多路服务器所存在价值是什么?跟分布式集群有何区别?

说到服务器,单服务器和多处理器服务器备受人们关注的问题,那么为什么会出现单一和多处理器服务器呢?

       一、例如你是服务器进行初级选手,你可以通过这么一个回答。

       总之,多处理器服务器,以提高服务器的性能,计算主要负责CPU的功能,一个多CPU性能肯定会在性质更强。

       我们将CPU比作一个企业运输卡车,货物管理就是因为我们要计算的信息,CPU运算就类似于卡车运输过程中货物。同一工作时间可以运送的货物越多,说明CPU运算处理能力越强。

       单个CPU系统就像一辆卡车在车道上行驶。 由于汽车数量少,运输能力有限。 之前CPU厂商都在不断的提高卡车的载重量,这是提高他运输能力的主要频率。

       双 cpu 系统-价格相当于两辆卡车运行在两个交叉车道。 大多数车辆在自己的公路上行驶,但偶尔会相遇,停下来避开。 双 cpu 传输能力是最强的,由于车辆的多路径宽度。

       所以需要我们教师可以从CPU数量上简单来判断企业服务器的性能,一般学生来说,双路的服务器系统要比单路的要强。但这并不具有绝对。

       二、如果你想成为信息技术研究专家,还需我们要知道下面的

       也许有人会说,要付出更多的服务器CPU性能强劲,所以我们需要一个更小的高性能服务器CPU呗,不是两个四,四到八个甚至没有数百人。这并没有解决问题服务器的性能还不够?

       答案我们肯定是自己不行的,CPU仅能通过影响企业服务器的一定的性能,服务器的性能研究除了跟CPU相关,更重要的还跟服务器的I/O速度发展有关。

        我们都知道,无论是强还是功率,处理器的主频率都大于1G Hz,即时钟周期远小于1ns,处理器可以在一个时钟周期内处理多个指令,每个指令的平均处理时间甚至更短。

       相比之下,i / o 访问速度要慢得多,cpu 访问本身必须是最快的缓存,延迟时间为10 ns,相当于几十个时钟周期; 本地内存访问延迟时间可控制在100 ns 以内,内存可跨 cpu 节点访问,延迟时间为美国级; 对于 pci-e 上的设备,多级访问,如 vfs、 diver,甚至访问,延迟时间至少为10 us 或更多。

       在目前的技术条件下,I / O瓶颈,提高系统的性能,如果I / O问题没有得到解决,处理器的数量的增加并不一定导致更高的性能,在极端情况下,新资源可能的I / O的所有消耗。简单地增加CPU的数量不显著提高服务器性能。

       所以,如何通过建立自己一个I/O模型,尽量降低I/O对系统进行性能的开销,是多路服务器结构设计必须要充分考虑的关键技术问题研究之一。目前企业来说,四路服务器在I/O性能管理方面发展已经没有达到这样一个重要极限,在多路的产品反而因为I/O的影响达不到想要的性能。这也是我国目前服务器厂商服务器产品最多也就基本在四路的原因。

       三、不分布式集群可以提供更高的性能,你为什么有多个服务器?

       有人会问,多路服务器不就是增加了企业服务器的性能了吗?我通过一个分布式集群不一样的人可以有效提升工作性能吗?

        虽然服务器节点的内部通信将限制系统性能的提高,但它仍然远远优于节点外部的通信。 节点外的通信延迟一般在ms级,最高甚至是第二级。 如果处置不当会严重降低系统性能,影响实际业务,这是大型在线交易处理系统必须采用多渠道服务器的主要原因。

       在线事务处理必须基于相同的数据源,每个处理器必须频繁通信以保证数据的一致性,如果采用集群技术,服务器的每个处理器核将等待数据很长时间,这种延迟将随着节点数量的增加而飙升,系统将很快出现可扩展性瓶颈。

       分布式技术正被广泛应用于各大互联网运营商实际上是一个反例,许多传统工业用户也分布式技术,可以更好地开展自己的业务。其实,这是一种误解,有两种类型的系统在设计原理有着根本的不同。

       例如可以采取全分布式架构的阿里巴巴为例,后台确实经过了双十一那种近乎灾难式的压力考验,但是很多天猫购物发展的人也会遇到一些虚假下单成功、支付完成后订单仍显示未支付等问题,这些社会问题研究都是企业各个方面系统设计之间存在数据结果不一致导致的,如果阿里巴巴公司能够在关键技术系统中采用多路服务器将节点间通讯转化为节点内通讯,降低财务内部环境交互学习压力,系统主要表现肯定会好得多。

       只有在用户体验的方面,这些问题在淘宝是一个问题,如双十一结束后,可以通过人工手段或其他,但银行,电信等行业用户可以解决的问题是难以容忍这样那样的问题,它们从来没有讨论的数据一致性问题,所以它们通常被分布技术在非生产系统中使用的,所使用的生产系统都是清一色大型服务器和关系数据库,传统事务处理模式仍是不可替代的。

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