一、单点故障问题
集群，相信诸位对这个概念并不陌生，集群已成为现时代中，保证服务高可用不可或缺的一种手段。
回想起初集中式部署的单体应用，因为只有一个节点，因此当该节点出现任意类型的故障（网络、硬件资源、物理环境……）时，都会造成整个系统对客户端不可用，而这就是所谓的“单点故障问题”。
单点故障是建立高可用系统的第一道坎，而集群恰恰是解决单点故障最有效的手段，就算系统内一个节点出现故障，依旧有其他健康的节点能处理请求，保障系统正常运行，实现99.999……%高可用。
很多人对集群的认知，都源自于Nginx，因为当程序性能跟不上业务需求、又不想对服务器升配时，就可以使用Nginx来加机器，使用多台“价格优美”的低配机器，为服务做集群化部署，从而提升系统整体的吞吐量。
不过许多人对集群的认知止步于此，如何实现PB级的海量数据存储？大部分人并不清楚，而本文则来详细聊聊集群的各方面知识，为诸位量身打造出结构化的集群知识体系。
二、集群的定义与分类
集群，即是指：通过多台物理机器，组成一台逻辑上的庞大机器使用，集群带来的优势有四：
- ①高可用：集群内某个节点故障，可迅速将流量迁移至其他节点，解决了单点故障；
- ②吞吐量：多台机器并行处理外部请求，可以为系统带来更强大的负载与吞吐能力；
- ③拓展性：可根据业务的增长/萎靡，动态伸缩集群内的节点数量，系统更加灵活；
- ④性价比：无需花费更高的价格升配机器，可使用多台价格、配置较低的机器构建。
集群带来的好处很多，即解决了单点故障，又兼顾了吞吐与性能、动态伸缩、性价比，同时对客户端是无感知的，客户端在请求时，无法分辨出究竟采用了多少台机器来部署服务。
上面是集群的基本定义与优势，现在问大家一个问题：从性质维度出发，你认为集群可以分为哪几种？
1.1、集群的分类
集群大家很熟，但一问集群的分类，估计各位会愣住，这……我没想过啊~
其实集群可粗略分为两大类，逻辑处理集群、数据存储集群，前者对应着业务系统，后者对应着数据存储组件，举些例子说明：
- 逻辑处理型集群：业务服务、
API网关、请求分发器、并行运算（科学计算）服务等； - 数据存储型集群：缓存中间件、消息中间件、数据库、搜索中间件集群、对象存储等。
仔细观察下，如果熟悉云技术的小伙伴会发现，这跟云平台里定义的有状态、无状态概念很类似~
简单来说，逻辑处理型的集群，只需要处理客户端请求的逻辑运算，拿业务系统来说，目前有个登录功能，系统只需根据业务流程，执行完对应的业务逻辑，接着就可给客户端响应结果。
PS：为了便于后续讲述，逻辑处理型集群则用业务系统来代替，当提到业务系统时，可自动代入“逻辑处理型集群”。
而存储型的集群，客户端一般是“程序”，如DB、Redis、MQ、ES……，生产环境里，处理的绝大多数请求，都来自于业务系统。对于客户端的请求，需要保存信息，处理写入请求需要将客户端带来的数据存好，处理读取请求则需将之前存好的数据拿出来返回。
当然，有人也许会疑惑，业务系统不也是读写请求吗？为什么将其归类到逻辑处理型？这是因为业务系统自身不会存储任何信息，客户端（用户）提交的数据，会由业务系统间接调用各类组件来存储，如登录信息放到Redis、业务数据放到DB……。
1.2、逻辑处理型集群的核心
在之前的模式中，因为只有一台机器，域名可直接映射服务器的公网IP，当出现对应域名的请求，DNS可直接解析到对应的服务器IP，客户端（如浏览器）直接对拿到的IP发起请求就行。
但是当一个业务系统，使用多个节点部署组成集群时，所面临的最大问题，即是请求如何分发到具体服务器？
为了解决该问题，不得不引入请求分发器，域名映射请求分发器所在的IP，分发器接到客户端的请求后，再分发给具体的业务节点处理。
当外部请求来到分发器时，分发器可以在已配置的节点列表中选一台机器，负责处理具体的业务请求逻辑。但这里有个问题，如何保证各节点的负载均衡呢？随机分发貌似不太合适，咋办？选择合适的分发算法，如轮询。
所谓的轮询，则是根据配置的节点列表顺序，依次分发请求，如第一个请求给第一个节点、第二个请求给第二个节点……，当分发到最后一个节点时，再回到第一个节点，周而复始。听起来不错对吧？但有个问题，来看例子。
现在有个房子要装修，打电话定了一车水泥，总共六十包，目前有四个人在场：30岁的男人、9岁的儿子、30岁的老婆、60岁的老爹。
这里的水泥就是请求，按照轮询算法，六十包、四个人，你一拍大腿！正好一人十五包，合理不？显然不合理，先不说别的，光看九岁儿子那小身板，像个能抗十五袋的人不？
上述例子，换到集群场景中亦是同理，组成集群的机器有好有差，如果一视同仁，站在那些较差的服务器来说，请求分发的不够合理，因此该如何保证分发的负载均衡？
负载均衡是两个词，负载即服务器目前承担的压力，均衡代表压力一致，组合起来就是指：集群内各节点承担的压力要一致！相同的访问量，分发到一台
2C4G服务器上，CPU利用率经常打到95%；但放到8C16G的机器上根本不是事。
综上所述，负载均衡要考虑各机器本身的性能，这时就得用到一些较为智能的分发算法，如：
- 平滑加权轮询算法：在轮询的基础上，根据机器配置，为各节点分配权重值；
- 最小活跃数算法：根据实际负载情况进行调整，自动寻找活跃度最低的节点处理请求；
- 最优响应算法：根据分发后请求的处理时间，新请求到来时，分发给响应最快的节点处理；
- ……
这些智能化的分发策略，能综合考虑机器性能、实际负载、响应速度等因素，选择出相对合适的节点处理请求，但这里不做过多展开，感兴趣可参考《网络编程-请求分发篇》。
1.3、为什么分发器性能那么高？
业务系统做集群，通常会选择Nginx，毕竟它除开提供负载均衡的能力外，还能做反向代理，避免了将后端服务直接暴露在公网的隐患性，可为什么这类负载均衡器，性能那么高呢？
相同的访问量，Nginx可以轻松抗住，而后端服务或许要起几个才能勉强处理，为啥？其实道理很简单，因为这类负载均衡器，自身并不负责处理请求，只是负责做请求分发，所以用户的请求，在Nginx里逗留的时间极其短暂。
一台机器处理请求的速度越快，在相同的时间窗口里，其吞吐量更高。除此之外，因为不需要处理业务逻辑，自然也不存在资源之类的竞争（如锁资源），并且Nginx底层选用了多路复用模型，实际负责分发请求的线程数极少，也不存在多线程应用那种线程上下文频繁切换的开销……，种种因素下，为其高性能表现提供了强有力的支撑。
1.4、双机热备机制
工作年限较长的一点的小伙伴，应该在之前的招聘需求上，见过这么一条：
“具备集群、双机热备等高可用系统经验者优先……”
其中的双机热备技术是指啥？所谓的热备机制，可以理解成集群技术的另类体现，它是一种系统冗余设计方案，即同时部署两套系统，一主一备，主系统和备用系统并行运行。在主系统发生故障时，备用系统能迅速接管主系统的工作，维持系统正常运作，以确保服务的可用性，及业务的连续性。
可是有了Nginx这类负载均衡器，还要啥热备技术呀？恰巧，就是Nginx这类组件需要热备技术支持，虽然业务系统通过Nginx做了集群化部署，避免单点故障造成系统不可用的风险，但Nginx就成了“咽喉要地”，因为它只有一个节点，如果部署Nginx的机器发生故障，就会导致外部流量无法分发到业务系统，造成整个系统瘫痪。
热备机制如何实现呢？可以借助keepalived、TurbolinuxTurboHA、Heartbeat这类专门保障高可用的技术栈实现，建设热备机制时要考虑几点：
- ①当进程出现故障（内存溢出、进程宕机等）时，热备机制能自动重启服务；
- ②当部署进程的机器出现故障（断网、停电、硬件损坏）时，备机能及时接替主机工作；
- ③新主上线接管后，旧主重新启动能自动成为新主的备机，保障热备机制的可持续性；
- ④出现热备机制无法处理的故障时（硬件问题、机房环境问题等），能及时通知人工介入。
做好上述四点，则代表热备机制较为完善，可具体咋做呢？这里不过多赘述，感兴趣可参考《Keepalived搭建双机热备机制》。
PS：除一主一备外，也可以选择搭建双主热备，这样能最大程度利用资源，避免备机长时间处于空闲状态。
