服务器是什么（服务器是什么样子）

服务器是什么意思？

“服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等。

什么叫服务器

从意义上来讲，服务器是指网络中能对其他机器提供某些服务的计算机系统。

从层次方面来讲,服务器是专指某些高性能计算机,能通过网络,对外提供服务

相对于普通PC来说，稳定性、安全性、性能等方面都要求更高，因此在CPU、

芯片组、内存、磁盘系统、网络等硬件和普通PC有所不同，可靠，高品质的主

机服务。

服务器作为网络的节点，存储，处理网络上80%的数据、信息，因此也被称为网

络的灵魂。作一个形象的比喻：服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、

PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场

所等处的电话机。我们与外界日常的生活、工作中的电话交流、沟通，必须经过

交换机，才能到达目标电话；同样如此，网络终端设备如家庭、企业中的微机上

网，获取资讯，与外界沟通、娱乐等，也必须经过服务器，因此也可以说是服务

器在“组织”和“领导”这些设备。

它是网络上一种为客户端计算机提供各种服务的高性能计算机,它在网络操作系

统的控制下，将与其相连的硬盘、磁带、打印机、Modem及各种专用通讯设备

提供给网络上的客户站点共享，也能为网络用户提供集中计算、信息发表及数据

管理等服务。它的高性能主要体现在高速度的运算能力、长时间的可靠运行、强

大的外部数据吞吐能力等方面。

服务器的构成与微机基本相似，有处理器、硬盘、内存、系统总线等，它们是针

对具体的网络应用特别制定的,因而服务器与微机在处理能力、稳定性、可靠性、

安全性、可扩展性、可管理性等方面存在差异很大。尤其是随着信息技术的进步，

网络的作用越来越明显，对自己信息系统的数据处理能力、安全性等的要求也越

来越高，如果您咋进行电子商务的过程中被黑客窃走密码、损失关键商业数据；

如果您在自动取款机上不能正常的存取,您应该考虑在这些设备系统的幕后指挥

者——服务器，而不是埋怨工作人员的素质和其他客观条件的限制。

虚拟专用服务器用途

VPS虚拟服务器技术可以通过多种不同的方式灵活的分配服务器资源,每个虚拟

化服务器的资源都可以有很大的不同，可以灵活的满足各种高端用户的需求。

服务器是什么？

服务器是计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机提供计算或者应用服务。

服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。根据服务器所提供的服务，一般来说服务器都具备承担响应服务请求、承担服务、保障服务的能力。服务器作为电子设备，其内部的结构十分的复杂，但与普通的计算机内部结构相差不大，如：cpu、硬盘、内存，系统、系统总线等。

扩展资料：

优点

1、整合资源

完成资源整合是服务器虚拟化的主要工作，在信息时代，各行各业在发展过程中，产生的数据呈现爆炸式增长，如何实现对这些数据和资源的综合利用，是各大行业亟需解决的问题。计算机服务器虚拟化技术的研发和应用，为实现资源整合提供技术支持和应用平台。

尤其是近年来，云计算技术的不断普及，集中化资源管理愈发先进，为云技术的发展和推广提供了条件，目前各大企业对计算机硬件资源的利用率不足20%，资源浪费现场依然非常严重，通过服务器虚拟化技术可在原应用保持不变的基础上，集中在某一计算机服务器中，可促使企业的物力资源调利用率大大提升，从而降低了各项硬件的投入，节约了成本。

2、低能耗

在信息时代，技术革新的重中之重，也是降低资源消耗的主要途径，云计算技术备受推广，在IT界大量推广云计算技术。计算机服务器虚拟化是提升资源利用率的主要途径，也可以对能耗进行合理的管理。虚拟化技术则可以模拟出不同场景，从而实现对计算机系统中各种硬件及软件进行全面系统的检查，发现问题立即显示在界面上，提醒相关人员及时处理，从而达到降低能耗，实现绿色发展的目的。

3、降低运营成本

在信息化服务商不断经营转型的背景下，集约化对成本控制提出了更高的要求，投资愈发精细化，而企业实现IT化运行的关键自傲与集中对数据中心的投资，此项内容主要涉及到两方面内容；

①计算机硬件和许可服务支持的投资。

②计算机系统运维承的成本投资，通过计算机服务器虚拟化技术，能充分发挥服务器应的性能。

4、应用更加平坦化

通过服务器虚拟化技术可促使计算机服务器应用平台更加平坦化和透明化，在信息时代，数据中心平台逐年增加，计算机服务器的应用愈发复杂，不同平台在具体运行过程中，需要充分考虑不同操作系统和中间件的层面问题。通过服务器虚拟化技术可有效解决此类问题，将应用和硬件平台相互隔离，实现了跨越平台的限制。

服务器是什么意思

1、服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。

2、

3、服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。

4、

5、

什么是服务器，服务器是什么意思

服务器是提供计算服务的设备。通常是指那些具有较高计算能力，能够提供给多个用户使用的计算机。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。

在网络环境下，根据服务器提供的服务类型不同，分为文件服务器、数据库服务器、应用程序服务器、WEB服务器等。

服务器与主机不同，主机是通过终端给用户使用的，服务器是通过网络给客户端用户使用的，所以除了要有拥有终端设备，还要利用网络才能使用服务器计算机，但用户连上线后就能使用服务器上的特定服务了。

和普通的个人计算机相比，服务器需要连续的工作在7X24小时环境。这就意味着服务器需要更多的稳定性技术RAS，比如支持使用ECC内存。并通常会有多部连接在一起运作。

扩展资料

20世纪90年代之后，随着调制解调器技术的发展，互联网由窄带的电话拨接，升级成为宽带数据，这代表着以信息高速公路为象征的网络新时代来临。

互联网普及同时改变了计算机用户习惯，更大大普及网络联系传讯的方式，从文字到，再到视频，服务器所能完成的工作也越来越复杂；

而云端、大数据时代造就了各种新类型行业，如网络商店、网络电商、网络拍卖、网络销售、网络游戏、网络设计及架设，以及越来越普遍性的云端数据库或备份库。标准服务器及文件服务器的普及正在时时优化及改变现有人类的生活。

参考资料：

服务器是什么

服务器是计算机的一种。在技术意义上，服务器是计算机程序或设备的实例本质可以说是一种计算机，用于处理请求并通过Internet或本地网络将数据传送到另一台计算机。服务器是用于管理网络资源。用户可以设置服务器以控制对网络的访问，发送/接收电子邮件，管理打印作业或托管网站。他们也擅长执行激烈的计算。

服务器的特殊特性和功能

几乎所有个人计算机都能够充当网络服务器。但是，通常软件或硬件系统专用计算机具有仅用于此任务的功能和配置。专用服务器可能具有高性能RAM，更快的处理器和多个高容量硬盘驱动器。此外，专用服务器可以连接到冗余电源，多个网络和其他服务器。这种连接特征和配置是必要的，因为许多客户端机器和客户端程序可能依赖于它们来有效，正确和可靠地运行。

云服务器是IT技术产品。

云服务器（Elastic Compute Service，ECS）是一种简单高效、安全可靠、处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理服务器更简单高效。用户无需提前购买硬件，即可迅速创建或释放任意多台云服务器。云服务器帮助您快速构建更稳定、安全的应用，降低开发运维的难度和整体IT成本，使您能够更专注于核心业务的创新。

云服务器的业内名称其实叫做计算单元。所谓计算单元，就是说这个服务器只能算是一个人的大脑，相当于普通电脑的CPU，里面的资源都是有限的。你要获得更好的性能，解决办法一是升级云服务器，二是将其它耗费计算单元资源的软件部署在对应的云服务上。例如数据库有专门的云数据库服务、静态网页和有专门的文件存储服务。

云服务器的技术

1、虚拟化技术

虚拟化平台将1000台以上的服务器集群虚拟为多个性能可配的虚拟机（KVM），对整个集群系统中所有KVM进行监控和管理，并根据实际资源使用情况灵活分配和调度资源池。

2、分布式存储

技术原理：分布式存储用于将大量服务器整合为一台超级计算机，提供大量的数据存储和处理服务。分布式文件系统、分布式数据库允许访问共同存储资源，实现应用数据文件的IO共享。

3、资源调度

虚拟机可以突破单个物理机的限制，动态的资源调整与分配消除服务器及存储设备的单点故障，实现高可用性。当一个计算节点的主机需要维护时，可以将其上运行的虚拟机通过热迁移技术在不停机的情况下迁移至其他空闲节点，用户会毫无感觉。在计算节点物理损坏的情况也可以在3分钟左右将其业务迁移至其他节点运行，具有十分高的可靠性。

大型电子商务网站架构，摘抄7同一个网站的多语言该如何处理是好,使用配置文件然后cookie或url来判别===客户是自己公司，使用标准方法即可

8电子商务网站最多的就是商品的打折方式和积分的赠送了,这里要怎么设计才好(工厂模式)===采购成熟的规则引擎

9如果同一时间并发大量订单的话,如果确保一个订单的有效提交呢

==电子商务一般要使用MQ，推荐IBMMQ；使用MSMQ也可

第一点是数据库要设计好，要达到什么级别，你可能需要考虑哪些表需要拆分，哪些表的核心数据需要冗余，如果是mysql，还要考虑其他的问题，比如存储引擎。

新闻肯定是要生成纯静态页，对数据库压力就小很多，不过静态页也有管理上的不方便，更新删除添加都要对磁盘文件进行操作

做一个自定义缓存层，对缓存逻辑进行控制，可以采用第三方缓存模块，如果使用net来做，可以层层缓存，页面缓存，数据缓存（memcache，不过在win下效率不高）

电子商务网站特点就是对事务的严格，需要数据库设计的时候要求高性能，也需要合适的索引，支持高并发，经常对产品表用户表等进行索引检查，是否有很多索引扫描和表扫描（即使是局部的，也要将“局部”控制到最小范围）

mssql语句对不需要事务的查询要附带上with(nolock),以利于并发更新。

有些功能模块不能按照想当然的方式开发，比如产品访问次数，切不可将这些更新非常频繁的字段置于核心表内，明确的做法是将其剥离开来还有就是切不可经常性将字段设计成bool类型，这样会给以后的扩展留出路，即使是男女这种字段，也建议采用tiny类型

其他还有就是在产品设计的时候充分考虑seo，网站目录结构清晰可读，而不是带着一串串的查询参数。

对安全要有整体的把握，最好全都是用存储过程，在项目上线前将数据库存储过程全部导出再查找貌似exec的语句，查找是否需要替换成sp_executesql。

另外，如果采用mssql，全文搜索直接用mssqlfte就可以，速度和精确度都还是可以的，最重要的是维护和管理开发很简单。

打折的处理可以按照电信的一次，二次批价功能，如果你做过电信方面的系统。

当然也可以设计得更简单的一些。静态的页面建议使用CDN加速，以解决网通和电信之间访问速度的问题；

数据的缓存方面建议考虑用memcache，另外也可以分别在表现层和数据层利用net中的现存缓存机制作业可；

简单执行的sql可以不用存储过程，存储过程会占用数据库服务器的处理时间，造成死锁；

mvc建议还是做些CMS的项目上应用，电子商城不是很适合，个人观点。url上可以做转义，使url显示更友好；

数据库建议建立分布数据库，这样可以转移查询和大访问量对数据库带来压力；

可以考虑单独放在一台服务器上；1三层架构

2使用手写sql,手写entity(生成也可),缓存反射绑定(不是缓存数据哦,缓存映射关系),要考虑网站的长期发展还是手写吧灵活性能也好

3没有这种问题,商业驱动的,纯购物就好了,千万别搞什么圈子,wiki

4纯net的mvc不建议,webform不搞viewstate,不搞服务端控件(除repeater)再加点mvc的思想已足够用了

5不需要缓存数据(除搜索产品部分),要考虑多台服务器的程序快速部署,config文件会很多,config要序列化缓存

6当然是先生成好了,参照jd吧,按业务每张对应几个不同大小的图

7据经验,电子商务网站仅靠中英双语来达到多语言是不靠谱的(文化用户习惯不是简单的语言切换),如果想真正运营英语的就要重新开发一个版本

8不搞模式

9负载均衡(web,db)+ssb异步处理数据

10你是业务类型的日志还是异常日志前台订单流程上异常日志不需要了,找个工具录个脚本不停的跑保证随时发现问题发邮件就可以了

11找第三方搜索组件类似endeca的

12负载均衡挺简单的,初期靠软件就可以,一切找第三方放cdn,前台网站用到ajax的地方很少,如果用的话jquery1，一个电子商务网站用户995%的行为时Find

2、对于商品检索部分，能不用数据库就不用数据库（网上切词等相关的开源平台很多）

3、分布式缓存（Memcached、Volecity），个人测试volecity3还是不错的

4、系统设计时必须要考虑可运营。从这个角度去设计系统

5、对于电子商务网站改动很频繁，必须考虑架构设计如何适应频繁的版本更新

6、必须设计一个好的单点登录系统。

7、建议能不用sqlserver就不用它。

8、对于大型电子商务网站来说，系统的I/O是起决定因素而不是CPU和内存。1项目划分是否会有问题,图中分别是实体层,数据访问接口层,数据访问层,业务逻辑接口层,业务逻辑,网站A,B,C

项目划分其实不重要，重要的的是你在写代码的时候是否能把代码合理的分到对应的项目里。

2数据访问层是要开发效率(NBear,Linq,Nh等),还是访问效率(直接使用sql等)是否可以先使用开发效率高的,等日后访问量大了,再重写并替换数据访问层

开发效率优先，访问量大了以后，我相信是有钱投到硬件上的，在你程序写的不是很烂的情况下，升级硬件远比优化程序节省成本。

3网站被切割成了多个子网站,有一些控件(如header,footer)是要共享的,如何跨网站项目共享这些控件呢

那就做成自定义控件啦。

4ms的mvc10也出来不少时间了,是否已经够成熟运用到项目中或者是网站后台使用webform的,前台使用mvc

推荐使用使用webform的,前台使用mvc，对于前台来说使用mvc能更好的提升性能，更方便的更换页面表现形式。后台界面相对稳定，用webform可以提高开发效率。

5网站数据的缓存是自己开发一个hashtable什么的来维护呢,还是使用Memcached

初期建议用hashtable，因为简单，将来升级到Memcached。

6缩略图的处理,我看有的网站是在上传的时候直接生成,有的是在httpmodle里处理,访问的时候生成

直接生成缩略图的好处是节约性能。httpmodle相反，每次浏览的时候都会生成新的，服务器压力大，建议直接生成。

7同一个网站的多语言该如何处理是好,使用配置文件然后cookie或url来判别

多语言建议使用aspnet自带的资源文件的方式实现，当前语言保存在cookie里面。

8电子商务网站最多的就是商品的打折方式和积分的赠送了,这里要怎么设计才好(工厂模式)

规则引擎

9如果同一时间并发大量订单的话,如果确保一个订单的有效提交呢

使用MQ队列

10日志方面,log4net

log4net只能记录程序运行日志，主要目的是用来调试程序的，系统业务操作日志还你是得自己建一个表来保存。

11电子商务的全文检索,这也是个头疼的问题

lucene，微软索引服务，sqlserver全文检索，方案很多的。

12负载均衡方面,有什么好的文章推荐码

可以看windows2003集群方面的文章1项目划分是否会有问题,图中分别是实体层,数据访问接口层,数据访问层,业务逻辑接口层,业务逻辑,网站A,B,C

目前我也是这样分的,不过当数据表结构有修改时,会带动其它层的联级修改,非常不方便，所以开发之前最好将数据库设计地完善一点。另外，当网站分成多个以后，其它项目生成的DLL文件要部署到每个网站的bin文件夹里，更新一次都要重新部署，这也是个挺烦人的事，当然可以将DLL部署到GAC里来解决这个问题，不过这样的话本地调试起来就不太方便了，因为项目一有改动，就要将生成的DLL重新拷贝到GAC里才能看到效果。

2数据访问层是要开发效率(NBear,Linq,Nh等),还是访问效率(直接使用sql等)是否可以先使用开发效率高的,等日后访问量大了,再重写并替换数据访问层

这个我也在考虑。目前我还没有采用ORM框架，都是在DAL里直接访问DB的。

3网站被切割成了多个子网站,有一些控件(如header,footer)是要共享的,如何跨网站项目共享这些控件呢

自定义控件。

4ms的mvc10也出来不少时间了,是否已经够成熟运用到项目中或者是网站后台使用webform的,前台使用mvc

正在学习这一块。

5网站数据的缓存是自己开发一个hashtable什么的来维护呢,还是使用Memcached

现在我用的比较多的是net自带的数据缓存。

6缩略图的处理,我看有的网站是在上传的时候直接生成,有的是在httpmodle里处理,访问的时候生成

直接生成好，快一点。

7同一个网站的多语言该如何处理是好,使用配置文件然后cookie或url来判别

我没涉及到这一块，不过我觉得资源文件应该就是用来处理这个问题的。

8电子商务网站最多的就是商品的打折方式和积分的赠送了,这里要怎么设计才好(工厂模式)

这些都放在逻辑层好了。

9如果同一时间并发大量订单的话,如果确保一个订单的有效提交呢

MSMQ

10日志方面,log4net

目前我是自已写代码存在库里的。

11电子商务的全文检索,这也是个头疼的问题

用lucenenet分词建索引，再直接从索引库里搜索，又快又准。

12负载均衡方面,有什么好的文章推荐码

不清楚了。这样的设计要达到新蛋的效果肯定不可能的，新蛋少说几百台服务器，不同数据库之间的发布订阅链路都有几千条。有复杂的缓存，负载均衡机制。新蛋所有的通讯都是基于WCF的。另外对于这么大型的网站来说，数据库一刻都不停止，所以读写分离也很重要，因为你也不可能让数据库停下来进行备份。总归要做到新蛋这样的大型电子商务网站，靠你上面画的这点好像远远不够。

不过关于公共的header,footer,我不建议做成自定义控件，这个维护起来不方便，稍有变动就要发布dll，麻烦的。

如果你的header和footer不是很大的话，建议采用js+css的方式。然后加上压缩和cdn缓存，应该效率上能接受。

做电商网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。

而且分布式要求使用负载均衡、CDN加速、对象存储等多种不同技术合并使用。

这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用 2核4G内存了。

带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。

看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用

首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器

尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：

1 服务器运行什么应用？

2 需要支持多少用户访问？

3 需要多大空间来存储数据？

4 我的业务有多重要？

从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。

电商

网站的服务器需要企业级高性能的机型。商城网站因为属于在线交易类型的性质，所以在线人数较多，安全性、稳定性、速度都有要求的。

这类网站一般都比较多且大尺寸。服务器建议用 2核4G内存了。

带宽也用3M以上，1M带宽这样的访问会打开慢的。

看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用

首先得弄明白自己用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建放游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器

尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：

1 服务器运行什么应用？

2 需要支持多少用户访问？

3 需要多大空间来存储数据？

4 我的业务有多重要？

从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。

由于分布式系统所涉及到的领域众多，知识庞杂，很多新人在最初往往找不到头绪，不知道从何处下手来一步步学习分布式架构。

本文试图通过一个最简单的、常用的分布式系统，来阐述分布式系统中的一些基本问题。

负载均衡

分布式缓存

分布式文件系统/CDN

分布式RPC

分布式数据库/Nosql

分布式消息中间件

分布式session问题 

-总结

下图为一个中大型网站/App的基本架构： 

在这个架构中，涉及到以上所列的基本问题：

负载均衡

负载均衡是分布式系统中的一个最最基本的问题。在上图中：

网关需要把请求分发给不同的Tomcat； 

Tomcat需要把收到的请求，分发给不同的Service；

这都需要负载均衡。一句话：凡是请求从一个入口进来，需要分发给后端不同的机器时，就需要负载均衡。

局域网负载均衡

在上图中，负载均衡发生在局域网内部。在这里，常用的网关软件有Nginx/HAProxy/F5/LVS/各种云上的SLB等。

广域网负载均衡

在上图之外，还有广域网负载均衡。这通常发生在域名服务器上，而不是局域网内部。 

同1个域名，映射到不同的局域网集群。

负载均衡算法

常用的负载均衡算法：随机，轮询（Round Robin)，最小资源数，hash。

分布式缓存

在上图中，当DB负载过高，我需要为Service机器加缓存时，就遇到一个基本问题： 

如果使用local的内存做缓存，则其他Service机器就没办法共用此缓存。 

因次，我需要一个可以让所有Service机器共享的缓存，这就是分布式缓存。

常用的分布式缓存组件：Memcached/Redis/Tair等

分布式文件系统

在上图中，当我要存储客户端上传的文件时，就会遇到另一个基本问题：我不能把存在每个Tomcat的本地文件系统里面，这样的话，其他机器就没办法访问了。我需要一个让所有机器可以共享的文件系统，这就是分布式文件系统。

常用的分布式文件系统：MogileFS/TFS/HDFS/Amazon S3/OpenStack Swift等

当使用了分布式文件系统，对外提供url访问服务时，就会遇到另一个基本问题：如果每次文件的访问，都要到分布式文件系统里面去取，效率和负载就可能成为问题。 

为此，就需要引入CDN。

常用的CDN厂商，比如ChinCache。当然，现在的各种云存储，比如七牛云，阿里云，腾讯云，已经自带了CDN。

分布式RPC

分布式系统的一个基本问题就是：机器与机器之间如何通信？ 我们都知道底层原理是TCP/IP，Socket。

但一般很少有人会去裸写Socket，实现机器之间的通信。这里，最常用的组件就是RPC。

最简单的实现RPC的方式就是使用http。当然，业界有很多成熟的开源RPC框架，如Facebook的Thrift, 阿里的Dubbo，点评的Pigeon。。

在RPC内部，一般都自己实现了负载均衡。还有更复杂的，如多版本，服务降级等。

补充一句：虽然底层原理都是Socket，但使用不同框架/组件时，通常都有其自己的跨机器通信方式，比如Mysql JDBC，RPC， 消息中间件等。

分布式数据库

在上图中，DB是单一节点。当访问量达到一定程度，就会涉及到Mysql的分库分表问题。

分库/分表之后，就会涉及到join的问题，分布式事务的问题。

关于分库分表，业界也早有成熟方案。对上层屏蔽分库分表，sql的执行，像是在单库一样。

还有像MongoDB这种Nosql数据库，天生是分布式的。但同样会面对Mysql分库分表所要面对的问题。

还有像阿里的OceanBase，有Mysql的强一致性保证，又是分布式的，还可以支持分布式事务。

分布式消息中间件

在上图中，没有提及到消息中间件。相对其他基本问题，这个需要一个更适合的业务场景来谈，在以后的章节中，会再详述。

常用的消息中间件，比如老一辈的ActiveMQ/RabbitMQ， 新一点的，阿里的RocketMQ，LinkedIn的Kafka等。

消息中间件的一个典型场景就是：通过最终一致性，解决上面的分布式事务问题。

分布式session问题

在传统的单机版应用中，我们经常使用session。而当单机扩展到多机，单机的session就没办法被其他机器所访问。

此时就需要使用分布式session，把session存放在一个所有Tomcat都可以访问的地方。

关于分布式session，业界早有成熟方案，在此不再详述。

总结

本文罗列了分布式系统的各种基本问题和业界常用的技术，希望建立起分布式系统的一个宏观图谱。

初始阶段的网站架构

大型网站都是从小型网站发展而来，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来，小型网站最开始没有太多人访问，只需要一台服务器就绰绰有余，这时的网站架构如图。

应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。通常服务器操作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySql，汇集各种开源软件及一台廉价服务器就可以开始网站的发展之路了。

应用服务和数据服务分离

随着网站业务的发展，一台服务器逐渐不能满足需求：越来越多的用户访问导致性能越来越差，越来越多的数据导致存储空间不足，这时就需要将应用和数据分离，应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器，文件服务器和数据库服务器，如下图所示，这三台服务器对硬件资源的要求各不相同，应用服务器需要处理大量的业务逻辑，因此需要更快更强大的CPU,数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存，文件服务器需要储存大量用户上传的文件，因此需要更大的硬盘。

应用和数据分离后，不同特性的服务器承担不同的服务角色，网站的并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善，支持网站业务进一步发展，但是随着用户逐渐增多，网站又一次面临挑战：数据库压力太大导致访问延迟，进而影响整个网站的性能，用户体验受到影响，这时需要对网站架构进一步优化。

使用缓存改善网站性能

网站访问特点和现实世界的财富分配一样遵循二八定律：80%的业务访问集中在20%的数据上。淘宝买家浏览的商品集中在少部分成交数多、评价良好的商品上；百度搜索关键词集中在少部分热门词汇上；经常登录的用户才会发微博、看微博，而这部分用户也只占总用户数目的一小部分。

既然大部分的业务访问集中在，那么如果把这一小部分数据缓存在内存中，就可以减少数据库的访问压力。网站使用的缓存分为两种：缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器上的远程缓存。本地缓存的访问速度更快一些，但是受应用服务器内存限制，其缓存数量有限，而且会出现和应用程序争用内存的情况。远程分布式可以使用集群的方式，部署大内存的服务器作为专门的缓存服务器，可以在理论上做到不受内存容量限制的缓存服务。

使用缓存后，数据访问压力得到有效缓解，但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在网站的访问高峰期，应用服务器会成为整个网站的瓶颈。

使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力

使用集群是网站解决高并发，海量问题的常用手段，当一台服务器的处理能力、储存空间不足时，不要企图去换更强大的服务器，对大型网站而言，不管多么强大的服务器，都满足不了网站持续增长的业务需求，这种情况下，更恰当的做法是增加一台服务器分担原有服务器的访问及存储压力。

对网站而言，只要能通过一台服务器的方式改善负载压力，就可以以同样的方式持续增加服务器不断改善系统性能，从而实现系统的可伸缩性，应用服务器实现集群是网站可伸缩集群架构设计中较为简单成熟的一种。如下图所示。

通过负载均衡调度服务器，可将来自用户浏览器的请求分发到应用服务器集群中的任何一台服务器上，如果有更多的用户，就在集群中加入更多的应用服务器，使应用服务器的负载压力不在成为网站的瓶颈。

数据库读写分离

网站使用缓存后，大部分数据操作访问都可以不通过数据库就能完成，但是仍有一部分读操作，(缓存访问不命中、缓存过期)和全部的写操作，需要访问数据库，在网站的用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。

目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站利用数据库的这一功能，实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。

应用服务器在写数据的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库，这样当应用服务器读数据的时候，就可以通过从数据库或得数据。为了便于应用程序访问读写分离后的数据库，通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块，使数据库读写分离时对应用透明。

使用反向代理和CDN加速网站响应

CDN和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于CDN部署在网络提供商的机房，是用户在请求网站服务时，可以从距离自己最近的网路提供商机房获取数据；而反向代理则部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的服务器是反向代理服务器，如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源，就将其直接给用户。

使用分布式文件系统和分布式数据库系统

分布式数据库是网站数据库拆分的最后手段，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，不到万不得以时，网站更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同业务的数据库部署在不同的物理服务器上。

使用NOSQL和搜索引擎

对于海量数据的查询，我们使用nosql数据库加上搜索引擎可以达到更好的性能。并不是所有的数据都要放在关系型数据中。常用的NOSQL有mongodb和redis，搜索引擎有lucene。

业务拆分

随着业务进一步扩展，应用程序变得非常臃肿，这时我们需要将应用程序进行业务拆分，如百度分为新闻、网页、等业务。每个业务应用负责相对独立的业务运作。业务之间通过消息进行通信或者同享数据库来实现

分布式服务

这时我们发现各个业务应用都会使用到一些基本的业务服务，例如用户服务、订单服务、支付服务、安全服务，这些服务是支撑各业务应用的基本要素。我们将这些服务抽取出来利用分部式服务框架搭建分布式服务。淘宝的Dubbo是一个不错的选择

1 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。

Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的排队买票你知道不数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

2 hadoop视频教程下载

其实这个课程讲的“微博”项目是《HBase in action》中的例子。其中的源代码都放在 github 上面。

3 请问哪位有《深入浅出Hadoop实战开发》的视频教程

Hadoop是什么，为什么要学习Hadoop

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop带有用Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。本课程的讲解是采用linux平台进行模拟讲解，完全基于真实场景进行模拟现实

亮点一:技术点全面,体系完善

本课程在兼顾Hadoop课程知识体系完善的前提下，把实际开发中应用最多、最深、最实用的技术抽取出来，通过本课程，你将达到技术的新高点，进入云计算的美好世界。在技术方面你将彻底掌握基本的Hadoop集群；Hadoop HDFS原理；Hadoop HDFS基本的命令；Namenode的工作机制；HDFS基本配置管理；MapRece原理； HBase的系统架构；HBase的表结构；HBase如何使用MapRece；MapRece高级编程；split的实现详解；Hive入门；Hive结合MapRece；Hadoop的集群安装等众多知识点。

亮点二:基础+实战=应用,兼顾学与练

课程每阶段都安排了实战应用项目,以此方便学生能更快的掌握知识点的应用，如在第一阶段,课程结合HDFS应用,讲解了服务器的设计、以及如何利用Java API去对HDFS操作、在第二阶段;课程结合HBase实现微博项目的各种功能，使学员可以活学活用。在第三阶段:HBase和MapRece结合时下了实现话单查询与统计系统，在第四阶段，Hive实战部分，通过实战数据统计系统，使学员在最短的时间内掌握Hive的高级应用。

亮点三:讲师丰富的电信集团云平台运作经验

讲师robby拥有丰富的电信集团工作经验，目前负责云平台的各方面工作，并拥有多年的企业内部培训经验。讲课内容完全贴近企业需求，绝不纸上谈兵。

更多技术亮点参考课程大纲:（本大纲以章节形式命名要为防止某些章节1章节内容超过1课时)

第1章节:

> Hadoop背景

> HDFS设计目标

> HDFS不适合的场景

> HDFS架构详尽分析

> MapRece的基本原理

第2章节

> Hadoop的版本介绍

> 安装单机版Hadoop

> 安装Hadoop集群

第3章节

> HDFS命令行基本操作

> Namenode的工作机制

> HDFS基本配置管理

第4章节

> HDFS应用实战：服务器(1) - 系统设计

> 应用的环境搭建 php + bootstrap + java

> 使用Hadoop Java API实现向HDFS写入文件

第5章节

> HDFS应用实战：服务器(2)

> 使用Hadoop Java API实现读取HDFS中的文件

> 使用Hadoop Java API实现获取HDFS目录列表

> 使用Hadoop Java API实现删除HDFS中的文件

第6章节

> MapRece的基本原理

> MapRece的运行过程

> 搭建MapRece的java开发环境

> 使用MapRece的java接口实现WordCount

第7章节

> WordCount运算过程分析

> MapRece的biner

> 使用MapRece实现数据去重

> 使用MapRece实现数据排序

> 使用MapRece实现数据平均成绩计算

第8章节

> HBase详细介绍

> HBase的系统架构

> HBase的表结构，RowKey，列族和时间戳

> HBase中的Master，Region以及Region Server

第9章节

> 使用HBase实现微博应用（1）

> 用户注册，登陆和注销的设计

> 搭建环境 struts2 + jsp + bootstrap + jquery + HBase Java API

> HBase和用户相关的表结构设计

> 用户注册的实现

第10章节

> 使用HBase实现微博应用（2）

> 使用session实现用户登录和注销

> “关注"功能的设计

> “关注"功能的表结构设计

> “关注"功能的实现

第11章节

> 使用HBase实现微博应用（3）

> “发微博"功能的设计

> “发微博"功能的表结构设计

> “发微博"功能的实现

> 展现整个应用的运行

第12章节

> HBase与MapRece介绍

> HBase如何使用MapRece

第13章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（1）

> 应用的整体设计

> 开发环境搭建

> 表结构设计

第14章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（2）

> 话单入库单设计与实现

> 话单查询的设计与实现

第15章节

> HBase应用实战：话单查询与统计（3）

> 统计功能设计

> 统计功能实现

第16章节

> 深入MapRece（1）

> split的实现详解

> 自定义输入的实现

> 实例讲解

第17章节

> 深入MapRece（2）

> Rece的partition

> 实例讲解

第18章节

> Hive入门

> 安装Hive

> 使用Hive向HDFS存入结构化数据

> Hive的基本使用

第19章节

> 使用MySql作为Hive的元数据库

> Hive结合MapRece

第20章节

> Hive应用实战:数据统计（1）

> 应用设计，表结构设计

第21章节

> Hive应用实战：数据统计（2）

> 数据录入与统计的实现

4 哪个课程题库有hadoop的题

这是在一个平衡Hadoop集群中，为数据节点/任务追踪器提供的规格：

在一个磁盘阵列中要有12到24个1~4TB硬盘

2个频率为2~25GHz的四核、六核或八核CPU

64~512GB的内存

有保障的千兆或万兆以太网（存储密度越大，需要的网络吞吐量越高）

名字节点角色负责协调集群上的数据存储，作业追踪器协调数据处理（备用的名字节点不应与集群中的名字节点共存，并且运行在与之相同的硬件环境上。）。Cloudera客户购买在RAID1或10配置上有足够功率和级磁盘数的商用机器来运行名字节点和作业追踪器。

NameNode也会直接需要与群集中的数据块的数量成比列的RAM。一个好的但不精确的规则是对于存储在分布式文件系统里面的每一个1百万的数据块，分配1GB的NameNode内存。于在一个群集里面的100个DataNodes而言，NameNode上的64GB的RAM提供了足够的空间来保证群集的增长。我们也把HA同时配置在NameNode和JobTracker上，

这里就是为NameNode／JobTracker／Standby NameNode节点群的技术细节。驱动器的数量或多或少，将取决于冗余数量的需要。

4–6 1TB 硬盘驱动器 采用 一个 JBOD 配置 (1个用于OS, 2个用于文件系统映像[RAID 1], 1个用于Apache ZooKeeper, 1个用于Journal节点)

2 4-/16-/8-核心 CPUs, 至少运行于 2-25GHz

64-128GB 随机存储器

Bonded Gigabit 以太网卡 or 10Gigabit 以太网卡

记住, 在思想上，Hadoop 体系设计为用于一种并行环境。

5 大数据的课程都有哪些

大数据本身属于交叉学科，涵盖计算机、统计学、数学三个学科的专业知识。所以大数据的课程内容，基本上也是围绕着三个学科展开的。

数理统计方面：数学分析、统计学习、高等代数、离散数学、概率与统计等课程是基本配置。

计算机专业课程：数据结构、数据科学、程序设计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等，也是必备课程。

而想要真正找到工作的话，大数据主流技术框架，也要去补充起来，这才是找工作当中能够获得竞争力的加分项。

6 hadoop 集群教程

要教程？不明白你这个啥意思

7 有哪些好的hadoop学习资料

1"HadoopOperationspdfzip"//vdiskweibo/s/vDOQs6xMAQH62

2"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf"Hadoop权威指南(中文版)(带书签)pdf

3"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf"[Hadoop权威指南(第2版)]pdf

4"hadoop权威指南第3版2012rar"hadoop权威指南第3版2012rar

5《Hadoop技术内幕：深入解析HadoopCommon和HDFSpdf"《Hadoop技术内幕：深入解析Hadoop Common和HDFSpdf

6"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf"Hadoop技术内幕：深入解析MapRece架构设计与实现原理pdf

7"Hadoop实战pdf"Hadoop实战pdf

8"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf"Hadoop实战-陆嘉恒(高清完整版)pdf

9"Hadoop实战(第2版)pdf"Hadoop实战(第2版)pdf

10"HadoopinActionpdf"Hadoop in Actionpdf

11"Hadoop in practicepdf"Hadoop in practicepdf

12"HadoopTheDefinitiveGuide,3Edpdf"Hadoop TheDefinitiveGuide,3Edpdf

13"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf"O'ReillyHadoopTheDefinitiveGuide3rdEditionMay2012pdf

14"hadoop入门实战手册pdf"hadoop入门实战手册pdf

15"Hadoop入门手册chm"Hadoop入门手册chm

16"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc"windows下配置cygwin、hadoop等并运行maprece及maprece程序讲解doc

17"在Windows上安装Hadoop教程pdf"在Windows上安装Hadoop教程pdf

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