站、便攜電腦和移動設備。
雲環境有 六個比較常見的特徵 ：（1）按需使用。雲用戶能夠通過自助服務來使用所需的基於雲的服務，無需與雲提供者交互。（2）隨處訪問。基於雲的服務能夠被各種雲服務用戶訪問。（3）多用戶。資源池允許雲提供者把大量資源放到一起為多個雲用戶服務。每個用戶都不會意識到該資源還在被其他用戶使用。（4）彈性。雲根據運行時條件或雲用戶或雲提供者事先確定的要求，自動透明地擴展資源。彈性通常被認為是採用雲計算的核心理由，其與降低投資和與使用成比例的成本等好處聯系在一起。（5）可測量的使用。雲平台有能力記錄信息資源的使用情況。可測量的使用特性與按需使用特性密切相關。（6）可恢復性。雲可以實現配置好資源，當一個資源出現故障時，就自動轉移到另一個冗餘的存儲上進行處理。雲用戶可以增加其應用的可靠性和可用性。
隨著「互聯網+」熱風襲來，雲計算可謂風靡一時，已經成為大家津津樂道的話題。「雲」是個大家非常熟悉的名詞，但當它與"計算"相結合變成「雲計算」，它的含義就演變的泛泛而且虛無縹緲。
一、專業人員的定義
1、狹義雲計算
狹義的雲計算是指IT基礎設施的交付和使用模式。即通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需的資源(硬體/平台/軟體)，其中提供資源的網路被稱為「雲」。「雲」中的資源對使用者來說有四大特性，即無限擴展、隨時獲取、按需使用和按使用付費。
2、廣義雲計算
廣義的雲計算是指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需的服務。這種服務可以是IT、軟體、互聯網相關的，也可以是任意其它的服務。
二、雲計算的類型
雲計算目前還處於萌芽階段，有大大小小魚龍混雜的各色廠商在開發不同的雲計算服務，從成熟的應用程序到存儲服務再到垃圾郵件過濾不一而足。根據不同的廠商、分析師和IT用戶對雲計算的看法，可以將雲計算細分為七大類：軟體即服務(SaaS)、效用計算(Utility computing)、雲計算的網路服務、平台即服務(Platform as a service)、管理服務供應商(MSP)、服務商業平台和網路集成。
三、雲計算之我見
雲計算到底是什麼?我認為雲計算就好比是從古老的單台發電機模式轉向了電廠集中供電的模式。它意味著計算能力也可以作為一種商品進行流通，就像煤氣、水電一樣，取用方便，費用低廉。傳輸介質是互聯網便是雲計算與其最大的不同。
雲計算其實說簡單也很簡單，在我們生活中隨處可見。比如雲盤、搜尋引擎、電子信箱等，使用者只要輸入簡單的指令即能得到大量信息。在未來，雲計算的應用將會不斷拓展和更加人性化。相信未來如分析DNA結構、基因圖譜定序、解析癌症細胞等，都可以透過這項技術輕易達成。
隨著雲計算的不斷發展，「雲時代」將會離我們的生活越來越近!
一、雲計算是什麼？
雲計算 （cloud computing）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。
美國國家標准與技術研究院（NIST）定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問， 進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。XenSystem，以及在國外已經非常成熟的Intel 和IBM，各種「雲計算」的應用服務范圍正日漸擴大，影響力也無可估量。
雲計算是繼1980年代大型計算機到客戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。
二、雲計算特點
⑹ mysql集群存儲實現負載均衡的優缺點。與oracle RAC相比呢
mysql
cluster
是無共享模式，即數據分布存放於每個節點中，而oracle
rac是共享存儲模式，數據集中存儲的，每個rac節點只是一個oracle實例，兩者實現原理不同
⑺ 企業採用雲存儲有什麼好處
可以隨時隨地，通過客戶端、web端方便自由地訪問雲端數據；或者直接通過網路使用、共享你存儲的數據，比如直接編輯文檔，這就是雲存儲、雲同步共享了。提高工作效率這點很明顯，天銳綠盾雲文檔管理系統可以用客戶端或Web端訪問，內部文檔可以集中存儲、協同與共享、許可權管理、自動備份、文檔檢索、日誌審計等一站式管理。
⑻ cdn是什麼
CDN
CDN的全稱是ContentDeliveryNetwork，即內容分發網路。CDN是構建在網路之上的內容分發網路，依靠部署在各地的邊緣伺服器，渣緩通過中心平台的負載均衡、內容分發、調度等功能模塊，使用戶就近獲取所需內容，降低網路擁塞，提高用戶訪問響應速度和命中率。
內容存儲技術
CDN需要考慮兩個方面的內容存儲問題，一個是內容源的集中存儲，另一個是內容在Cache節點中的分布式存儲。由於內容的規模比較大，內容的吞吐量較大，因此，通常採用海量存儲架構。目前常用的存儲技術主要有直連附加存儲、嘩梁蘆網路亂帶附加存儲和存儲區域網。