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JAVA科普:分布式和集群

Linux閱碼場 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-01 09:53 ? 次閱讀

1. 分布式

小明的公司有3個系統(tǒng): 系統(tǒng)A、系統(tǒng)B和系統(tǒng)C ,這三個系統(tǒng)所做的業(yè)務不同,被部署在3個獨立的機器上運行, 他們之間互相調用(當然是跨域網絡的), 通力合作完成公司的業(yè)務流程。

將不同的業(yè)務分布在不同的地方, 這就構成了一個分布式的系統(tǒng),現(xiàn)在問題來了, 系統(tǒng)A是整個分布式系統(tǒng)的“臉面”, 用戶直接訪問,用戶量訪問大的時候要么是速度巨慢,要么直接掛掉, 怎么辦?

由于系統(tǒng)A只有一份, 所以會引起單點失敗。

2集群(Cluster)

小明的公司不差錢,就多買幾臺機器吧, 小明把系統(tǒng)A一下子部署了好幾份(例如下圖的3個服務器),每一份都是系統(tǒng)A的一個實例, 對外提供同樣的服務,這樣能睡個安穩(wěn)覺了,不怕其中一個壞掉了,我還有另外2個呢。

這3個服務器上的系統(tǒng)就組成了一個集群。

可是對用戶來說,一下子出現(xiàn)這么系統(tǒng)A ,每個系統(tǒng)的IP地址都不一樣, 到底訪問哪一個?

如果所有人都訪問服務器1.1 ,那服務器1.1 會被累死, 剩下的三個閑死,成了浪費錢的擺設。

3負載均衡(Load Balancer)

小明要盡可能的讓3個機器上的系統(tǒng)A 工作均衡一些, 比如有3萬個請求,那就讓3個服務器各處理1萬個(當然,這是理想狀況), 這叫負載均衡。

很明顯,這個負載均衡的工作最好獨立出來, 放到獨立的服務器上 (例如Ngnix):

后來小明發(fā)現(xiàn), 這個負載均衡的服務器雖然工作內容很簡單,就是拿到請求,分發(fā)請求,但是它還是有可能掛掉啊,單點失敗還是會出現(xiàn)。

沒辦法,只好把負載均衡也搞成一個集群, 不過和系統(tǒng)A的集群有兩點不同:

1. 這個新的集群中雖然有兩個機器,但我們可以用某種辦法,讓這個集群對外只提供一個IP地址, 也就是說用戶看到的好像只有一個機器。

2.同一時刻,我們只讓一個負載均衡的機器工作, 另外一個原地待命。 如果工作的那個掛掉了,待命的那個就頂上去。

4彈性

如果這3個系統(tǒng)A的實例還是滿足不了大量的請求,那就再加服務器!

雙11來了,用戶量是平時的10倍, 小明向領導申請費用又買了幾十臺服務器,一下子把系統(tǒng)A部署了幾十份。 可是雙11過后, 流量一下子降下來了,那幾十個服務器用不上了,也變成了擺設!

被領導批評以后,小明決定嘗試一下云計算, 在云端可以輕松的創(chuàng)建、刪除虛擬的服務器, 那樣就可以輕松地隨著用戶的請求動態(tài)的增減服務器了。 雙11來了就創(chuàng)建虛擬服務器,等到雙11過去了就把不用的關掉, 省得浪費錢。

于是小明的系統(tǒng)具備了一定的彈性。

5失效轉移

上面的系統(tǒng)看起來很美好,但是做了一個不切實際的假設: 所有的服務都是無狀態(tài)的。 換句話說,假設用戶的兩次請求直接是沒有關聯(lián)的。

但是現(xiàn)實是,大部分服務都是有狀態(tài)的, 例如購物車。

用戶訪問系統(tǒng),在服務器1.1上創(chuàng)建了一個購物車,并向其中加入了幾個商品, 然后 服務器1.1 掛掉了, 用戶的后續(xù)訪問就找不到服務器1.1了,這時候就要做失效轉移,讓另外幾個服務器去接管、去處理用戶的請求。

可是問題來了,在服務器1.2,1.3上有用戶的購物車嗎? 如果沒有, 用戶就會抱怨,我剛創(chuàng)建的購物車哪里去了?

還有更嚴重的,假設用戶是在服務器1.1上登錄的, 用戶登錄過的信息保存到了該服務器的session中, 現(xiàn)在這個服務器掛掉了, 用戶的session自然也不見了,當用戶被失效轉移到其他服務器上的時候,其他服務器發(fā)現(xiàn)用戶沒有登錄, 就把用戶踢到了登錄界面, 讓用戶再次登錄!

狀態(tài), 狀態(tài),狀態(tài)! 用戶的登錄信息,購物車等都是狀態(tài)信息, 處理不好狀態(tài)的問題,集群的威力就大打折扣,無法完成真正的失效轉移, 甚至無法使用。

怎么辦?

一種辦法是把狀態(tài)信息在集群的各個服務器之間復制,讓集群的各個服務器達成一致, 誰來干這個事情? 只能是像Websphere, Weblogic這樣的應用服務器了。

還有一種辦法, 就是把狀態(tài)信息集中存儲在一個地方, 讓集群的各個服務器都能訪問到:

小明聽說Redis 不錯, 那就用Redis來保存吧 !

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原文標題:小白科普:分布式和集群

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