一、服务器分布式和集群的区别？
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/Reduce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。
二、分布式服务器集群
分布式服务器集群是当今互联网应用开发中非常重要的技术之一。随着互联网行业的快速发展，越来越多的应用需要应对海量用户的访问请求，传统的单服务器架构已经无法满足需求。因此，分布式服务器集群成为了解决高并发访问问题的首选方案。
什么是分布式服务器集群？
分布式服务器集群是将多台服务器通过一定的协议和技术进行连接和组织，形成一个虚拟的服务器集群，以提供更强大的计算能力和更高的扩展性。通过将请求分发到不同的服务器上进行处理，可以有效地提高应用的响应速度和并发处理能力。
分布式服务器集群的优势
1. 高可靠性：分布式服务器集群采用了冗余备份机制，即使某一台服务器发生故障，其他服务器仍然可以继续提供服务，保证了应用的高可用性。
2. 高性能：由于分布式服务器集群可以将请求分发到不同的服务器上进行处理，能够充分利用服务器集群的计算能力，提高应用的响应速度和并发处理能力。
3. 易扩展性：当应用的访问量增大时，只需要增加新的服务器节点，通过负载均衡技术将请求分发到新增的服务器上，而无需修改现有系统的代码，实现了系统的横向扩展。
4. 灵活性：分布式服务器集群可以根据应用的实际需求进行灵活配置，可以根据业务特点选择合适的硬件和软件组合，满足应用的需求。
分布式服务器集群的关键技术
1. 负载均衡：负载均衡是分布式服务器集群中非常重要的技术，通过将请求分发到不同的服务器上，实现对服务器集群的均衡负载，保证每个服务器都能得到充分利用。
2. 故障恢复：分布式服务器集群采用了冗余备份机制，当某一台服务器出现故障时，其他服务器可以接替其工作，保证了应用的高可用性。
3. 数据一致性：在分布式服务器集群中，由于数据可能存储在不同的服务器上，需要确保不同服务器上的数据是一致的。为了实现数据一致性，通常采用分布式事务、数据同步等技术。
4. 监控和管理：分布式服务器集群中的各个节点需要进行监控和管理，及时发现并解决问题，保证整个集群的稳定运行。
如何搭建分布式服务器集群？
搭建分布式服务器集群需要考虑以下几个步骤：
- 选择合适的硬件和网络设备：根据应用的需求选择合适的服务器硬件和网络设备，包括服务器的性能、存储容量、网络带宽等。
- 配置服务器集群：将多台服务器组织成一个集群，建立服务器之间的连接和通信。
- 部署应用：将应用程序部署到服务器集群中，确保应用能够在集群中正常运行。
- 配置负载均衡：通过负载均衡技术将请求分发到不同的服务器上，实现对服务器集群的均衡负载。
- 配置故障恢复机制：通过冗余备份机制和监控系统实现故障的自动检测和恢复。
- 实现数据一致性：采用分布式事务、数据同步等技术，确保不同服务器上的数据是一致的。
- 监控和管理：建立监控系统，对服务器集群的运行状态进行监控和管理。
分布式服务器集群的应用场景
分布式服务器集群广泛应用于互联网行业，特别适用于以下场景：
- 电商网站：电商网站访问量大，对高并发处理能力要求高，通过搭建分布式服务器集群可以提供较好的用户体验。
- 社交网络：社交网络访问量巨大，需要处理大量的用户请求，通过分布式服务器集群可以提高应用的性能。
- 在线游戏：在线游戏需要处理大量的玩家请求，对实时性要求高，分布式服务器集群可以提供更好的游戏体验。
- 大数据处理：对于需要处理大规模数据的应用，分布式服务器集群可以提供更好的计算能力和存储能力。
- 搜索引擎：搜索引擎需要处理海量的索引数据和用户查询请求，通过分布式服务器集群可以提供高效的搜索服务。
总之，分布式服务器集群是当今互联网应用开发中不可或缺的重要技术之一。它不仅能够提供高可靠性、高性能和易扩展性的应用环境，还可以应对大规模用户访问和海量数据处理的需求。在未来的互联网发展中，分布式服务器集群将扮演着更加重要的角色。
三、mysql分布式集群方案？
采用主从复制的分布式集群方案是比较好的选择。主从复制是指将一个数据库作为主数据库，其他数据库作为从数据库，主数据库负责写操作，从数据库负责读操作。这种方案的好处是可以提高数据库的读写性能和可用性。具体原因如下：1. 提高读写性能：主数据库负责写操作，从数据库负责读操作，可以将读操作分摊到多个从数据库上，从而提高读取的并发性能。2. 提高可用性：当主数据库发生故障时，可以快速切换到从数据库上，保证系统的可用性。3. 数据备份：主数据库的数据可以通过主从复制同步到从数据库上，实现数据的备份和容灾。4. 扩展性：可以通过增加从数据库的数量来扩展系统的读取能力。除了主从复制，还有其他的分布式集群方案，如主主复制、分片等。主主复制是指将多个数据库都作为主数据库，互相之间进行数据同步，这样可以提高写操作的并发性能。分片是将数据库按照某种规则进行分割，每个分片都有自己的主从复制架构，可以实现水平扩展。选择合适的分布式集群方案需要根据具体的业务需求和系统规模来决定。
四、分布式集群的特点？
集群是指将多台服务器集中起来一起进行同一种服务。相比一台服务器，集群的优势在于将负载均衡到每台服务器上，可以承载更高的访问量。
分布式又是什么呢，分布式指的是将工作进行业务拆分，然后由多种不同的服务器进行处理。
简单来说集群是串行工作方式，虽然服务器数量多，但是对于客户端来说，只是其中某一台服务器处理了请求；分布式相当于并行的工作方式，客户端的请求需要所有服务器共同进行处理。
优点是将业务分离，达到解耦合，提高服务器的处理能力，也是大部分网站应用的结构。
五、hadoop集群和hadoop分布式怎么理解啊？
hadoop集群指的是一群机器在一起提供一个hadoop的集群的服务。hadoop分布式指的是hadoop支持任务分布式运行，因为有hadoop集群提供服务，所以hadoop将任务分发到集群的多台机器运行，所以叫做分布式。一个是服务器架构，一个是任务运行架构。
六、分布式gpu集群 estimator
分布式GPU集群：何时使用Estimator？
分布式学习和GPU集群技术是近年来在机器学习领域备受关注的两大主题。当我们需要处理大规模数据集或复杂模型时，借助分布式GPU集群可以显著加快训练速度并提高整体性能。而在这样的背景下，Estimator成为了一个备受关注的话题。
Estimator是一种高级API，可以简化TensorFlow程序的开发和使用。它提供了一种简洁明了的方式来组织模型结构、数据输入和训练过程。在分布式GPU集群环境下，使用Estimator可以更便捷地实现模型的训练和推断，提高代码的可维护性和可扩展性。
分布式GPU集群是指利用多个GPU设备，通过并行计算的方式来加速模型训练过程。通过合理分配数据和计算任务，可以充分利用GPU集群的计算能力，提高训练效率。而在这样的环境下，选择合适的训练框架和API尤为重要。
在实际应用中，何时使用Estimator成为了一个需要认真考虑的问题。虽然Estimator提供了很多方便的功能和抽象接口，但并不是所有场景都适合使用它。下面我们将从几个角度来探讨何时使用Estimator是一个明智的选择。
数据处理与模型组织
在构建大规模机器学习模型时，数据处理和模型组织是两个关键的方面。Estimator提供了方便的数据输入管道和模型组织接口，可以帮助开发者快速搭建模型结构并进行训练。
如果你的模型需要处理大规模数据集，并且具有复杂的结构和逻辑，使用Estimator可以让你更好地组织代码和逻辑结构。Estimator提供了高度抽象的接口，可以帮助你将数据处理、模型构建和训练过程清晰地分离开来。
而在分布式GPU集群环境下，数据的处理和分发更加复杂，需要考虑到节点之间的通信和同步。Estimator内置了许多分布式训练的功能，可以帮助开发者简化这一复杂性，提高代码的可读性和可维护性。
分布式训练和性能优化
另一个考虑何时使用Estimator的因素是分布式训练和性能优化。在GPU集群环境下，通常需要考虑如何有效地利用多个GPU设备进行模型训练，并优化训练过程。Estimator提供了并行化训练的接口，可以帮助你更好地利用GPU集群的计算资源。
此外，Estimator还提供了许多性能优化的功能，如自动批处理、数据预取和梯度裁剪等。这些功能可以帮助你更好地控制模型训练的速度和稳定性，提高整体的训练效率。
在选择是否使用Estimator时，你需要考虑到你的模型规模和训练需求。如果你的模型需要进行大规模并行训练，并且对性能有较高要求，那么使用Estimator是一个不错的选择。
灵活性与可扩展性
最后一个方面是灵活性与可扩展性。Estimator提供了许多方便的功能和接口，可以帮助你快速搭建模型并进行训练。但有时候，这种高度抽象的接口也会限制你的灵活性和定制性。
如果你的模型具有特殊的需求或者需要进行定制化开发，可能需要绕过Estimator的封装，直接使用TensorFlow的低阶API来实现。尽管这样会增加代码的复杂度，但可以更灵活地控制模型的细节和训练过程。
另外，如果你的模型需要不断演化和迭代，可能也需要考虑到Estimator的可扩展性。Estimator提供了许多现成的功能和接口，可以帮助你快速搭建模型并进行训练。但在一些情况下，你可能会遇到一些限制，需要根据自己的需求来选择合适的开发方式。
结论
总的来说，何时使用Estimator取决于你的模型规模、训练需求和开发习惯。在大规模数据集和复杂模型的情况下，使用Estimator可以帮助你更好地组织代码、简化训练过程并提高整体性能。
但在一些特殊情况下，如定制化开发或灵活性要求较高的模型，可能需要绕过Estimator直接使用低阶API。最终选择何时使用Estimator还是应根据具体情况来决定，权衡好各种因素才能做出明智的选择。
七、mysql分布式集群的搭建方案？
在mysql中，先建立lnmp或者lamp环境，而后准备三台环境搭建好的虚拟机，按照主从从，或者主主从方案搭建，。
八、服务器集群
服务器集群：提高网站性能和稳定性的关键
当今互联网时代，拥有一个高性能且稳定的网站对于任何企业都至关重要。随着流量和用户数量的增加，单一服务器通常无法满足网站的需求。为了解决这个问题，很多企业开始使用服务器集群技术。
什么是服务器集群？
服务器集群是指将多台服务器连接在一起，形成一个整体的计算资源池。通过集群中的服务器协同工作，可以提供更高的性能、更好的可用性和更高的可伸缩性。它可以将网站的负载均衡到多个服务器上，从而提高整体的处理能力。
服务器集群通常由以下几个关键组件组成：
- 负载均衡器：负载均衡器是一个位于服务器集群前面的设备，用于将流量分发到不同的服务器上。它可以根据服务器的性能和负载情况，智能地将请求分发给空闲的服务器，以达到负载均衡的效果。
- Web 服务器：服务器集群中的每个服务器都是配置相同的 Web 服务器软件，如 Apache、Nginx 等。这些服务器用于接收来自负载均衡器的请求，并处理返回相应的网页内容。
- 数据库服务器：对于拥有大量用户和数据的网站，数据库服务器也是不可或缺的一部分。数据库服务器存储和管理网站的数据，并与 Web 服务器进行交互。
- 集群管理软件：集群管理软件用于协调和管理整个集群的运行。它可以监控服务器的状态，自动检测故障并进行故障转移，以确保整个集群的稳定性。
服务器集群的优势
使用服务器集群可以带来许多优势：
- 提高网站性能：通过将流量分发到多个服务器上，集群可以提高网站的并发处理能力，减少用户访问延迟，提高网站的响应速度。
- 提高网站可用性：当集群中的某个服务器发生故障时，负载均衡器会自动将请求转发到其他正常工作的服务器上，确保网站的可用性和连续性。
- 增加系统可扩展性：通过增加服务器的数量，集群可以轻松地应对日益增长的流量和用户数量，实现系统的横向扩展，而无需对单个服务器进行升级。
- 提高系统的灵活性和可配置性：服务器集群可以根据实际需求进行配置，可以根据流量的变化动态地调整集群中的服务器数量。
服务器集群的实施
要实施一个服务器集群，需要进行以下几个步骤：
- 规划和设计：首先，需要对网站的流量和性能需求进行评估，并根据需求配置集群中的服务器数量和类型。
- 安装和配置：根据设计方案，安装和配置负载均衡器、Web 服务器、数据库服务器和集群管理软件。
- 测试和优化：在将集群投入使用之前，需要对集群进行测试，确保各个组件的正常工作，优化集群的性能。
- 监控和维护：一旦集群投入使用，需要定期监控服务器的状态，预防和解决故障，并进行定期的维护工作。
服务器集群的最佳实践
在实施服务器集群时，有几个最佳实践可以帮助您获得更好的效果：
- 使用专业的负载均衡器：选择经过验证的负载均衡器设备或软件，确保其稳定性和可靠性。
- 配置适当的服务器数量：根据网站的需求和预算，确定集群中服务器的数量，避免过度还是不足。
- 分离静态资源和动态请求：将静态资源（如图片、CSS 和 JavaScript 文件）和动态请求（如数据库访问）部署在不同的服务器上，提高网站性能。
- 定期备份和灾难恢复：定期备份集群中的数据，建立灾难恢复计划，确保数据的安全性和可靠性。
结论
服务器集群是提高网站性能和稳定性的关键。通过使用服务器集群技术，企业可以提供更好的用户体验，提高网站的性能和可用性，应对不断增长的流量和用户数量。
如果您有一个高流量的网站，建议考虑使用服务器集群来满足您的需求。与单一服务器相比，服务器集群能够更好地应对突发流量，确保网站始终保持高性能和稳定性。
希望本文对您了解服务器集群有所帮助。如果您有任何问题或建议，欢迎在下方留言！
九、大家搭建过mysql分布式集群吗？
MySQL分布式集群搭建
：管理节点（MGM）：这类节点的作用是管理MySQLCluster内的其他节点，如提供配置数据，并停止节点，运行备份等。由于这类节点负责管理其他节点的配置，应该在启动其他节点之前启动这类节点。MGM节点是用命令“ndb_mgmd”启动的；数据节点（NDB）：这类节点用于保存Cluster的数据，数据节点的数目与副本的数目相关，是片段的倍数。例如，对于两个副本，每个副本有两个片段，那么就有4个数据节点，没有必要设定过多的副本，在NDB中数据会尽量的保存在内存中。数据节点使用命令“ndb”启动的；
SQL节点：这是用来访问Cluster数据的节点，对于MySQL Cluster，客户端节点是使用NDB Cluster存储引擎的传统MySQL服务器。通常，SQL节点使用命令“mysqld-ndbcluster”启动的；
十、分布式集群支持唯一索引吗？
分布式集群支持唯一索引，主要的目的是为了能够确保集群的安全性。口诀是全局唯一，趋势有序，之所以要唯一，是因为要单独设置一个和业务无关的主键，专业术语叫做代理主键，就是为了避免身份被复制滥用，趋势有序就是以mysql为例，InnoDB引擎表是基于B+树的索引组织表(IOT)；每个表都需要有一个聚集索引(clustered index)；所有的行记录都存储在B+树的叶子节点(leaf pages of the tree)；基于聚集索引的增、删、改、查的效率相对是最高的。