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结合企业大规模应用，解决应用高并发问题，解决单节点故障问题，缓存数据库的应用。学完掌握知识点：企业应用实现四七层负载均衡，以及Nginx等应用的高可用性，Redis缓存数据库的部署应用以及高可用方式，Rabbitmq消息队列的部署应用以及高可用方式。2 [8 y9 o; O7 R0 I
面对大量用户访问、高并发请求，海量数据，可以使用高性能的服务器、大型数据库，存储设备，高性能Web服务器，采用高效率的编程语言比如(Go,Scala)等，当单机容量达到极限时，我们需要考虑业务拆分和分布式部署，来解决大型网站访问量大，并发量高，海量数据的问题。2 j% N% P: e) k& Z" z* j1 P a. i
从单机网站到分布式网站，很重要的区别是业务拆分和分布式部署，将应用拆分后，部署到不同的机器上，实现大规模分布式系统。分布式和业务拆分解决了，从集中到分布的问题，但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题，为解决单点故障，我们可以采取冗余的方式。将相同的应用部署到多台机器上。解决访问统一入口问题，我们可以在集群前面增加负载均衡设备，实现流量分发。
0 G \* Z: F# t9 Z- G8 x; [; y 负载均衡(Load Balance)，意思是将负载(工作任务，访问请求)进行平衡、分摊到多个操作单元(服务器，组件)上进行执行。是解决高性能，单点故障(高可用)，扩展性(水平伸缩)的终极解决方案。
# {5 ]/ j6 }4 [! R2 ^1 X课程目录（含笔记+资料）：% K. h" {+ f' N$ c
1.01 四层负载均衡9 I7 A/ [: z+ I2 {$ c* t( k. r6 l
1.02 四层负载均衡
. `6 p9 ]4 p% X+ t0 Q 1.03 四层负载均衡3 a' Q3 a% Z2 Q5 ?* a
1.04 四层负载均衡
. [2 z" [" A% g/ a 1.05 四层负载均衡
7 V T! o) y- D" L/ s0 }$ G7 _ 1.06 四层负载均衡/ k! k- m3 z8 Q. f/ a
1.07 四层负载均衡
9 I# f7 P, P, M8 E, s6 C; J 1.08 四层负载均衡 m" H( B% ~! V' c
1.09 四层负载均衡-tcpdump6 E. `( b" @- c9 q5 m
1.10 四层负载均衡-wireshark7 h* |1 G9 C/ j7 t9 W L
2.01 七层负载均衡
' o$ f7 B0 A1 r$ M" B 2.02 七层负载均衡3 a# ~# J) _2 t, K3 e+ |
2.03 七层负载均衡; w: N- P/ p/ |7 Q2 A5 g; E
2.04 七层负载均衡-tomcat实战
: T" l1 n |% r9 A/ Y 2.05 七层负载均衡-haproxy
& _1 [+ G# @+ u 2.06 七层负载均衡-haproxy2
" ?6 o9 C7 R4 [6 w: ` 3 keepalived高可用- Z, A) c% s1 R6 M* Q
4 redis缓存集群* w# |$ x0 P' }
5 消息队列集群
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/ N# Q3 F: T9 {' K0 P
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发表于 2020-10-30 10:36:13
