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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。% G6 ~! X7 Y; }5 e- C: B8 n
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。
! |! `3 P; p5 E# c3 ?6 z 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。* B7 D/ ^ ?) f% f* }; u
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。 r9 ^/ A. h) w8 N) G6 R
课程目录（含笔记+资料）：1 i5 g& q7 P7 u3 l
1.01 四层负载均衡
* p/ f7 ~/ d* g) k- \& L+ U' { 1.02 四层负载均衡
* s" l, P5 z* N4 C7 ?4 q3 e 1.03 四层负载均衡$ P* O' z2 g P. ^
1.04 四层负载均衡# R% e$ _( a- E2 l
1.05 四层负载均衡( J- X9 {4 l+ V! r+ a
1.06 四层负载均衡# S+ v) l! m1 p3 O* o5 G3 U( N
1.07 四层负载均衡: m5 H( ^9 {9 a# c5 q" i0 O8 H4 }
1.08 四层负载均衡
! K3 F) n6 k: x q+ l$ E0 g6 b: _ 1.09 四层负载均衡-tcpdump
- a+ E* q) @! L8 l# u 1.10 四层负载均衡-wireshark
3 Y7 D# A$ w: F n4 o 2.01 七层负载均衡
* e) j" z2 D- e1 x0 k- Y 2.02 七层负载均衡* @4 }/ b7 ~- N7 j0 L
2.03 七层负载均衡! \$ w& b5 x% [7 S
2.04 七层负载均衡-tomcat实战
5 z% Z X+ s2 m6 h. Y. `3 s 2.05 七层负载均衡-haproxy) ]6 {" w8 K' v [5 _; S; J* ^
2.06 七层负载均衡-haproxy29 U% u# A2 O+ l1 E3 g2 b" S; U" P+ D& d
3 keepalived高可用; I" x# k/ T; H$ m- Q4 Y& t: U
4 redis缓存集群
% e( V, M) a0 w( \5 B 5 消息队列集群1 W6 i% h y8 ^$ M- f; I
( Y, E- ~2 l. u3 y' i6 G
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发表于 2020-10-30 10:36:13
