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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。
5 d. }$ o( M1 L, H5 G) z8 f) F 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。* H* P0 e" h1 n3 v
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。
4 N5 T6 j# J' T" K3 o6 Z8 U: G 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。8 g$ b0 {# d U
课程目录(含笔记+资料):
+ i! U' B: V6 k" c8 W; I1 Y9 j 1.01 四层负载均衡8 u7 Q6 N/ j4 N, O' H
1.02 四层负载均衡9 H j! O' w5 M/ f
1.03 四层负载均衡
) S& @* n9 s) o( A 1.04 四层负载均衡1 K0 L8 ^- e5 e0 j+ r6 i7 z4 Z+ F# B
1.05 四层负载均衡
. K$ \; r/ e* c- l* M& Z" u+ c 1.06 四层负载均衡
; Y1 d. t% S, ~0 k; m# N- i 1.07 四层负载均衡/ u k; l, [: K: G [
1.08 四层负载均衡
6 \9 |$ E! k9 g9 ~ 1.09 四层负载均衡-tcpdump
4 ~0 e$ n; |3 }; A8 s" S: y7 i 1.10 四层负载均衡-wireshark# M- w0 I Z9 p* l s: _' d
2.01 七层负载均衡
y6 f% R( E {$ B) Q' I# ? 2.02 七层负载均衡
; _9 k8 m0 ^$ ]* _ 2.03 七层负载均衡5 v4 |" e. } G( m6 Z( Q
2.04 七层负载均衡-tomcat实战2 q! ?- G+ Q' V' D
2.05 七层负载均衡-haproxy
6 T7 k) u" r# G8 J0 F0 D; \ 2.06 七层负载均衡-haproxy2
, O S5 l% J3 c3 u: b) Z: v 3 keepalived高可用$ n7 X" W5 i3 S6 r- H
4 redis缓存集群2 v4 {; b3 z; ]; z' k8 ?1 G5 `1 U
5 消息队列集群1 H9 s( q5 t# H& @9 S
6 Y1 S$ D7 [+ Y+ n1 h2 _& E9 {
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