⑴ 求集群管理的相关知识！
集群技术案例介绍和具体操作
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集群技术
1.1 什么是集群
简单的说，集群（cluster）就是一组计算机，它们作为一个整体向用户提
供一组网络资源。这些单个的计算机系统就是集群的节点（node）。一个理想的
集群是，用户从来不会意识到集群系统底层的节点，在他/她们看来，集群是一
个系统，而非多个计算机系统。并且集群系统的管理员可以随意增加和删改集群
系统的节点。
1.2 为什么需要集群
集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就
开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并
不为大家所熟知。直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。
对集群的研究起源于集群系统良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU
主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的
提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了
向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，象SMP这些
多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能
随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的
增加几乎是线性变化的。图1显示了这中情况。
图1. 几种计算机系统的可扩展性
对于关键业务，停机通常是灾难性的。因为停机带来的损失也是巨大的。下
面的统计数字列举了不同类型企业应用系统停机所带来的损失。
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应用系统每分钟损失(美元)
呼叫中心(Call Center) 27000
企业资源计划(ERP)系统13000
供应链管理(SCM)系统11000
电子商务(eCommerce)系统10000
客户服务(Customer Service Center)系统27000
图2：停机给企业带来的损失
随着企业越来越依赖于信息技术，由于系统停机而带来的损失也越拉越大。
集群系统的优点并不仅在于此。下面列举了集群系统的主要优点：
高可扩展性：如上所述。
高可用性：集群中的一个节点失效，它的任务可传递给其他节点。可以有效防止单点失效。
高性能：负载平衡集群允许系统同时接入更多的用户。
高性价比：可以采用廉价的符合工业标准的硬件构造高性能的系统。
2.1 集群系统的分类
虽然，根据集群系统的不同特征可以有多种分类方法，但是一般把集群系统分为两类：
（1）、高可用(High Availability)集群,简称HA集群。
这类集群致力于提供高度可靠的服务。就是利用集群系统的容错性对外提供7*24小时不间
断的服务，如高可用的文件服务器、数据库服务等关键应用。
目前已经有在Linux下的高可用集群，如Linux HA项目。
负载均衡集群：使任务可以在集群中尽可能平均地分摊不同的计算机进行处理，充分利
用集群的处理能力，提高对任务的处理效率。
在实际应用中这几种集群类型可能会混合使用，以提供更加高效稳定的服务。如在一个使
用的网络流量负载均衡集群中，就会包含高可用的网络文件系统、高可用的网络服务。
（2）、性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群，也称为科学计算
集群。
在这种集群上运行的是专门开发的并行应用程序，它可以把一个问题的数据分布到多
台的计算机上，利用这些计算机的共同资源来完成计算任务，从而可以解决单机不能胜任
的工作（如问题规模太大，单机计算速度太慢）。
这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。如天气预报、石油勘探与油
藏模拟、分子模拟、生物计算等。这些应用通常在并行通讯环境MPI、PVM等中开发，由于MPI
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是目前的标准，故现在多使用MPI为并行环境。
比较有名的集群Beowulf就是一种科学计算集群项目。
3、集群系统转发方式和调度算法
3．1转发方式
目前LVS主要有三种请求转发方式和八种调度算法。根据请求转发方式的不同，所构
架集群的网络拓扑、安装方式、性能表现也各不相同。用LVS主要可以架构三种形式的集群，
分别是LVS/NAT、LVS/TUN和LVS/DR，可以根据需要选择其中一种。
（1）、网络地址转换（LVS/NAT）
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（2）、直接路由
（3）、IP隧道
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三种转发方式的比较：
3．2、调度算法
在选定转发方式的情况下，采用哪种调度算法将决定整个负载均衡的性能表现，不同
的算法适用于不同的应用场合，有时可能需要针对特殊场合，自行设计调度算法。LVS的算
法是逐渐丰富起来的，最初LVS只提供4种调度算法，后来发展到以下八种：
1.轮叫调度（Round Robin）
调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均
等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。
2.加权轮叫（Weighted Round Robin）
调度器通过“加权轮叫”调度算法根据真实服务器的不同处理能力来调度访问请求。这样
可以保证处理能力强的服务器能处理更多的访问流量。调度器可以自动询问真实服务器的
负载情况，并动态地调整其权值。
3.最少链接（Least Connections）
调度器通过“最少连接”调度算法动态地将网络请求调度到已建立的链接数最少的服务器
上。如果集群系统的真实服务器具有相近的系统性能，采用“最小连接”调度算法可以较
好地均衡负载。
4.加权最少链接（Weighted Least Connections）
在集群系统中的服务器性能差异较大的情况下，调度器采用“加权最少链接”调度算法优
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化负载均衡性能，具有较高权值的服务器将承受较大比例的活动连接负载。调度器可以自
动询问真实服务器的负载情况，并动态地调整其权值。
5.基于局部性的最少链接（Locality-Based Least Connections）
“基于局部性的最少链接”调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache
集群系统。该算法根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务
器是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器；若服务器不存在，或者该服务器超载且
有服务器处于一半的工作负载，则用“最少链接”的原则选出一个可用的服务器，将请求
发送到该服务器。
6. 带复制的基于局部性最少链接（ Locality-Based Least Connections with
Replication）
“带复制的基于局部性最少链接”调度算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要
用于Cache集群系统。它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标IP地址到一组服务
器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。该算法根据请求的目
标IP地址找出该目标IP地址对应的服务器组，按“最小连接”原则从服务器组中选出一
台服务器，若服务器没有超载，将请求发送到该服务器；若服务器超载，则按“最小连接
”原则从这个集群中选出一台服务器，将该服务器加入到服务器组中，将请求发送到该服
务器。同时，当该服务器组有一段时间没有被修改，将最忙的服务器从服务器组中删除，
以降低复制的程度。
7.目标地址散列（Destination Hashing）
“目标地址散列”调度算法根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分
配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，
否则返回空。
8.源地址散列（Source Hashing）
“源地址散列”调度算法根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的
散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则
返回空。
了解这些算法原理能够在特定的应用场合选择最适合的调度算法，从而尽可能地保持
Real Server的最佳利用性。当然也可以自行开发算法，不过这已超出本文范围，请参考有
关算法原理的资料。
4．1、什么是高可用性
计算机系统的可用性(availability)是通过系统的可靠性(reliability)和可维护性
(maintainability)来度量的。工程上通常用平均无故障时间(MTTF)来度量系统的可靠性，
用平均维修时间（MTTR）来度量系统的可维护性。于是可用性被定义为：
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MTTF/(MTTF+MTTR)*100%
业界根据可用性把计算机系统分为如下几类：
可用比例
(Percent
Availability)
年停机时间
(downtime/year
)
可用性分类
99.5 3.7天
常规系统
(Conventional)
99.9 8.8小时可用系统(Available)
99.99 52.6分钟
高可用系统(Highly
Available)
99.999 5.3分钟Fault Resilient
99.9999 32秒Fault Tolerant
为了实现集群系统的高可用性，提高系统的高可性，需要在集群中建立冗余机制。一个功
能全面的集群机构如下图所示
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负载均衡服务器的高可用性
为了屏蔽负载均衡服务器的失效，需要建立一个备份机。主服务器和备份机上都运行
High Availability监控程序，通过传送诸如“I am alive”这样的信息来监控对方的运
行状况。当备份机不能在一定的时间内收到这样的信息时，它就接管主服务器的服务IP并
继续提供服务；当备份管理器又从主管理器收到“I am alive”这样的信息是，它就释放
服务IP地址，这样的主管理器就开开始再次进行集群管理的工作了。为在住服务器失效的
情况下系统能正常工作，我们在主、备份机之间实现负载集群系统配置信息的同步与备份，
保持二者系统的基本一致。
HA的容错备援运作过程
自动侦测(Auto-Detect)阶段 由主机上的软件通过冗余侦测线，经由复杂的监听程序。逻
辑判断，来相互侦测对方运行的情况，所检查的项目有：
主机硬件(CPU和周边)
主机网络
主机操作系统
数据库引擎及其它应用程序
主机与磁盘阵列连线
为确保侦测的正确性，而防止错误的判断，可设定安全侦测时间，包括侦测时间间隔，
侦测次数以调整安全系数，并且由主机的冗余通信连线，将所汇集的讯息记录下来，以供
维护参考。
自动切换(Auto-Switch)阶段 某一主机如果确认对方故障，则正常主机除继续进行原来的
任务，还将依据各种容错备援模式接管预先设定的备援作业程序，并进行后续的程序及服
务。
自动恢复(Auto-Recovery)阶段 在正常主机代替故障主机工作后，故障主机可离线进行修
复工作。在故障主机修复后，透过冗余通讯线与原正常主机连线，自动切换回修复完成的
主机上。整个回复过程完成由EDI-HA自动完成，亦可依据预先配置，选择回复动作为半自
动或不回复。
4．2、HA三种工作方式：
（1）、主从方式 （非对称方式）
工作原理：主机工作，备机处于监控准备状况；当主机宕机时，备机接管主机的一切工作，
待主机恢复正常后，按使用者的设定以自动或手动方式将服务切换到主机上运行，数据的
一致性通过共享存储系统解决。
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（2）、双机双工方式（互备互援）
工作原理：两台主机同时运行各自的服务工作且相互监测情况，当任一台主机宕机时，另
一台主机立即接管它的一切工作，保证工作实时，应用服务系统的关键数据存放在共享存
储系统中。
（3）、集群工作方式（多服务器互备方式）
工作原理：多台主机一起工作，各自运行一个或几个服务，各为服务定义一个或多个备用
主机，当某个主机故障时，运行在其上的服务就可以被其它主机接管。
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相关文档
http://tech.sina.com.cn/it/2004-04-09/1505346805.shtml
http://stonesoup.esd.ornl.gov
LINUX下的集群实列应用
最近有客户需要一个负载均衡方案，笔者对各种软硬件的负载均衡方案进行了调查和
比较，从IBM sServer Cluster、Sun Cluster PlatForm 等硬件集群，到中软、红旗、
TurboLinux的软件集群，发现无论采用哪个厂商的负载均衡产品其价格都是该客户目前所
不能接受的。于是笔者想到了开放源项目Linux Virtual Server(简称LVS)。经过对LVS的研
究和实验，终于在Red Hat 9.0上用LVS成功地构架了一组负载均衡的集群系统。整个实
现过程整理收录如下，供读者参考。
选用的LVS实际上是一种Linux操作系统上基于IP层的负载均衡调度技术，它在操
作系统核心层上，将来自IP层的TCP/UDP请求均衡地转移到不同的服务器，从而将一组
服务器构成一个高性能、高可用的虚拟服务器。使用三台机器就可以用LVS实现最简单的集
群，如图1所示。
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图1 LVS实现集群系统结构简图
图1显示一台名为Director的机器在集群前端做负载分配工作；后端两台机器称之为
Real Server，专门负责处理Director分配来的外界请求。该集群的核心是前端的Director
机器，LVS就是安装在这台机器上，它必须安装Linux。Real Server则要根据其选用的负
载分配方式而定，通常Real Server上的设置比较少。接下来介绍Director机器上LVS的
安装过程。
安装
LVS的安装主要是在Director机器上进行，Real Server只需针对不同的转发方式做简单
的设定即可。特别是对LVS的NAT方式，Real Server惟一要做的就是设一下缺省的网关。
所以构架集群的第一步从安装Director机器开始。
首先，要在Director机器上安装一个Linux操作系统。虽然早期的一些Red Hat版本，
如6.2、7.2、8.0等自带Red Hat自己的集群软件，或者是在内核中已经支持LVS，但是为
了更清楚地了解LVS的机制，笔者还是选择自行将LVS编入Linux内核的方式进行安装，
Linux版本采用Red Hat 9.0。
如果用户对Red Hat的安装比较了解，可以选择定制安装，并只安装必要的软件包。
安装中请选择GRUB 做为启动引导管理软件。因为GRUB 在系统引导方面的功能远比
LILO强大，在编译Linux内核时可以体会它的方便之处。
LVS是在Linux内核中实现的，所以要对原有的Linux内核打上支持LVS的内核补丁，
然后重新编译内核。支持LVS 的内核补丁可以从LVS 的官方网
http://www.linuxvirtualserver.org 下载，下载时请注意使用的Linux核心版本，必须下载和
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使用的Linux内核版本相一致的LVS内核补丁才行。对于Red Hat 9.0，其Linux内核版本
是2.4.20，所以对应内核补丁应该是http://www.linuxvirtualserver.org/software/kernel-
2.4/linux-2.4.20-ipvs-1.0.9.patch.gz。笔者经过多次实验，使用Red Hat 9.0自带的Linux
源代码无法成功编译LVS 的相关模组。由于时间关系笔者没有仔细研究，而是另外从
kernel.org上下载了一个tar包格式的2.4.20内核来进行安装，顺利完成所有编译。下面是
整个内核的编译过程：
1.删除Red Hat自带的Linux源代码
# cd /usr/src
# rm -rf linux*
2.下载2.4.20内核
# cd /usr/src
# wget ftp://ftp.kernel.org/pub/linux/kernel/v2.4/linux-2.4.20.tar.bz2
3.解压到当前目录/usr/src
# cd /usr/src
# tar -xjpvf linux-2.4.20.tar.bz2
4.建立链接文件
# cd /usr/src # ln -s linux-2.4.20 linux-2.4 # ln -s linux-2.4.20 linux
5.打上LVS的内核补丁
# cd /usr/src
#wget http://www.linuxvirtualserver.org/software/kernel-2.4/linux-2.4.20-ipvs-
1.0.9.patch.gz
# gzip -cd linux-2.4.20-ipvs-1.0.9.patch.gz
# cd /usr/src/linux
# patch -p1 < ../linux-2.4.20-ipvs-1.0.9.patch
在打补丁时，注意命令执行后的信息，不能有任何错误信息，否则核心或模组很可能
无法成功编译。
6.打上修正ARP问题的内核补丁
# cd /usr/src
# wget http://www.ssi.bg/~ja/hidden-2.4.20pre10-1.diff
# cd /usr/src/linux
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# patch -p1 < ../hidden-2.4.20pre10-1.diff
这一步在Director机器上可以不做，但是在使用LVS/TUN和LVS/DR方式的Real Server
上必须做。
7.为新核心命名
打开/usr/src/linux/Makefile。注意，在开始部分有一个变量EXTRAVERSION可以自行定
义。修改这个变量，比如改成“EXTRAVERSION=-LVS”后，编译出的核心版本号就会显
示成2.4.20-LVS。这样给出有含义的名称将有助于管理多个Linux核心。
8.检查源代码
# make mrproper
这一步是为确保源代码目录下没有不正确的.o文件及文件的互相依赖。因为是新下载的内
核，所以在第一次编译时，这一步实际可以省略。
9.配置核心选项
# make menuconfig
命令执行后会进入一个图形化的配置界面，可以通过这个友好的图形界面对内核进行定制。
此过程中，要注意对硬件驱动的选择。Linux支持丰富的硬件，但对于服务器而言，用不到
的硬件驱动都可以删除。另外，像Multimedia devices、Sound、Bluetooth support、Amateur
Radio support等项也可以删除。
注意，以下几项配置对LVS非常重要，请确保作出正确的选择：
(1)Code maturity level options项
对此项只有以下一个子选项，请选中为*，即编译到内核中去。
Prompt for development and/or incomplete code/drivers
(2)Networking options项
对此项的选择可以参考以下的配置，如果不清楚含义可以查看帮助：
<*> Packet socket
[ ] Packet socket: mmapped IO
< > Netlink device emulation
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Network packet filtering (replaces ipchains)
[ ] Network packet filtering debugging
Socket Filtering
<*> Unix domain sockets
TCP/IP networking
IP: multicasting
IP: advanced router
IP: policy routing
[ ] IP: use netfilter MARK value as routing key
[ ] IP: fast network address translation
<M> IP: tunneling
IP: broadcast GRE over IP
[ ] IP: multicast routing
[ ] IP: ARP daemon support (EXPERIMENTAL)
[ ] IP: TCP Explicit Congestion Notification support
[ ] IP: TCP syncookie support (disabled per default)
IP: Netfilter Configuration --->
IP: Virtual Server Configuration --->
(3)Networking options项中的IP: Virtual Server Configuration项
如果打好了LVS的内核补丁，就会出现此选项。进入Virtual Server Configuration选项，
有以下子选项：
<M> virtual server support (EXPERIMENTAL)
IP virtual server debugging
(12) IPVS connection table size (the Nth power of 2)
--- IPVS scheler
<M> round-robin scheling
<M> weighted round-robin scheling
<M> least-connection scheling scheling
<M> weighted least-connection scheling
<M> locality-based least-connection scheling
<M> locality-based least-connection with replication scheling
<M> destination hashing scheling
<M> source hashing scheling
<M> shortest expected delay scheling
<M> never queue scheling
--- IPVS application helper
<M> FTP protocol helper
以上所有项建议全部选择。
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(4)Networking options项中的IP: Netfilter Configuration项
对于2.4版本以上的Linux Kernel来说，iptables是取代早期ipfwadm和ipchains的
更好选择，所以除非有特殊情况需要用到对ipchains和ipfwadm的支持，否则就不要选它。
本文在LVS/NAT方式中，使用的就是iptables，故这里不选择对ipchains和ipfwadm的
支持：
< > ipchains (2.2-style) support
< > ipfwadm (2.0-style) support
10. 编译内核
(1)检查依赖关系
# make dep
确保关键文件在正确的路径上。
(2)清除中间文件
# make clean
确保所有文件都处于最新的版本状态下。
(3)编译新核心
# make bzImage
(4)编译模组
# make moles
编译选择的模组。
(5)安装模组
# make moles_install
# depmod -a
生成模组间的依赖关系，以便modprobe定位。
(6)使用新模组
# cp System.map /boot/System.map-2.4.20-LVS
# rm /boot/System.map
# ln -s /boot/System.map-2.4.20-LVS /boot/System.map
# cp arch/i386/boot/bzImage /boot/vmlinuz-2.4.20-LVS
# rm /boot/vmlinuz
# ln -s /boot/vmlinuz-2.4.20-LVS /boot/vmlinuz
# new-kernel-pkg --install --mkinitrd --depmod 2.4.20-LVS
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(7)修改GRUB，以新的核心启动
执行完new-kernel-pkg命令后，GRUB的设置文件/etc/grub.conf中已经增加了新核心的
启动项，这正是开始安装Linux时推荐使用GRUB做引导程序的原因。
grub.conf中新增内容如下：
title Red Hat Linux (2.4.20-LVS)
root (hd0,0)
kernel /boot/vmlinuz-2.4.20LVS ro root=LABEL=/
initrd /boot/initrd-2.4.20LVS.img
将Kernel项中的root=LABEL=/改成 root=/dev/sda1 (这里的/dev/sda1是笔者Linux的根
分区，读者可根据自己的情况进行不同设置）。
保存修改后，重新启动系统:
# reboot
系统启动后，在GRUB的界面上会出现Red Hat Linux(2.4.20-LVS)项。这就是刚才编译的
支持LVS的新核心，选择此项启动，看看启动过程是否有错误发生。如果正常启动，ipvs
将作为模块加载。同时应该注意到，用LVS的内核启动后在/proc目录中新增了一些文件，
比如/proc/sys/net/ipv4/vs/*。
11.安装IP虚拟服务器软件ipvsadm
用支持LVS的内核启动后，即可安装IP虚拟服务器软件ipvsadm了。用户可以用tar包或
RPM 包安装，tar 包可以从以下地址http://www.linuxvirtualserver.org/software/kernel-
2.4/ipvsadm-1.21.tar.gz 下载进行安装。
这里采用源RPM包来进行安装：
# wget http://www.linuxvirtualserver.org/software/kernel-2.4/ipvsadm-1.21-7.src.rpm
# rpmbuild --rebuild ipvsadm-1.21-7.src.rpm
# rpm -ivh /usr/src/redhat/RPMS/i386/ipvsadm-1.21-7.i386.rpm
注意：高版本的rpm命令去掉了--rebuild这个参数选项，但提供了一个rpmbuild命令来实
现它。这一点和以前在Red Hat 6.2中以rpm—rebuild XXX.src.rpm来安装源RPM包的习
惯做法有所不同。
安装完，执行ipvsadm命令，应该有类似如下的信息出现：
# ipvsadm
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IP Virtual Server version 1.0.9 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheler Flags
-> RemoteAddress:Port Forward Weight ActiveConn InActConn
出现类似以上信息，表明支持LVS 的内核和配置工具ipvsadm 已完全安装，这台
Director机器已经初步安装完成，已具备构架各种方式的集群的条件。
实例
理解了上述关于请求转发方式和调度算法的基本概念后，就可以运用LVS来具体实现
几种不同方式的负载均衡的集群系统。LVS的配置是通过前面所安装的IP虚拟服务器软件
ipvsadm来实现的。ipvsadm与LVS的关系类似于iptables和NetFilter的关系，前者只是
一个建立和修改规则的工具，这些命令的作用在系统重新启动后就消失了，所以应该将这
些命令写到一个脚本里，然后让它在系统启动后自动执行。网上有不少配置LVS的工具，
有的甚至可以自动生成脚本。但是自己手工编写有助于更深入地了解，所以本文的安装没
有利用其它第三方提供的脚本，而是纯粹使用ipvsadm命令来配置。
下面就介绍一下如何配置LVS/NAT、LVS/TUN、LVS/DR方式的负载均衡集群。
1.设定LVS/NAT方式的负载均衡集群
NAT是指Network Address Translation，它的转发流程是：Director机器收到外界请求，
改写数据包的目标地址，按相应的调度算法将其发送到相应Real Server上，Real Server
处理完该请求后，将结果数据包返回到其默认网关，即Director机器上，Dire
⑵ 做web前端开发都应该会些什么
不知道题主的意思是前端需要掌握的技能有什么还是学成之后能做的事。
如果是前者，那前端开发中需要掌握最基础的技能就是HTML、CSS，JavaScript，在页面的布局时， HTML将元素进行定义，CSS对展示的元素进行定位，再通过JavaScript实现相应的效果和交互。这些基础知识都必须熟知，才能进行流畅的编写。
熟悉了程序语言之后，将会运用到多种开发工具进行开发，常用的有Dreamweaver，Sublime Text ，HBuilder、GIMPGIMP、BootstrapBootstrap 、Notepad++Notepad++等
当然工具只能解决一些特定问题，在你提升了自己之后，可以尝试接触框架。目前开发运用到的三大框架是Angular、React、Vue。当然框架也有很多种，都是要等待你去慢慢发掘的。
如果问题是后者，前端开发会做的事情就很多了，就业范围也相当广阔。能从事的岗位有前端开发工程师、资深前端开发工程师、网站重构工程师、前端架构师等等。
⑶ nginx做在前端做反向代理的时候，后端的服务器集群应该怎么划分
1、nginx相对于apache的优点：
轻量级，同样起web 服务，比apache占用更少的内存及资源
抗并发，nginx 处理请求是异步非阻塞的，而apache 则是阻塞型的，在高并发下nginx 能保持低资源低消耗高性能
高度模块化的设计，编写模块相对简单
社区活跃，各种高性能模块出品迅速啊
apache 相对于nginx 的优点：
rewrite ，比nginx 的rewrite 强大
动态页面
模块超多，基本想到的都可以找到
少bug ，nginx 的bug 相对较多
⑷ 服务器集群怎么实现
不难，硬件用路由器，软件嘛，操作系统用WIN2003
server
enterprise
企业版，推荐一并安装R2升级包，所有机器组局域网，用一台千兆网卡做域控，架设流媒体服务器，其他机做为域成员加入进来，内网IP各用各的，外网用端口映射到一个IP，用域控做网络流量负载平衡，域控机器配置要强，如果你网络流量大，建议用专业级服务器，至强+2Gb+SCSI硬盘之类，看你环境要求了，如果必要可以上双至强，再用一台512mb内存的p4
2.0G以上机做备份域控，这样主域控上下线或重启或出故障不影响域内成员正常工作，备份域控凑合就可以了，按我上面的要求就行，当然，有钱可以用好的
如果你安全性要求高，建议路由前端用普通P4+512Mb内存机器架ISA2004
server组防火墙，配置的好效果比一般的硬件防火墙要好，完全不影响网络环境运行，域内成员可以裸奔不怕毒和黑
至于域内成员机，如果仅全力供应片源，当前主流家用机型就够用了
服务器建议用hp
360G系列，目前价位不算高，性价比还不错，售后很好，如果你对建网不怎么了解，可以让他们帮你装，买他们的服务器就是要利用他们的人力资源嘛
路由器可以选用飞鱼星4200以上机型，电信网通双WAN口，是可以提供150～250台机器的大型网吧专用的，内置参数非常丰富
另外再多罗嗦几句，板卡不要买七彩虹的，我上过当，七彩虹本身是咨讯公司，没有任何板卡生产能力，都是同德代工的，以为它的出货量大，就选了它，结果广告上的指标参数和实际产品根本不同，水份太多太多了，售后也很烂，特此建议……
楼下别再抄袭我了，每天都被抄走好几个200分最佳，实在是郁闷！
⑸ freemarker集群问题
同时在线1000人？这是什么概念？？可以做集群了。
数据库建议还是使用Mysql做集群吧，或者用Oracle，一台就搞定，不过服务器配置要好一点。
前端可以使用Lighttpd+Squid+Apache的配置，减少服务器的压力，使用负载均衡；业务逻辑和数据库之间可以使用membercached+hibernate来实现对数据的缓存。
对静态资源实施FastCDN加速，把图片、CSS文件、JS文件等存放在静态资源服务器上。
前端的话使用Java或者PHP并不是那么重要了。
推荐适用于大型应用的Java框架：
Struts2（Webwork） + Spring + Hibernate(include membercached) + Freemarker or JSP（推荐使用Freemarker，页面执行速度接近Html静态页面了）
Hibernate 可以换成 ibatis3.0，然后根据需要自己开发与Membercached的集成。
优点：
1、开发速度明显优于Struts1，目前本人正在使用Struts2，深有体会；
2、维护成本降低，比较适应需求的不断变更；
3、学习曲线较短，比较适合小团队快速上手；
4、现成的成熟的插件丰富，很多组件不需要自己开发；
缺点：
1、团队里必须有人对其要有深入的理解，否则优化它的效果甚微；
2、前期的准备工作比较繁重，但是后期会比较轻松；
3、部份重要功能成为鸡肋，如自带的Ajax、JSON插件（根本无法使用，慢到死，要么就功能不完善，还要有很棒的代替品：jQuery、Gson等）
前端甚至可以使用Membercache对页面内容进行缓存，可以达到动态静态的快速转换。
服务器的优化及选择：
Sun的技术，当然配合Sun的服务器才会达到质的飞跃（注：我不是Sun的托，只是Sun公司到我们公司做过服务器的对比测试而已）。
同配置下性能对比：
Sun Solaris > Linux(Windows)
⑹ “分布式”与“集群”的区别是什么
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。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1. 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3. 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux集群主要分成三大类(高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 负载均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群
(Beowulf 类集群....)
三、详细介绍
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类
3.1.1 高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.1.2 分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
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。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，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，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。
⑺ 服务器集群如何实现
不难，硬件用路由器，软件嘛，操作系统用WIN2003 server enterprise 企业版，推荐一并安装R2升级包，所有机器组局域网，用一台千兆网卡做域控，架设流媒体服务器，其他机做为域成员加入进来，内网IP各用各的，外网用端口映射到一个IP，用域控做网络流量负载平衡，域控机器配置要强，如果你网络流量大，建议用专业级服务器，至强+2Gb+SCSI硬盘之类，看你环境要求了，如果必要可以上双至强，再用一台512mb内存的p4 2.0G以上机做备份域控，这样主域控上下线或重启或出故障不影响域内成员正常工作，备份域控凑合就可以了，按我上面的要求就行，当然，有钱可以用好的
如果你安全性要求高，建议路由前端用普通P4+512Mb内存机器架ISA2004 server组防火墙，配置的好效果比一般的硬件防火墙要好，完全不影响网络环境运行，域内成员可以裸奔不怕毒和黑
至于域内成员机，如果仅全力供应片源，当前主流家用机型就够用了
服务器建议用hp 360G系列，目前价位不算高，性价比还不错，售后很好，如果你对建网不怎么了解，可以让他们帮你装，买他们的服务器就是要利用他们的人力资源嘛
路由器可以选用飞鱼星4200以上机型，电信网通双WAN口，是可以提供150～250台机器的大型网吧专用的，内置参数非常丰富
另外再多罗嗦几句，板卡不要买七彩虹的，我上过当，七彩虹本身是咨讯公司，没有任何板卡生产能力，都是同德代工的，以为它的出货量大，就选了它，结果广告上的指标参数和实际产品根本不同，水份太多太多了，售后也很烂，特此建议……
楼下别再抄袭我了，每天都被抄走好几个200分最佳，实在是郁闷！
⑻ 请问APP集群和网站设计是一个概念吗那个比较有发展前景
不是一个概念，app注重后端代码，网站设计着重前端设计，如果说对客户，app容易，如果说对学习，网站设计容易，但每个客户喜好不同，不是实现出来就完事了。做前端要充分与客户沟通好再开工不然辛苦半天，客户一句话，那就是汤圆不叫汤圆：白玩了
⑼ spring boot 怎么实现集群
Helloworld使用传统的springmvc,需要配置web.xml,applicationContext.xml,然后打包为war在tomcat中运行，而如果使用springboot，一切都变得简单起来了。下面使用Maven来创建springboot的webapp工程pom.xml4.0.0org.springframeworkgs-spring-boot0.1.0org.springframework.bootspring-boot-starter-parent1.3.3.RELEASEorg.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.bootspring-boot-starter-testtest1.8org.springframework.bootspring-boot-maven-;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@{@RequestMapping("/")publicStringindex(){return"GreetingsfromSpringBoot!";}}其中：@RestController表示使用springmvc来接收request请求@RequestMapping映射到主页当请求返回的时候，是纯文本，那是因为@RestController是由@Controller和@ResponseBody组成Application@{publicstaticvoidmain(String[]args){ApplicationContextctx=SpringApplication.run(Application.class,args);System.out.println("Let':");}}其中：@SpringBootApplication代表了其有四个注解组成：@Configuration，@EnableAutoConfiguration，@EnableWebMvc，@ComponentScan在SpringApplication.run中会去自动启动tomcatrun方法返回上下文，在这个上下文中可以拿到所有的bean没有一行配置代码、也没有web.xml。基于SpringBoot的应用在大多数情况下都不需要我们去显式地声明各类配置，而是将最常用的默认配置作为约定，在不声明的情况下也能适应大多数的开发场景。总体而言springboot是对javawebapp开发的简化单元测试@RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@(classes=MockServletContext.class)@{privateMockMvcmvc;@Beforepublicvoidbefore()throwsException{mvc=MockMvcBuilders.standaloneSetup(newHelloController()).build();}@Afterpublicvoidafter()throwsException{}/****Method:index()**/@TestpublicvoidtestIndex()throwsException{//TODO:Testgoesheremvc.perform(MockMvcRequestBuilders.get("/").accept(MediaType.APPLICATION_JSON)).andExpect(status().isOk()).andExpect(content().string(equalTo("GreetingsfromSpringBoot!")));}}建立restfullweb服务器接上，使用srpingboot建立web服务器就非常简单了，首先建立一个pojo类publicclassGreeting{privatefinallongid;privatefinalStringcontent;}然后使用control来handlehttp请求@{="Hello,%s!";privatefinalAtomicLongcounter=newAtomicLong();@RequestMapping("/greeting")publicGreetinggreeting(@RequestParam(value="name",defaultValue="World")Stringname){returnnewGreeting(counter.incrementAndGet(),String.format(template,name));}}其中：@RequestParam表明了参数要求，如果要必填则设置required=true返回是一个对象，会被自动转换为json当我们访问：greeting时候返回{"id":1,"content":"Hello,World!"}greeting?name=User时候返回{"id":2,"content":"Hello,User!"}数据库访问另一个非常常用的问题。在传统开发中，我们需要配置：类路径上添加数据访问驱动实例化DataSource对象，指定url,username,password注入JdbcTemplate对象，如果使用Mybatis,还要配置框架信息下面一个例子讲述用用springboot来代替。数据访问层我们将使用SpringDataJPA和Hibernate（JPA的实现之一）。开始之前先介绍两个概念springdata为了简化程序与数据库交互的代码，spring提供了一个现成的层框架，spring家族提供的spring-data适用于关系型数据库和nosql数据库；例如SpringDataJPA,SpringDataHadoop,SpringDataMongoDB，SpringDataSolr等；具体的可以参考官网：.mysql.jdbc.Driverspring.datasource.password=xxx#SpecifytheDBMSspring.jpa.database=MYSQL#.jpa.show-sql=true#Hibernateddlauto(create,create-drop,update)spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update#Namingstrategyspring.jpa.hibernate.naming-strategy=org.hibernate.cfg.ImprovedNamingStrategy#)spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL5Dialect其中，hibernate的ddl-auto=update配置表名，数据库的表和列会自动创建写下实体类：@Entity@Table(name="student")publicclassStudent{@Id@GeneratedValue(strategy=GenerationType.AUTO)privatelongid;@NotNullprivateStringname;privateStringage;}@Entity，说明被这个注解修饰的类应该与一张数据库表相对应，表的名称可以由类名推断，当然了，也可以明确配置，只要加上@Table(name="books")即可。需要特别注意，每个Entity类都应该有一个protected访问级别的无参构造函数，用于给Hibernate提供初始化的入口。@Idand@GeneratedValue：@Id注解修饰的属性应该作为表中的主键处理、@GeneratedValue修饰的属性应该由数据库自动生成，而不需要明确指定。@ManyToOne,@ManyToMany表明具体的数据存放在其他表中，在这个例子里，书和作者是多对一的关系，书和出版社是多对一的关系，因此book表中的author和publisher相当于数据表中的外键；并且在Publisher中通过@OneToMany（mapped="publisher"）定义一个反向关联（1——>n），表明book类中的publisher属性与这里的books形成对应关系。@Repository用来表示访问数据库并操作数据的接口，同时它修饰的接口也可以被componentscan机制探测到并注册为bean，这样就可以在其他模块中通过@Autowired织入。:@{ListfindByLastName(StringlastName);}详细的可以看springjpa的具体介绍。最后使用：@{@AutowiredprivateStudentDao;@RequestMapping("/get-student-counts")@(){Liststudents=(List).findAll();returnString.format("%d",students.size());}}主要一点是：我在CustomerRepository实现中每天添加方法：findByLastName，@Autowired就会一直报错。
⑽ 架设高可用 Web 服务器集群方案有哪些
1前端放负载均衡
如 狼大人 所说的LVS可, 使用 F5 相关的硬件设备亦可.
需要注意: 是否需要session? 如果用户被打到了与上次访问时不同的物理机上, 会不会受影响? 如何让同一个用户的访问打到同一台物理机上?
还有一种方式是使用反向代理, 使用 Apache, Ngnix 等都可以实现.
2充分利用DNS
DNS 是一份天然的负载均衡方案, A记录可以写多个. 例如在北京和上海各有一组机器, 北京前端使用了LVS, 上海亦是, 则可以把北京/上海的LVS同时写到DNS中;
3是否需要考虑机房容灾?
简单的, 可以将狭义的集群, 在多个机房各部署一套, 形成大集群.
4集群了, 在程序设计中需要注意的地方
程序部署在多台物理机上, 需要注意在多台物理机器上的并发, 及信息的同步.