集群和负载均衡的区别,mysql集群如何做负载均衡

集群和负载均衡的区别，mysql集群如何做负载均衡？

mysql集群的每个数据库的数据仍是全量保存的，及时同步的，作用在于多SQL请求处理的负载均衡。

培训班出来的java初级程序员需要掌握什么知识可以进入公司？

看了一下其他人的回答，个人觉得不用那么复杂。我是在大学学习软件专业，大二就进入培训机构培训Java。下面根据我的经历说一点我的看法。

培训机构出来的是优势还是劣势？

这个在我刚培训出来找工作的时候一直困扰着我，一直都有这个疑惑甚至不自信，每次在我填培训经历的时候我都不知道填上去是好是坏。后来我问了我面试的好几家公司的HR，他们都有一致的意见：同等条件下培训机构出来的是有优势的。相较于自学，培训机构培训的课程体系较为完善，对IT市场的信息把控和风向监控能力较成熟，企业比较看重的除了基础技能之外还有项目实战经验，这些培训机构大都是能提供的。最好的情况是你在大学是学的软件相关专业，然后再去培训机构进行培训，这样对Java的认识是会更深刻的。

上海初级Java程序员待遇

刚出来的初级程序员来说，如果你没毕业，以一个实习生的身份进公司是最好的，只要你不是太差，大都能顺利转正的。我以前有个同学，在上海一家小公司实习，公司给的实习工资5k，而我在成都只有2k。如果你已经毕业，只要技术不是太差，找一些Java基础的工作也是比较容易的，我大学室友毕业刚去上海的时候是7k+，只要生活要求不是太高，是完全能养活自己的，程序员作为高薪岗位都养活不了自己，那岂不是很多人都养不活自己。

掌握什么知识

初级程序员如果你目标不是很远大，只是进一般的公司的话，你不需要会太多。把下面几点学好就ok。

Java基础

Java开源框架如Spring全家桶：Spring/SpringMVC/SpringBoot/SpringCloud

Java持久层框架：Mybatis/Hibernate

一门数据库：Oracle/Mysql

了解前端：HTML/CSS/JS/AJAX

一些工具软件如Idea/SVN等

相信以上所列知识技能在Java培训机构都会培训的。

大家都是从新手走过来的，面试的时候多刷一些面试题，面试几家之后自己有了经验和信心，后面的面试就会更得心应手，题主要对自己有信心，加油吧。

nigx负载均衡原理？

所谓负载均衡，就是 Nginx 把请求均匀的分摊给上游的应用服务器，这样即使某一个服务器宕机也不会影响请求的处理，或者当应用服务器扛不住了，可以随时进行扩容。

在 x 轴上，可以通过横向扩展应用服务器集群，Nginx 基于 Round-Robin 或者 Least-Connected 算法分发请求。但是横向扩展并不能解决所有问题，当数据量大的情况下，无论扩展多少台服务，单台服务器数据量依然很大。

在 y 轴上，可以基于 URL 进行不同功能的分发。需要对 Nginx 基于 URL 进行 location 的配置，成本较高。

在 z 轴上可以基于用户信息进行扩展。例如将用户 IP 地址或者其他信息映射到某个特定的服务或者集群上去。

这就是 Nginx 的负载均衡功能，它的主要目的就是为了增强服务的处理能力和容灾能力。

服务器分布式和集群的区别？

简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。例如：如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！以下是摘抄自网络文章：一、集群概念 1. 两大关键特性集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性： · 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。 · 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。 2. 两大能力为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力： · 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。 · 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。 3. 两大技术实现集群务必要有以下两大技术： · 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。 · 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。二、集群分类 Linux集群主要分成三大类(高可用集群，负载均衡集群，科学计算集群)高可用集群(High Availability Cluster)负载均衡集群(Load Balance Cluster)科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 具体包括： Linux High Availability 高可用集群 (普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等) Linux Load Balance 负载均衡集群 (LVS等....) Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群 (Beowulf 类集群....) 三、详细介绍 1. 高可用集群(High Availability Cluster) 常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。 2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster) 负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。 3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster) 高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。 3.1 高性能计算分类 3.1.1 高吞吐计算(High-throughput Computing) 有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。 3.1.2 分布计算(Distributed Computing) 另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。四、分布式（集群）与集群的联系与区别分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。分布式中的每一个节点，都可以做集群。而集群并不一定就是分布式的。举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多，但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。