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主从计算高可用性
主从的区别在于从站也执行一些任务，任务调度器将任务分类并发送给主机或从站。 如果主机发生故障，如果主机无法自动恢复，则需要手动操作，将原从机升级为主机，添加新机器作为从机，新从机准备就绪后，任务分配器继续按照原设计策略分配任务。 主从模式可以发挥从站的运算性能，减轻主机的运算压力，但需要增加任务调度功能实现变得复杂。
群集计算高可用性
群集模型将服务器作为一个集成系统向外界提供服务，也称为故障转移群集，使用相同的存储。 具有负载平衡功能的群集中的每个节点可以运行与支持的主系统相同的工作负载，因此具有相同的功能。 如果群集中的服务出现故障，另一个服务或节点可以立即接管，并验证群集支持的服务是否正常运行。 使用高可用性群集，可以确保关键系统没有单点故障，从而减少或消除停机时间。
高可用性群集系统需要精心设计的预设计负载平衡机制，以便在群集节点之间分配运算任务。 负载平衡器对运算节点进行持续的运行状况检查，以便能够处理请求。 如果节点发生故障，负载平衡机制必须指定准确的故障转移过程。
群集模式可解决故障检测、故障转移和故障修复问题，可以最大化系统的可用性，但也引入了系统的复杂性。 在高可用性集群中必须防止的重要情况之一是“脑裂”。 如果所有专用内部连接同时断开且群集节点仍在运行，则会发生“脑残”。 在这种情况下，群集的所有节点可能会错误地认为所有其他节点都已关闭，并尝试启动其他节点已经在运行的服务。 在同一服务器的多个版本中，所有这些版本都向用户公开，可能会导致数据损坏此外，向单个HA群集中添加更多虚拟机和主机会导致负载平衡困难。
存储高可用性
存储高可用性数据复制可提供存储冗馀和高可用性。 存储高可用性是系统设计的关键和难点，必须保证系统数据的一致性、可用性和分区的可接受性。 存储高可用性的典型体系结构包括主从模式和群集模式。
在主从模式下，主站负责读写，并定期向从站复制数据。 因为从站只负责读取操作，所以可以减轻对主节点的访问压力。 当主机停机时中选择所需的族。 通过手动方法，可以将其中一个节点切换到主节点。 主从模式发生故障时，需要手动干预。 此外，客户端还必须感知主从关系，并将不同的操作发送到不同的机器进行处理。 在此模式下，每台机器上存储的是全部量的数据然而，由于单个数据存储量始终是上限的，因此存在存储容量的限制，并且容量不容易扩展。 与主从操作的高可用性类似，如果主机出现故障，主机无法自动恢复，则需要手动操作，并且无法保证可用性。
主从高可用性存储模式
群集模式由多个节点组成，每个节点包含一部分数据。 如果客户端存储数据，则根据分片算法将数据路由到不同的存储节点。 在群集节点之间执行一致算法，如果出现节点关闭共识算法选出新的主节点，调度集群的数据存储。 在基于共识的复制系统中，写入被提议到一个节点上，然后被复制到一定数量的其他节点上。 大多数节点在确认写入后可以提交。 确保一致性，提供高可用性。 由于从节点可用于读取数据，因此减轻了对主节点的访问压力。
总结
近几十年来，系统可用性体系结构从主备模式、主从模式到高可用性集群都有了很大的进步设计师基于CAP原则，不断寻求适合自己应用场景的解决方案。 主从模式主要适用于需要高速写入的APP场景，而集群模式适用于需要一致性的APP场景。 目前，许多系统服务部署在全球各地，而且服务永远不会停止
正在考虑更好的可用性和更大规模的体系结构。
马耀耀
趣味连锁科技数据网格实验室BitXMesh后端开发工程师
本文来源： xy 001
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