一、什么是集群技术
什么是 () 技术
集群技术可以定义为：一组独立的服务器在网络中表现为一个单一的系统，并以单一系统的方式进行管理。这个单一系统为客户工作站提供高度可靠的服务。在大多数模式下，集群中的所有计算机都有一个共同的名称，并且在集群中的任何系统上运行的服务都可以被所有网络客户端使用。必须能够协调对单独组件的错误和故障的管理，并透明地向其中添加组件。具有多个（至少两个）共享数据存储的服务器。当任何服务器运行应用程序时，应用程序数据都存储在共享数据空间中。每台服务器的操作系统和应用程序
程序文件存储在各自的本地存储空间中。每个节点服务器通过内部局域网相互通信。当一个节点服务器出现故障时，在这台服务器上运行的应用程序将自动被另一台节点服务器接管。当一个应用服务出现故障时，该应用服务将被重新启动或被另一台服务器接管。当出现上述任何故障时，客户端将能够快速连接到新的应用程序服务。
2、数据库集群技术有哪些
数据库集群技术 1) 提高数据库处理速度的技术 目前提高数据库处理速度的方法有四种： ◆ 提高磁盘速度：包括RAID等磁盘文件分段处理。
主要思想是提高磁盘的并发性（多个物理磁盘存储同一个文件）。尽管实现方法各不相同，但它们的最终目的是提供逻辑数据库的存储映像。
我们将评估的六个系统都有效地利用了这些技术。由于 ICX 已经具有最大的磁盘冗余，因此 RAID 磁盘系统设置应该关注速度，而不是数据冗余。
如此一来，磁盘的使用效率就会提高。◆ 分布式数据存储：主要思想是使用多台物理服务器来存储数据集的不同部分（一个数据库表分布到多台服务器或每台服务器负责多张不同内容的表）。
这些方法不仅可以扩展数据集（数据集的可扩展性），还可以让不同的服务器进行并行计算。比如对于RAC来说，因为是共享磁盘架构，你只需要简单的添加一个服务器节点，RAC就可以自动把这个节点添加到它的集群服务中。
RAC 会自动将数据分发到这个节点，并且会在不修改应用程序的情况下自动将后续的数据库访问分发到相应的物理服务器。对于UDB，由于是非共享磁盘架构，需要手动修改数据分区，MSCS和ASE是一样的。
MySQL也需要手动分区，是这些数据库中自动化程度最低的，即应用程序需要自己负责对数据库的分布式访问。不管数据存储如何实现，分布式存储数据的缺点是对数据库可用性有负面影响。
任何一台服务器的损坏都会影响整个系统的可用性。但是，这是迄今为止主要数据库供应商可以提供的业界最好的数据库集群技术。
ICX 是一种基于中间件的数据库集群技术，对客户端和数据库服务器都是透明的。因此，ICX 可以用于集群多个数据库集群（一个逻辑数据库），或者它可以用于集群多个物理数据库服务器（以增加一个负责关键数据的物理服务器）。
◆ 对称多处理器系统：该技术的思想是利用多处理器硬件技术来提高数据库的处理速度。但是，除了 ICX，所有其他数据库集群技术都只支持单个可修改的逻辑数据库。
绝大多数数据库事务处理都是磁盘密集型的，纯计算负载很小。在数据库中应用对称多处理器技术的实际好处是非常有限的。这也解释了为什么在实际应用中最多只使用四个 CPU。
所有基于数据库引擎的集群都支持这项技术。ICX 对 SMP 技术是中性的，因为它可以将多个数据库服务器组合成一个集群，也可以将多个现有的数据库集群组合成一个集群。簇簇。◆ 事务处理负载均衡：该技术的思想是在保持数据集内容同步的前提下，将只读操作分发到多个独立的服务器上运行。
由于绝大多数数据库操作都是浏览和查询，如果我们可以拥有多个具有同步内容的数据库服务器（这可能比上述最多四个处理器的对称乘法大得多），那么事务负载平衡将具有最大的潜力。处理器系统）来提高数据库的处理速度，同时它会有非常高的数据可用性（真的是5个9，或者99.999%）。所有基于数据库引擎的集群系统仅支持一个逻辑数据库映像和一个逻辑或物理备份。
此备份的主要目的是防止数据灾难。因此，备份中的数据只能通过复制机制进行更新，应用程序无法直接更新。
使用备份数据进行事务负载均衡只适用于一些非常有限的应用，比如报表统计、数据挖掘等非关键业务应用。只有ICX可以同步复制多台数据库服务器，在保持数据一致性的前提下实现真正的负载均衡。
在实际部署系统时，可以混合使用所有上述技术以达到最佳效果。2) 提高数据库可用性的技术 根据物理定律，增加冗余是提高数据库可用性的唯一方法。
提高数据库冗余的方法大致有四种： ◆ 硬件级冗余：主要思想是允许多个处理器同时执行相同的任务，以屏蔽暂时和永久的硬件错误。具体实现方法有两种：构建专用冗余处理器和使用多个独立的数据库服务器。
冗余处理器价格昂贵且效率低下。实际应用日益减少。
基于数据库的集群系统使用多个独立的数据库服务器来实现一个逻辑数据库。在任何时候，每个处理器都运行不同的任务。这样的系统可以屏蔽单台或多台服务器的损坏，但由于处理上没有冗余服务器集群技术，每次恢复时间都比较长，需要在不同的服务器上重新建立损坏的服务进程。
ICX 允许多个独立的数据库服务器做同样的事情。在发现处理器问题时进行切换不需要重建进程的状态，因此故障屏蔽非常快。
◆ 通信链路级冗余：冗余通信链路可以屏蔽瞬时和永久的通信链路级错误。基于数据库引擎的集群系统有两种结构：共享磁盘和独立磁盘。
RAC、MSCS 和 MySQL CS 可以被认为是共享磁盘集群系统。UDB 和 ASE 是独立磁盘的集群系统。
共享磁盘集群系统对网络系统的要求很高，所以通信的冗余是最小的。独立磁盘集群系统可以独立管理磁盘系统，通信冗余度高。
ICX 在通信链路级别具有最高级别的冗余，因为它使用多个独立的数据库服务器和独立的磁盘系统。ICX 也可用于共享磁盘系统。
但冗余会相应减少。◆ 软件层面的冗余：由于现代操作系统和数据库引擎的高度并发，争用所致。
三、什么是集群技术
什么是()技术 集群技术可以定义如下：一组相互独立的服务器在网络中表现为一个单一的系统，并以单一系统的方式进行管理。
这个单一系统为客户工作站提供高度可靠的服务。在大多数模式下，集群中的所有计算机都有一个共同的名称，并且在集群中的任何系统上运行的服务都可以被所有网络客户端使用。
必须能够协调对单独组件的错误和故障的管理，并透明地向其中添加组件。具有多个（至少两个）共享数据存储的服务器。
当任何服务器运行应用程序时，应用程序数据都存储在共享数据空间中。每个服务器的操作系统和应用程序文件都存储在自己的本地存储空间中。
每个节点服务器通过内部局域网相互通信。当一个节点服务器出现故障时，在这台服务器上运行的应用程序将自动被另一台节点服务器接管。
当一个应用服务出现故障时，该应用服务将被重新启动或被另一台服务器接管。当出现上述任一故障时，客户将能够快速连接到新的应用服务。
四、集群技术的分类
1 个科学集群
科学集群是并行计算的基础。通常，科学集群涉及为集群开发的并行应用程序，以解决复杂的科学问题。科学集群在内部看起来像一台超级计算机，由数万到数万个单独的处理器组成，这些处理器在一个通用的消息传递层上进行通信以运行并行应用程序。
2 负载均衡集群
负载均衡集群为企业需求提供了更实用的系统。负载平衡集群使负载能够尽可能均匀地分布在计算机集群中。负载通常包括应用程序处理负载和网络流量负载。这样的系统非常适合为使用同一组应用程序的大量用户提供服务。每个节点都可以承受一定的处理负载，可以实现节点间处理负载的动态分配，实现负载均衡。对于网络流量负载，当网络服务程序接收到高网络流量而无法快速处理时，网络流量将被发送到运行在其他节点上的网络服务程序。同时，还可以根据每个节点上可用资源的不同或网络的特殊环境进行优化。与科学计算集群一样，负载均衡集群也在多个节点之间分配计算处理负载。它们之间最大的区别是缺少跨节点运行的单个并行程序。在大多数情况下，负载平衡集群中的每个节点都是运行单独软件的独立系统。
但是，节点之间有一个共同的关系，无论是节点之间的直接通信还是通过中央负载均衡服务器来控制每个节点的负载。通常，使用特定算法来分配此负载。
3 高可用集群
当集群中的某个系统出现故障时，集群软件会迅速做出响应，并将系统的任务分发给集群中的其他工作系统执行。考虑到计算机硬件和软件容易出错的特性，高可用集群的主要目的是使集群的整体服务尽可能可用。如果高可用集群中的主节点发生故障，则在此期间将由辅助节点替换。辅助节点通常是主节点的镜像。当它替换主节点时，它可以完全接管它的身份，从而使系统环境对用户来说是一致的。
高可用性集群保持服务器系统尽可能快地运行和响应。他们经常利用运行在多台机器上的冗余节点和服务来相互跟踪。如果一个节点发生故障，它的替代者将在几秒钟或更短的时间内接管它的职责。所以，对于用户来说，集群永远不会宕机。
在实际使用中，这三种集群相互融合，比如高可用集群也可以在其节点间均衡用户负载。同样，也可以从要编写应用程序的集群中找到一个并行集群，它可以在节点之间进行负载均衡。从这个意义上说，这个集群类别的划分是一个相对的概念，而不是绝对的。
五、服务器集群的集群技术分类
高可用性集群
高可用集群的英文全称是High，简称HA。高可用意味着可以尽可能多地使用它。从集群的名字就可以看出，这样的集群实现的功能就是保证用户的应用持续不间断地提供服务。负载均衡集群
负载均衡集群也由两台或多台服务器组成。分为前端负载调度和后端服务两部分。负载调度部分负责将客户端请求按照不同的策略分配给后端服务节点，后端节点是实际提供应用服务的部分。与HA不同的是，在负载均衡集群中，所有后端节点都是活动的，它们都对外提供服务，分担系统的工作量。科学计算集群
高性能计算集群，简称HPC集群。此类集群致力于提供单台计算机无法提供的强大计算能力，包括数值计算和数据处理，并倾向于追求综合性能。HPC 类似于超级计算，但又有所不同。计算速度是超级计算追求的首要目标。最快的速度、最大的存储量、最大的体积、最贵的价格代表了超级计算的特点。随着对计算速度的要求越来越高，超级计算也被应用于各个领域。超级计算追求单一的计算速度指标，已经转变为高性能的综合指标，即高性能计算。
