分布式框架采用什么服务器

‘壹’ 分布式服务器架构需要多少台服务器

分布式是一门计算机科学，而分布式服务器就是将数据、程序等不同类型的数据分布在不同的服务器。

一般情况下，使用分布式架构搭建一个网站至少需要一台服务器存放数据库，一台服务器存放网站程序。

景安河南最大的多线服务器托管商！提供专业的双机热备、负载均衡等增值服务

‘贰’ 什么是分布式感谢分享,百度能搜到的概念性的东西就不要贴了 java开发的web网站怎么实现分布式

分布式概念还是简单的吧，主要是理解为什么要分布式，和分布式主要做什么。
首先分布式的主要作用有以下几点：
1、提高应用的可用性：服务器要保持长时间能够有效的使用，但是现实情况又是很不稳定的，例如电脑会死机，会断电，硬件设备会损坏，使用分布式可以一定程度的解决这些问题。
2、分散服务器运行压力，这本身也是提高应用可用性的一个方面，例如你的应用功能很多，逻辑很复杂，或者操作的数据量较大，单个应用或者机器难以甚至无法处理你的业务，那么就需要使用分布式。
分布式的概念其实也很简单，就是一个应用做不了或者难以做的事情，让多个应用去做，这就好比让一个人去完成的事情让多个人去完成，举个现实中很简单的例子，例如造车，造车这个工作本身一个造车厂可以完成这个任务，只是一个工厂造车，成本、技术、人员等等都会提高制作成本，而且因为技术过于驳杂，一个厂能造，但是成本和难度都会增加，但是拆分给多个厂来造车，例如一个厂造发动机，一个厂造底盘，一个厂造外壳，一个厂做电子仪表盘等等，把各个配件分散给不同的厂制作，这样每个厂专心做自己更专业的事情，这样既降低了成本，有提高了工作效率。
回到我们的web应用，一般来说，一个系统就是一个应用，系统里面有各种功能，例如学生信息管理系统，系统里面包含各种功能，例如用户登录和认证、权限配置和授权、学生信息的管理、学生的入学管理、学生的毕业管理、校友信息管理等等各种功能，但是当学生的数量特别多，内部业务逻辑特别复杂的时候，一个应用可能不能够承担起这个系统的正常运转，那么就可以考虑分布式，来使用多个应用完成这个系统的功能，例如做一个应用负责登录认证模块，一个应用处理授权的功能，另外一个应用处理学生信息的内容等等。
总结分布式，其实就是一个应用的事情让多个应用来解决，分布式是应用级别的分工，在一台机器的多个应用，我们叫垂直分布式，在多台机器上的分布式叫水平分布式，在一台机器的分布式实现起来比较简单，只需要实现应用之间的内存数据共享即可，内存数据共享方式很多，可以使用共享文件等等方式，多台机器的分布式就需要借助网络通信来共享数据，如果是通语言同技术的应用，可以直接共享内存数据，如果是不同语言的分布式应用，就需要参照一些通用传输协议的数据，例如xml json。

‘叁’ php大型应用如何采用分布式架构

大型分布式架构都是靠多种语言和工具共同分工合作实现的。

不是一两种工具或者语言能实现的，如果专指php那是没有意义的，因为php本身只是一个单进程的东东，更别说分布式。

大规模的web应用以及分布式架构主要在于服务器的整体架构：

1、web服务集群；

2、数据库集群；

3、分布式缓存；

php充其量只是实现其中一个节点的某个具体的web应用。

SD框架支持长连接协议TCP，WebSocket，短连接协议HTTP，以及UDP。

通过配置开放不同的端口开发者可以轻松管理不同的协议，并且可以共用一套业务代码，当然你可以通过智能路由进行代码的隔离。

长连接可以配置不同的数据传输协议，比如二进制协议文本协议等等，通过框架提供的封装器解包器接口可以自定义各种各种的协议封装，并且各种协议之间可以自动转换，比如你通过广播发送一个信息，该信息流向不同客户端，客户端间采用不同协议，那么框架会根据不同的端口自动转换不同的协议封装。

也可以通过Http给所有长连接客户端发送推送消息，类似这种混合协议协作的业务在SD框架上会异常简单。

(3)分布式框架采用什么服务器扩展阅读：

普通的Web开发，常用的模式就是用户登录之后，登录状态信息保存在Session中，用户一些常用的热数据保存在文件缓存中，用户上传的附件信息保存在Web服务器的某个目录上。这种方式对于一般的Web应用，使用很方便，完全能够胜任。但是对于高并发的企业级网站，就应付不了了。需要采用Web集群实现负载均衡。

使用Web集群方式部署之后，首要调整的就是用户状态信息与附件信息。用户状态不能再保存到Session中，缓存也不能用本地Web服务器的文件缓存，以及附件，也不能保存在Web服务器上了。因为要保证集群里面的各个Web服务器，状态完全一致。

因此，需要将用户状态、缓存等保存到专用的缓存服务器，比如Memcache。附件需要保存到云存储中，比如七牛云存储、阿里云存储、腾讯云存储等。

SD框架内大多数的对象都使用了对象池技术，对象池技术有利于系统内存的稳定，减少GC的次数，提高系统的运行效率，事实证明对象池对系统稳定做出了极大的贡献。

开发者也可以使用这一套对象池技术，增加对对象的复用，减少GC和NEW的频率，对系统毛刺现象和内存泄露方面都有很大的稳定性提升。

‘肆’ Java分布式框架有哪些

Java的几种分布式框架：
1、Ehcache – Java分布式缓存框架
EhCache 可以有效地减轻数据库的负载，可以让数据保存在不同服务器的内存中，在需要数据的时候可以快速存取。同时EhCache 扩展非常简单，官方提供的Cache配置方式有好几种。你可以通过声明配置、在xml中配置、在程序里配置或者调用构造方法时传入不同的参数。
官方网站：http://ehcache.org/
使用教程：http://www.codeceo.com/article/java-ehcache.html
2、ASimpleCache – 轻量级android缓存框架
ASimpleCache是一款基于Android的轻量级缓存框架，它只有一个Java文件，ASimpleCache基本可以缓存常用的Android对象，包括普通字符串、JSON对象、经过序列化的Java对象、字节数组等。
官方网站：https://github.com/yangfuhai/ASimpleCache
使用教http://www.codeceo.com/article/asimplecache-android-cache.html
3、JBoss Cache – 基于事物的Java缓存框架
JBoss Cache是一款基于Java的事务处理缓存系统，它的目标是构建一个以Java框架为基础的集群解决方案，可以是服务器应用，也可以是Java SE应用。
官方网站：http://jbosscache.jboss.org/
使用教程：http://www.codeceo.com/article/jboss-cache-java.html
4、Voldemort – 基于键-值（key-value）的缓存框架
Voldemort是一款基于Java开发的分布式键-值缓存系统，像JBoss Cache一样，Voldemort同样支持多台服务器之间的缓存同步，以增强系统的可靠性和读取性能。
官方网站：http://www.project-voldemort.com/voldemort/
使用教程：http://www.codeceo.com/article/voldemort-java-key-value-catch.html

‘伍’ 分布式Web服务器架构

最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题，于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。

这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。

架构演变第二步：增加页面缓存

好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢，但数据库连接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力，这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
前端页面缓存技术，例如squid，如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。

架构演变第三步：增加页面片段缓存

增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，webserver的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了，在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
这一步涉及到了这些知识体系：
页面片段缓存技术，例如ESI等，想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等；

架构演变第四步：数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢，经过查找，可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。

这一步涉及到了这些知识体系：

缓存技术，包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。

架构演变第五步： 增加webserver

好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：
1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；
2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；
3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；
在解决了这些问题后，终于是把webserver增加为了两台，系统终于是又恢复到了以往的速度。

这一步涉及到了这些知识体系：

负载均衡技术（包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等）、主备技术（包括但不限于 ARP欺骗、linux heart-beat等）、状态信息或缓存同步技术（包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等）、共享文件技术（包括但不限于NFS等）、存储技术（包括但不限于存储设备等）。

架构演变第六步：分库

享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢，此时可选的方案有数据库集群和分库策略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
这一步涉及到了这些知识体系：

这一步更多的是需要从业务上做合理的划分，以实现分库，具体技术细节上没有其他的要求；

但同时随着数据量的增大和分库的进行，在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好，因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。

架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作，当然，这不可避免的会需要对程序进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的，于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间，当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做，同时，在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了，于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
这一步涉及到了这些知识体系：
分表更多的同样是业务上的划分，技术上涉及到的会有动态hash算法、consistent hash算法等；

DAL涉及到比较多的复杂技术，例如数据库连接的管理（超时、异常）、数据库操作的控制（超时、异常）、分库分表规则的封装等；

架构演变第八步：增加更多的webserver

在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢，这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器，在这个添加 webserver服务器的过程，有可能会出现几种挑战：
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量（请求连接数、网络流量等）的调度了，这个时候如果经费允许的话，会采取的方案是购买硬件负载，例如F5、Netsclar、Athelon之类的，如经费不允许的话，会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类，然后分散到不同的软负载集群中；
2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈，需要进行改进，也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等；
在做完这些工作后，开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。
这一步涉及到了这些知识体系：

到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。

架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案

突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了，由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案，当然，这个方案要实现并不容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案，例如BigTable这种。

这一步涉及到了这些知识体系：

数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解，同时会要求具备自行实现的技术；

廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解，同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。

架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代

经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了，对于大型网站而言，人气的重要毋庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长，这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦，因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；
3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。
经过这一步，差不多系统的架构进入相对稳定的阶段，同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量，结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
这一步涉及到了这些知识体系：

这一步涉及的知识体系非常的多，要求对通信、远程调用、消息机制等有深入的理解和掌握，要求的都是从理论、硬件级、操作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常的多，多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力，整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类似，当然，每步采取的方案，演变的步骤有可能有不同，另外，由于网站的业务不同，会有不同的专业技术的需求，这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变的过程，当然，其中还有很多的技术也未在此提及，像数据库集群、数据挖掘、搜索等，但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造操作系统、CDN镜像等来支撑更大的流量，因此在真实的发展过程中还会有很多的不同，另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些，还有像安全、运维、运营、服务、存储等，要做好一个大型的网站真的很不容易

‘陆’ 何谓分布式服务器，怎么理解分布式服务框架

我理解的分布式就是把一台机器无法承担的处理量分担到多点。提高处理和响应速度。

‘柒’ 分布式架构的详细说明

一、分布式计算技术的形成
CORBA (Common Object Request Broker Architecture) 是在1992年由OMG(Open Management Group) 组织提出的。那时的分布式应用环境都采用Client/Server架构，CORBA的应用很大程度的提高了分布式应用软件的开发效率。
当时的另一种分布式系统开发工具是Microsoft的DCOM(Distributed Common Object Model)。Microsoft为了使在Windows平台上开发的各种应用软件产品的功能能够在运行时(Runtime)相互调用(比如在Microsoft Word中直接编辑Excel文件)，实现了OLE(Linked and Embedded Object)技术，后来这个技术衍生为COM(Common Object Model)。
随着Internet的普及和网络服务(Web Services)的广泛应用, Browser/Server架构的模式逐渐体现出它的优势。 于是，Sun公司在其Java技术的基础上推出了应用于B/S架构的J2EE的开发和应用平台;Microsoft也在其DCOM技术的基础上推出了主要面向B/S应用的.NET开发和应用平台。
二、使用的协议
.NET中涵盖的DCOM技术和CORBA一样，在网络传输层都采用TCP/IP协议;也都有自己的IDL规范。所不同的是，在TCP/IP之上，CORBA采用GIOP/IIOP协议，所有CORBA服务器以IIOP通信，形成了ORB软件通道;J2EE的RMI曾经采用独立的通信协议，目前已经改为RMI/IIOP，体现了J2EE的开放性;DCOM也有自己的通信协议(TCP在135端口的服务)，但微软没有公开这个协议的规范;同样，CORBA的IDL采用类C++的定义，是公开的规范;DCOM的IDL的文件虽然是文本形式的，微软没有正式公布它的规范，在使用中，.NET的IDL是由开发工具生成的。
三、应用的环境
关于.NET，比尔盖茨这样说:“简单地说，.NET是以微软的各种产品为开发工具和应用平台， 实现基于XML的网络服务。”由此也可以看出，.NET在Microsoft的世界里功能强大，但对于Unix和Linux这些在服务器市场占主要份额的系统，.NET显得束手无策。
因此，J2EE显示了它跨平台的优势，为网络服务商提供了很好的面向前端(front-end)的开发和应用平台, 随着网络服务进一步广泛应用和服务集成度的提高, 在网络服务提供商的后台会形成越来越庞大的分布式计算环境, CORBA模块结构更适合后台(back-end)的多种服务, 例如网络服务的计费程序等. 因此可以看出, J2EE和CORBA技术在网络服务(Web Services)这片蓝天下, 各自有自己的海洋和陆地。如果在前端(front-end)使用了.NET开发平台，那么在后端(back-end)的分布式结构中，DCOM就是理想的选择。
J2EE是纯Java技术，很多测试显示RMI(Java)服务器的响应速度远远低于非Java的CORBA服务器。因此，在一些对数据处理速度和响应时间要求较高的系统开发中，要对RMI和CORBA的性能进行测试对比后再做选择。
四、应用软件的开发和维护
从应用软件的开发过程的角度看, J2EE是完全开放式的平台, 体现为既面向设计人员, 也面向开发人员的规范; CORBA也是一种规范, 但更多体现为中间产品, CORBA产品的提供商才是这种规范的真正执行者, 对应用开发的程序员而言, 只要了解IDL语言的规范, 不必详细知道ORB/GIOP/IIOP的协议细节。.NET作为Microsoft在网络环境的主打, 体现为一系列产品化的开发工具, 比如C#, C++, 等。这些开发工具是直接针对应用开发人员的。其实Sun公司提供的J2EE也是由许多软件包(应用API)来面对开发人员的。
从软件开发成本与周期以及软件的维护角度看，J2EE比CORBA有以上优势。
五、应用前景
对于分布式计算技术的架构，不能绝对地说哪一个更好，只能说哪一个更合适。针对不同的软件项目需求，具体分析才是明智的选择。
从宏观市场看，CORBA产品的销售并没有想象那样给CORBA产品提供商带来可观的利润;而J2EE的呼声也高于.NET; 随着J2EE中RMI/IIOP与CORBA接口的完善，再加上开发费用的考虑和使用的方便性，J2EE一揽子开放的环境会是人们首先考虑的选择;但CORBA标准的强壮的兼容性，也使这种技术在大型系统开发中会占有一席之地。
关于作者
周斌 北京时力永联科技公司业务咨询和软件外包服务部经理，曾执教于复旦大学计算机科学系, 1994年赴美国Oracle总部参加合作项目, 后就读于加拿大哥伦比亚大学

‘捌’ 开发数字资产交易所系统所用到的分布式架构是怎样的

你好，常用的分布式方案有一下几种：
1. 分布式应用和服务：将分层和分隔后的应用以及服务模块分布式部署，可以改善网站性能和并发性、加快开发和发布速度、减少数据库连接资源消耗。
2. 分布式计算：目前网站普遍使用Hadoop和MapRece分布式计算框架进行此类批处理计算，其它的特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。
3. 分布式静态资源：网站的静态资源，如JS、CSS、Logo图片等资源对立分布式部署，并采用独立的域名，也就是人们常说的动静分离。静态资源分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力；通过使用独立域名后加快浏览器并发加载的速度。
4. 分布式数据和存储：大型网站需要处理以P为单位的海量数据，单台计算机无法提供如此大的存储空间，这些数据库需要分布式存储。
你们是打算开发交易所？自己做吗

‘玖’ zookeeper和bbo都是分布式服务框架吗

zookeeper是注册中心，用来管理提供者和消费者的，包括软负载均衡等；DUBBO是一个SOA分布式框架，它也用到的ZOOKEEPER，其它的HADOOP等也用到的这个注册中心