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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。1 B0 y/ E/ d& B2 J3 W# G
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。
% G% q* b; i& b! ? q' d# T7 D9 \ 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 Y2 y! u9 e( t" E5 v! J
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。
' u/ N8 l, a. d( z) O5 `课程目录(含笔记+资料):) d2 D, c2 z9 B9 y
1.01 四层负载均衡
' a0 D) K* u) t: |: Z& A& ^ 1.02 四层负载均衡
0 C' `9 R. X8 w- b9 `5 f) I# } 1.03 四层负载均衡
& m& c: i- s5 A5 u/ ` 1.04 四层负载均衡/ U% z! o9 n3 h: A1 C0 W
1.05 四层负载均衡' V( b* E; n# n8 s
1.06 四层负载均衡
! E- q6 i: Q8 }; |5 \. i8 ^ 1.07 四层负载均衡% L# y0 q3 M9 [& H: ^
1.08 四层负载均衡4 @5 Q8 J$ i/ X# i' v+ K* g; T+ i* h
1.09 四层负载均衡-tcpdump
0 L7 T4 {4 G0 P 1.10 四层负载均衡-wireshark
5 k! K9 c4 l1 S7 c 2.01 七层负载均衡
8 T3 G" R1 {' ^' v) o$ d* D6 l 2.02 七层负载均衡
1 w2 J8 l& G$ Z3 J) s 2.03 七层负载均衡
I0 {" K9 X9 j: Z. w. J 2.04 七层负载均衡-tomcat实战
# Q1 Z1 |: y4 y( P( p- X X" @ 2.05 七层负载均衡-haproxy# t$ H* G" T# {- N: a0 c
2.06 七层负载均衡-haproxy27 ?% k) l, S/ a( u$ L+ p. X3 a; f
3 keepalived高可用
0 W' R- f' q. S& w/ V; p 4 redis缓存集群2 l4 B( C4 p8 _0 t. i7 r: Q4 {
5 消息队列集群
) U+ I! K) |4 o! `. R5 C; d. Y ( m J' k4 ^2 m" u, w' b: l$ Q3 V
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