[转载自]http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1602891
构造Cluster是架构师们实现Scalability与High Availability 的最直接用药。所以大家很多都会无意中使用Cluster的思想去设计自己的服务器。其实Java EE里的Clustering已经做得很熟很烂,大家如果烂熟各家vendor对Web,EJB,JNDI,JMS,WebService....的Cluster实现,再思考自己的烂摊子时,思路便快捷清晰,少很多与同僚们的无谓争论。
JavaEE Cluster的经典范文是Sun的王昱写于2005年的Uncover the hood of J2EE Clustering Preface,更可贵的是dev2dev上的JadeYuan兄弟将它高质的翻成了中文。
一、所谓集群
目的就是以负载均衡(Load Balance)与失败转移(Failover) 实现可扩展性(Scalability)和高可靠性(High Availability),主要实现的功能:
Load Balance 算法主要有轮循、权重(根据服务器硬件配置的不同)和随机三种,但更酷的做法是基于负载(直接查探或者服务器主动报告它们的负载)。
Health Check心跳系统与发现协议。Server一般会主动定期多播报告自己状态,也会Ping对方来问候平安。比如Weblogic每10秒会向全世界发送一次心跳,如果有30秒没有收到某个服务器的心跳了(考虑到多播可能会丢失数据包)就可视对方为阵亡。
Session Replication 因为服务器会记录与特定用户的会话信息,Balancer应该把同一用户的请求定位到同一台服务器上。如果该服务器失效,就把该用户和会话信息转移到新服务器上。
除了Scalability 与High Availability,一个集群还应该对已有代码影响最小,对性能影响最小,配置与部署简单,以及运行时可监控。
二、Web层群集
Balancer无非Apache/IIS插件,balance Servlet,硬件四层交换机三类,而讨论的重点在Session 信息的Replication 实现上,简单的分有全部服务器冗余备份,三三两两互为冗余备份,中央备份服务器三种模式。
1.多服务器全冗余备份
Tomcat的最为粗糙,最没有扩展性的做法,不提。Sun的怪怪的replacate的内存数据库法HADB可能也属于这种范畴。
2.三三两两互为冗余备份
Weblogic, Jboss and WebSphere 的做法,好主流。A会有B的数据,B会有C的数据,C会有B的数据,如果A出错,就会由C接替A的工作。这种做法的弊端是:
1.要控制failover到备份服务器,Balancer的实现复杂度高。
2.如果A出错,C就要瞬时承载A、C的操作,很可能将它压垮,针对这点,Weblogic的做法是针对每个session而不是每个Server选择备份服务器,把主备服务器A、B的名字写在用户Cookie里,如果A失效后,Balancer会根据cookie将用户转到服务器B。
3.相对没有cluster的方案,需要花额外的时间和内存。
文中没讲的Geronimo使用的WADI,应该也属于这种类型,不过更为灵活,详见Geronimo 叛逆者: 加入集群功能第1部分 和 第2部分。
3. 中央备份服务器
N+1模式,一个中央Server存放所有的Session,如果一台Server死了,接管的Server就从中央服务器restore相关数据。可以用数据库(很多应用服务器都支持的最简单,但最慢的模式),也可以采用内存。这种方式好处是cluster服务器上不需要冗余内存,可以failover到任意服务器,cluster服务器全死了中央服务器都不死。坏处就是如果中央服务器死了...如果中央服务器的内存不够了.....另外,多了个restore的步骤。
使用内存备份session时,Tomcat/JBoss使用的JavaGroups 是一个很好的工具,它的" Group membership protocols" and "message multicast"特性都非常有用。
另外,无论使用内存还是数据库,都需要串行化Java对象,性能损耗厉害,所以JRun 就采用了Jini架构 ,而Tangosol Coherenc ,Terracotta这些Data Grid方案都提出了自己的session备份做法,整天显示着比传统方案快多少多少。Data Grid分布式缓存本身就是很Enterprise的功能,下篇blog再详述。
三、EJB集群
从stub 调用实际EJB对象时,有三种方法实现负载均衡和fail over:
- Smart Stub.在stub内维护有效列表,实现负载均衡逻辑,进行实效检测,BEA Weblogic and JBoss 采用。
- IIOP Runtime Library ,Sun的JES 算法,把算法从客户端的stub移到客户端的IIOP Runtime
- Interceptor Proxy,IBM做法,把算法移到了服务端,Location Service Daemon (LSD)。
在JNDI查找EJBHome,EJBHome Stub查找生成EJB实例,调用EJB方法三种时候都可以实现负载均衡,对statefull,stateless,entity bean,又有不同的做法。
EJB需要具有幂等性(在部署描述符中声明)才能failover。
四、其他集群
JMS集群,可以有多个broker组成集群(JBoss,如果要持久化Message,就要把原来嵌入式的数据库改为共享模式),activeMQ还支持多个消费者组成集群,但每个消费者负责同一类的任务,比如订单队列的处理,Server A只处理图书类的订单,或只处理《Programming Ruby 2nd》的订单。
数据库集群有Oracle的RAC,但JDBC本身的failover能力很低,一旦connection 中断,resultset等对象都会失效,Weblogic的连接池会尝试重连。
五、走的更远
Weblogic9/10的广域网群集和服务器迁移(有些服务在群集中只能有一个实例在运行,如果该实例失效,迁移到下一个实例)功能。
如果只要单纯的load balance,不要fail over的话,使用纯硬件如F5已经足够,不需要在软件上做任何事情。
群集有两种模式,一种是只在入口的Web层进行负载均衡,一种是Web层和对象层(EJB)分别进行负载均衡。
六、Cluster的神话
1.Failover可彻底避免错误
JBoss的文档用了整整一章来警告你,真的需要http session复制吗?没有http session可以使效率提高很多,而有了的话,并不能避免所有错误。失败转移只能在两次调用间产生作用,在调用时产生的错误是无法恢复的,除非这是个幂等操作(如单纯的get(),而不是put(),无论如何重复操作结果都是一样的),否则,如果A上承载100用户,失败时有20个用户正在进行处理,则只有80个用户能逃出生天平安转移到B。
2.小心编写可集群的程序
1.http session要放能serilaze的对象,对象不要太大,变更时要显式的setAttribute().
2. 注意Cache的使用。如果每个JVM独立使用Cache,会否不一致,如果进行同步,注意开销。
3.不能使用静态变量,如在线用户数,要搞成分布式的 Cache。
4.外部资源如文件系统(一台机器上没有另外一台机器的文件),存成DB或者使用SAN
5.特别服务:如timer服务,基于事件的服务
相关推荐
机器学习大作业-机器学习分类-回归-聚类算法项目源码(共八次高分作业项目).zip 已获老师指导并通过的高分大作业设计项目,可作为期末大作业和课程设计,纯手打高分项目,小白实战没难度。 机器学习大作业-机器...
聚类算法是数据挖掘中的一项重要技术,它是一种无监督学习方法,主要目的是使属于同一个簇的对象之间的相似度尽可能高,而不同簇之间的对象的相似度尽可能低。聚类算法有很多种类,包括K-means算法、K-medoids算法、...
在数据分析和机器学习领域,聚类是一种无监督学习方法,用于发现数据集中的自然群体或类别,无需预先知道具体的分类信息。"K-Median_聚类_" 指的是使用K-Median算法进行聚类的过程。K-Median是K-Means算法的一种变体...
02-MYAP:基于划分的聚类AP(Affinity Propagation Clustering Algorithm )算法的底层实现--近邻传播聚类算法 03-Adaptive-DBSCAN:自适应的基于密度的空间聚类(Adaptive Density-Based Spatial Clustering of ...
machine learning_clusters_k-prototypes_聚类算法源码_python实现
在数据分析和机器学习领域,聚类是一种常用的技术,用于将数据集中的样本点根据它们的相似性分成不同的组,即“簇”。Iris-K-Means-Clustering-master_iris-kmeans_iris_iris聚类算法_聚类_数据开发这个项目主要关注...
在机器学习领域,文本聚类是一种无监督学习方法,用于将相似的文本自动分组到不同的类别中。这里我们关注的是使用Python实现K-Means算法进行文本聚类。K-Means是一种广泛应用的距离或相似度驱动的聚类算法,其核心...
在机器学习领域,聚类是一种无监督学习方法,用于发现数据集中的自然群体或类别,无需预先知道具体的分类标签。Python作为数据科学和机器学习的主要编程语言,提供了丰富的库来支持聚类算法的实现。本篇文章将深入...
2、掌握学习向量量化(LVQ)聚类算法。 3、掌握高斯混合(Mixture-of-Gaussian)聚类算法。 4、理解聚类相关指标。 实验内容 1、编写程序实现K均值(k-means)聚类算法。 2、编写程序实现学习向量量化(LVQ)聚类...
k-means聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于对数据进行聚类分析。该算法的主要思想是将相似的数据点聚类到一起,形成不同的簇。Java语言是实现k-means聚类算法的不二之选。 在学习k-means聚类算法之前,需要...
基于邻域模型的K-means初始聚类中心选择算法,曹付元,梁吉业,传统的K-means算法由于其方法简单,在模式识别和机器学习中被广泛讨论和应用.但由于K-means算法随机选择初始聚类中心,而初始聚类中心
在传统的k-means聚类算法中,聚类结果会随着初始聚类中心点的不同而波动,针对这个确定,提出一种优化初始聚类中心的算法。
matlab--密度峰值聚类--算法
k-means聚类算法k-means聚类算法k-means聚类算法k-means聚类算法
总结来说,"轨迹聚类-trajectory-clustering"是一项旨在从地理位置轨迹数据中提取模式的技术,通过改进的DB-Scan等聚类算法实现。这一技术结合Linux环境下的编程实践,如Makefile,以及可能的数据集MoveBank,为理解...
《聚类算法初探:基于Clustering-master的学习与实践》 在数据分析领域,聚类算法是一种无监督学习方法,主要用于发现数据中的自然群体或类别,而无需预先知道具体分类信息。"Clustering-master.zip"是一个专门针对...
人工智能-项目实践-聚类-Chinese-whisper 聚类算法(由于涉及公司代码保护,只显示文档) 链接 https://github.com/ouprince/CW.git 说明 原版论文:《CW聚类算法.pdf》 作者翻译:《CW聚类算法论文翻译.doc》
资源名:模式识别_动态聚类_k均值算法_matlab_画图分析_k-means_Clustering 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者...
k-means自适应聚类算法的matlab程序,根据文献中描述的算法编的,欢迎高手指教