架构篇27:如何设计计算高可用架构?
文章目录
- 主备
- 主从
- 集群
- 小结
计算高可用的主要设计目标是:当出现部分硬件损坏时,计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险,单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单:通过增加更多服务器来达到计算高可用。
计算高可用架构的设计复杂度主要体现在任务管理方面,即当任务在某台服务器上执行失败后,如何将任务重新分配到新的服务器进行执行。因此,计算高可用架构设计的关键点有下面两点。
- 哪些服务器可以执行任务
第一种方式和计算高性能中的集群类似,每个服务器都可以执行任务。例如,常见的访问网站的某个页面。
第二种方式和存储高可用中的集群类似,只有特定服务器(通常叫“主机”)可以执行任务。当执行任务的服务器故障后,系统需要挑选新的服务器来执行任务。例如,ZooKeeper 的 Leader 才能处理写操作请求。
- 任务如何重新执行
第一种策略是对于已经分配的任务即使执行失败也不做任何处理,系统只需要保证新的任务能够分配到其他非故障服务器上执行即可。
第二种策略是设计一个任务管理器来管理需要执行的计算任务,服务器执行完任务后,需要向任务管理器反馈任务执行结果,任务管理器根据任务执行结果来决定是否需要将任务重新分配到另外的服务器上执行。
需要注意的是:“任务分配器”是一个逻辑的概念,并不一定要求系统存在一个独立的任务分配器模块。例如:
- Nginx 将页面请求发送给 Web 服务器,而 CSS/JS 等静态文件直接读取本地缓存。这里的 Nginx 角色是反向代理系统,但是承担了任务分配器的职责,而不需要 Nginx 做反向代理,后面再来一个任务分配器。
- 对于一些后台批量运算的任务,可以设计一个独立的任务分配系统来管理这些批处理任务的执行和分配
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作者:翰墨之道,毕业于国际知名大学空间信息与计算机专业,获硕士学位,现任国内时空智能领域资深专家、CSDN知名技术博主。多年来深耕地理信息与时空智能核心技术研发,精通 QGIS、GrassGIS、OSG、OsgEarth、UE、Cesium、OpenLayers、Leaflet、MapBox 等主流工具与框架,兼具…...
