大数据中常用的高可用和负载均衡架构设计模式有哪些

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下面总结一下常见的高可用和负载均衡架构模式。

1. 客户端切换。

客户端配置多个服务器地址。如果发生某个服务器无法访问或者使用异常，客户端就切换到其它服务器上。

优点：简单，高效，可以在业务层面检测服务可用性

缺点：需要提前配置。

MySQL connect 这样做load balance 和failed over .在JDBC连接上可以配置多个服务器。

# Connection URL for a server failover setup: 
jdbc:mysql//primaryhost,secondaryhost1,secondaryhost2/test

2. DNS映射

DNS服务返回不同的IP来达到切换和负载均衡的效果。由于DNS会缓存，实际使用中问题会比较多。.

优点：对使用者是透明，

缺点：由于DNS缓存问题，可能切换不及时

3. 服务注册发现

注册服务器（zookeeper）用来管理当前可以用的服务提供。dubbo使用这种方式来实现。

优点：可以使用复杂的负载均衡策略，可以实现服务路由。

缺点：实现复杂

4. keepalive+浮动IP

如果正在使用的机器出问题，外网Ip可以根据情况，分配到另外一台主机上。这样IP切换对外部访问者是透明的。不过要实现浮动IP，对底层网络的支持。在现在的云服务器中无法使用。

优点： 高效，对客户端透明

缺点： 对主机网络有要求，无法在云服务器中使用。

5 代理服务器(nginx ,lVS,Haproxy)

代理服务器检测上游服务器是否可用。并且会根据一定策略来路由前端过来的请求。为了避免代理服务器出现故障，导致系统无法被访问。所以一般都要结合keepalive+vip一起使用。

优点： 支持大量服务器，可以配置复杂路由规则

缺点：代理服务器有单点问题，故障检测不及时

总结以上模式主要区别在：

1. 服务器信息谁维护，客户端，代理服务器或者注册服务

2. 故障发现手段。通用的检测方式只能检查端口能不能连接，如果出现服务器僵尸情况常常不能及时被发现。

3. 服务器利用率。

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本文题目：大数据中常用的高可用和负载均衡架构设计模式有哪些
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