什么是服务器集群

服务器集群常被用于对高可用性和可靠性要求较高的关键应用，如数据库、文件共享、企业应用以及面向客户的服务（如电子商务网站等）。高可用性 (HA) 集群的设计目的就是通过使用冗余组件和自动在另一节点重启应用程序（如果检测到硬件或软件故障）来消除单点故障。

负载均衡集群也很常见，工作负载分布在多个节点上以优化性能，如 Web 服务器集群。根据应用程序的不同，使用的具体负载均衡算法也有所不同，高性能计算集群使用的技术与 Web 服务器集群不同。

此外，计算机集群通常用于科学模拟等计算密集型任务。在这种情况下，可以利用集群的并行处理能力。但是，在集群上开发和调试并行程序需要专门的工具和编程模型。

负载均衡集群是将计算工作负载分散到多个节点上，以优化整体性能。常见的应用场景是 Web 服务器集群，不同的请求会被分配到不同的节点上进行处理，从而提高响应速度和吞吐量。

高可用性集群（也称故障转移集群或 HA 集群）使用冗余节点来提供持续的服务，当某个组件发生故障时，应用程序可以在另一个节点上重新启动，从而实现无停机运行。这种集群模式通常用于关键任务应用程序。

超级计算集群是为计算密集型任务（如科学模拟）而设计的紧密耦合集群。这种集群通常由大量高性能节点组成，专门用于解决需要大规模并行计算的复杂问题。

集群文件系统允许多个服务器同时挂载和访问共享的文件系统，提供位置无关寻址和数据冗余等特性。这种集群常用于大型数据存储和管理系统。

对于需要为少数用户执行复杂计算的集群，并行编程和负载均衡至关重要。自动并行化程序仍然是一个技术挑战，但并行编程模型可用于实现更高程度的并行性。

在集群上开发和调试并行程序需要专门的工具和语言原语，例如高性能调试论坛 (HPDF) 讨论的内容和专为使用消息传递接口调试并行实现而设计的 TotalView 等工具。

管理 N 个节点的集群的成本有时可能与管理N台独立机器一样高。这使得虚拟机由于易于管理而变得流行。

当大型多用户集群需要访问大量数据时，任务调度成为一个挑战。在异构集群环境中将任务映射到 CPU 内核和 GPU 设备需要结合和扩展 MapReduce 和 Hadoop 等框架的高级算法。

这是最基本的高可用性集群配置，提供最低限度的冗余。当一个节点发生故障时，另一个节点可以接管服务。双节点集群通常使用专用的心跳网络连接来监控每个节点的健康状态。

在单个集群管理多个服务的情况下，可以通过多个备用服务器以提供额外的冗余。备用服务器的数量取决于成本和可靠性要求之间的权衡。

在这种配置中，当一个节点发生故障时，备用节点会临时接管服务。一旦故障节点恢复，服务会迁移回来。

当一个节点发生故障时，该节点上的服务会重新分布到其他活动节点上。这种配置提供了更高的可用性，但也增加了复杂性。

高可用性集群通过使用冗余网络连接和存储区域网络 (SAN) 连接的存储来消除单点故障。它们还使用仲裁存储来避免"脑裂"情况，即节点错误地尝试启动重复服务。

虚拟化可以帮助最大限度地减少约束，允许在主机之间无缝迁移虚拟机，从而提高可用性。