主要思路是利用zookeeper监听节点和它可以创建临时节点的特点* 客户端： 　　* 监听父节点* 服务端： 　　* 启动时向父节点下生成临时子节点，并在子节点里面写入服务器数据信息。若要每次对应节点发生增减变化都被监测到，那么每次都得先调用getChi

ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目，为分布式应用提供高效、高可用的分布式协调服务，提供了诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务。由于 ZooKeeper 便捷的使用方式、卓越的性能和良好的稳定性

ZooKeeper 提供了什么？?Zookeeper 文件系统Zookeeper 提供一个多层级的节点命名空间。Zookeeper 为了保证高吞吐和低延迟，在内存中维护了这个树状的目录结构，这种特性使得 Zookeeper 不能用于存放大量的数据，每个节点

负载均衡算法分为两类：一种是静态负载均衡，一种是动态负载均衡。将请求按顺序轮流地分配到每个节点上，不关心每个节点实际的连接数和当前的系统负载。采用源地址哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会落到到同一台服务器进行访问。

- MongoDB复制是将数据同步在多个服务器的过程。并可以保证数据的安全性。mongodb的复制至少需要两个节点。其中一个是主节点，负责处理客户端请求，MongoDB在1.6版本对开发了新功能replica set，这比之前的replication功能要

hash一致算法被用于memcached的集群，memcached的集群主要有hash与一致性hash。下面分别解释这两种算法的原理。由于memcached的集群方式是每个节点存储的内容都不一样，所以在集群时要用个算法来选择存储和读时在哪台服务器。所以要缓

比如 mysql报错提示无法创建tmp文件

一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法。但相信很多朋友都是知其然而不知其所以然。本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性哈希原理，并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念。一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院的Karger等人在解决分布式Cache中提出的

Redis cluster是在版本3.0后才支持的架构，和其他集群一样，都是为了解决单台服务器不够用的情况，也防止了主服务器宕机无备用服务器，多个节点网络互联数据共享，所有节点都是一主一从，其中不提供服务，只做为备份，emmm我就不多说废话了，直接进入主题

LVS即Linux虚拟服务器，是由章文嵩博士主导的开源负载均衡项目，目前LVS已经被集成到Linux内核模块中。最后根据LVS工作模式的不同，真实服务器会选择不同的方式将用户需要的数据发送到终端用户，LVS工作模式分为NAT模式、TUN模式、以及DR模式。

区块链如今可以说是名正言顺，现在各行各业都开始布局区块链。随着国家政策的开放，区块链的春天真的到来了。有人说IoT（物联网）和Blockchain（区块链）技术的完美结合就是新互联网的基础，因此我们目前所处的时代也被称为Web 3.0时代。相对于早期互联网

服务器用CDN和高防IP的区别，大家是否知道？而CDN是一组IP防护，而且都是共享IP。不能说哪个比较好，但一般高防IP防护能力都是会比高防CDN高些。高防IP的误杀率远比高防CDN的高，一但高防IP启用严格模式后，会把一些公用IP、WIFI等连接屏蔽掉，

主机数据更新后根据配置和策略，自行同步到备机的master/slave机制，Master以写为主，Slave以读为主。　　3.2当master的某个从库slave挂掉之后，并不影响主库master和其余从库slave的使用，但是当挂掉的这台重新启动之后，将

当主节点宕机，manager会让从节点通过ssh协议去尝试连接主节点，并拉取二进制日志，所以要时用密钥的认证方式让从节点登陆到主节点拉取

在Linux操作系统中，采用的是一种叫做inode的节点结构。在这个inode节点中，记录了文件的类型、大小、权限、所有者、文件连接的数目、创建时间与更新时间等重要的信息，还有一个比较重要的内容就是指向数据块的指针。一般情况下，如果只是将这个Linux系统

负载均衡是一个针对许多节点的分布式负载。在网络行业，它通常作为一个web前端而被用来平衡各个服务器的http流量。为了这篇文章，我们关注Zenus负载均衡器在http和https流量上的负载均衡。负载均衡器允许用户智能的分发流量到许多使用不同协议的多台服务

服务器都是做成集群，集群提供session的复制，这样在一台服务器死了后，f5就把该服务器的用户转到别的节点上。从某种程度上来说，硬件负载均衡和应用服务器群集功能上是有某种冲突的。

如果将应用的所有数据简单地放在一台 MySQL 服务器实例上，就不用谈什么扩展性了。但是业务能稳定持续的增长，那么应用肯定会碰到性能瓶颈。另一个与之相反的方法是将任务分配的多台机器上，这通常被称为 “水平扩展” 或者 “向外扩展”。接下来，我们将讨论如何联