目录
一、软件定制开发供应商系统高可用（High Availability）
(1) 啥是 “高可用” ？
🍀 软件定制开发供应商通俗一点说，软件定制开发供应商高可用的意思是：在高软件定制开发供应商并发的情况下，软件定制开发供应商系统仍然是可用的
🍀 软件定制开发供应商高可用的目的：软件定制开发供应商保障业务的连续性（软件定制开发供应商实现在用户眼里，软件定制开发供应商业务永远是正常对外提供服务的）
🍀 🍬 【上图】一个 SpringBoot 项目（apple.jar）软件定制开发供应商被部署到服务器上运行，软件定制开发供应商可向其发送网络请求对数据库软件定制开发供应商执行增删改查操作
🍀 🍬 随着请求数量逐渐增多，服务器宕机（死机、挂掉）的可能性也越来越高
🍀 🍬 若服务器宕机会导致服务器上的程序无法运行、会导致服务器上的项目无法启动，则该服务器上的项目不是高可用的项目，很容易产生单点故障
🍀 🍬 单点故障：服务器与项目共生（服务器生，项目活；服务器挂，项目死）
🍀 高可用希望实现两个目标🍬：
① 系统的健壮性，不允许出现单点故障
② 提高系统的处理能力，保证系统的运行效率
(2) 集群是啥意思？
服务器就是计算机🖥️，计算机🖥️就是服务器。
❓ 如何实现高可用（ 在高并发的情况下，系统仍然可用 ）❓
🤔 思想上：可以把项目部署在多台服务器上（ 某台服务器挂了，可以有其他服务器顶上 ）
🍀 集群（cluster）：一组 相互独立的、通过高速网络互联的计算机🖥️的集合
- 多台计算机🖥️构成一个组（ 一个集群 ），这些计算机💻被一种 单一系统的模式 加以管理
✏️单一系统的模式：虽然是多个计算机的集合，但管理和使用的时候与操纵一台计算机无异（ 感觉就像是一个单一的系统，而不是多个计算机的集合 ）
- 集群模式：多台计算机的组合方式
📚 集群模式有三种：
✏️① 主备模式
✏️② 主从模式
✏️③ 高可用模式
① 主备模式
🖊️ 多台服务器的结合构成集群， 其中有一台是主服务器🖥️
🖊️ 正常情况下，只有主服务器🖥️提供服务（主服务器处于 active 状态）
🖊️ 除主服务器之外的都是备用服务器【备用服务器💻平时不提供服务，处于 standby（ 待命 ）状态】
🖊️ 若主服务器💻宕机，挑选众多备用服务器🖥️中的一台作为新的主服务器💻，继续提供服务
② 主从模式
-
✏️ 多台服务器构成集群，每台服务器都提供服务（ 只是不同的服务器提供的功能不同 ）
-
✏️ 【上图】① 主服务器接收写请求和实时性要求高的读请求；② 从服务器接收大多数的读请求；③ 减少服务器宕机的可能
③ 高可用模式
🍀 Queries-per-second：单个进程每秒请求服务器的成功次数（ 每秒查询率 ）
- ✏️ 多台服务器的组合构成集群，每台服务器的角色和功能都一样
✏️ 【上图】若一台服务器的 Tomcat 每秒支持 250 个并发请求，则三台服务器的集合构成的集群服务器每秒可支持750个并发请求
④ 总结
📝 主备集群：避免单点故障
📝 主从集群：避免单点故障；提高并发度和吞吐量
📝 高可用集群：避免单点故障；提高并发度和吞吐量
(3) （Distribution）
- 📝 分布式是一种系统部署方式
① 单机部署
📝【上图】部署应用的方式是单机部署
- ✏️ 应用服务（ Tomcat ）和数据库服务（ MySQL ）部署在同一台服务器上，这种部署方式叫做单机部署
- ✏️ 好处：Tomcat 和 MySQL 沟通的网络开销很小
- ✏️ 坏处：Tomcat 和 MySQL 共享服务器的内存空间
② 分布式部署
📝【上图】部署应用的方式是分布式部署
✏️ 【上图】应用服务（ Tomcat ）部署在 192.126.111.2 服务器；数据库服务（MySQL）部署在 192.126.111.3 服务器【Tomcat 服务和 MySQL 服务之间通过网络沟通】
- ✏️ 缺点：两个服务器之间通过网络沟通（存在网络开销）
- ✏️ 优点：Tomcat 服务和 MySQL 服务独享自己所在服务器的内存空间
(4)
- 📝 微服务是系统的一种架构设计方式
- 📝 微服务一定是分布式
- 📝 但分布式不一定是微服务
✏️ 上图把一个应用全部的功能置于同一个项目、同一个应用、同一个 jar 包中，这是单体应用
✏️ 上图根据模块进行划分，每个模块部署在不同的服务器中。服务之间通过网络请求进行访问和沟通，这是微服务架构
(5) 分布式和微服务的对比
✒️① 单体架构所有模块全都耦合在同一个项目中（代码量大，维护困难）
- 微服务每个模块就相当于一个单独的项目（代码量明显减少，遇到问题也好针对解决）
✒️② 单体架构的所有模块共用一个数据库，存储方式比较单一
- 微服务架构各个模块可以使用不同的存储方式（如有的用 redis，有的用 MySQL），单个模块（ 独立的模块 ）对应自己独立的数据库
✒️③ 单体架构所有模块开发所使用的技术一样
- 微服务每个模块可以使用不同的开发技术，开发模式更加灵活
二、分布式应用
🀄 大数据时代，将会面临三个重大问题：
① 海量数据如何存储 ❓
② 如何对海量数据进行运算 ❓
③ 高并发请求如何处理 ❓
🀄 这些问题都可通过【分布式】进行解决
📝 ① 分布式存储解决海量数据的存储问题
📝 ② 分布式计算处理海量数据的运算
📝 ③ 分布式系统处理高并发的请求
(1) 分布式存储
🍀 使用 MySQL 数据库可存储数据，但其存储的数据是有限的。假如 MySQL 可存储的数据是 1T，则固定只能存储 1T 的数据，若数据容量超过 1T 就无法存储了
HBase：Hadoop Database 是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。利用 HBase 技术可在廉价 PC Server 上搭建起大规模的结构化的存储集群【百度百科】
(2) 分布式计算
🎄 分布式计算：分而算之，把一个大的计算任务分解为多个小的计算任务进行计算操作
🎄 通过汇总小的计算任务的计算结果，进而得到大的计算任务的结果
🍬【上图】有一个 计算海量数据中字母个数 的任务。不同的数据被存放在不同的服务器中，计算字母个数的代码放在 A 服务器。把每个服务器的数据都移动到 A 服务器，再进行计算（非常耗费时间、性能低）
🍬 最好的做法是： 把计算字母个数的代码移动到不同的服务器，在数据所在的服务器中统计完字母个数后，再把计算结果进行汇总【不耗时：移动运算代码所花费的时间肯定低于移动数据所花费的时间⏰】
🍬 一份 计算字母个数的代码 可能最多100M，而不同服务器上的一份数据肯定是远大于100M的，移动代码（运算）比移动数据划算
分布式计算强调：移动运算，而不是移动数据
(3) 分布式系统
🎄 把应用服务（Tomcat）和数据库服务（MySQL）部署在不同的服务器上，Tomcat 和 MySQL 之间通过网络进行沟通
三、分布式协调服务（以 ZooKeeper 为例）
🍀 【上图】客户端若想访问秒杀服务，理论上， 需要知道有哪些秒杀服务器可以访问 ❓
🍀 理论上， 需要知道秒杀服务的动态变化（哪些服务器已宕机，哪些服务器上线了）
🍀 但实际上，客户端并没有必要知道服务器的状态
🍀 客户端只需要发送请求就可以了，实际上是那个服务器处理请求❓客户端没有必要知道
🎄 ZooKeeper 在分布式系统中充当协调者的角色，帮助客户端和分布式服务之间进行沟通，保证系统的正常运行。