編譯分布式存儲官網

① 什麼是分布式數據存儲

什麼是分布式存儲

分布式存儲是一種數據存儲技術，它通過網路使用企業中每台機器上的磁碟空間，這些分散的存儲資源構成了虛擬存儲設備，數據分布存儲在企業的各個角落。

分布式存儲系統，可在多個獨立設備上分發數據。傳統的網路存儲系統使用集中存儲伺服器來存儲所有數據。存儲伺服器成為系統性能的瓶頸，也是可靠性和安全性的焦點，無法滿足大規模存儲應用的需求。分布式網路存儲系統採用可擴展的系統結構，使用多個存儲伺服器共享存儲負載，利用位置伺服器定位存儲信息，不僅提高了系統的可靠性，可用性和訪問效率，而且易於擴展。

② 國內較好的分布式雲存儲產品有哪些

阿里雲的分布式存儲系統盤古是自主研發的代表，支撐了大多數阿里雲的存儲和計算產品。
網路，github上有個開源的分布式文件系統，但是感覺跟工業級差別比較大。
騰訊，PaxosStore應該算一個。
華為，好多做存儲的團隊，有使用開源的，有自研的。
雲科數據，YK4000及YK6000的兩款超融合一體機的市場前景頗為看好，這與其行業領先、與世界同步的技術優勢不無關系，採用了核心分布式存儲軟體EMC ScaleIO，搭建起與谷歌、Facebook、亞馬遜等 Web大規模的公有雲相同的基礎架構。
大公司應該都有能力和資源自己寫分布式存儲系統，就看如何打磨得更適合自己的業務特點了。

③ Hadoop到底是什麼玩意

Hadoop到底是個啥？
答：Hadoop是基於廉價設備利用集群的威力對海量數據進行安全存儲和高效計算的分布式存儲和分析框架，Hadoop本身是一個龐大的項目家族，其核心 家族或者底層是HDFS和MapRece，HDFS和MapRece分別用來實現對海量數據的存儲和分析，其它的項目，例如Hive、HBase 等都是基於HDFS和MapRece，是為了解決特定類型的大數據處理問題而提出的子項目，使用Hive、HBase等子項目可以在更高的抽象的基礎上更簡單的編寫分布式大數據處理程序。Hadoop的其它子項目還包括Common, Avro, Pig, ZooKeeper, Sqoop, Oozie 等，隨著時間的推移一些新的子項目會被加入進來，一些關注度不高的項目會被移除Hadoop家族，所以Hadoop是一個充滿活力的系統。
Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分布式計算開源框架，提供了一個分布式文件系統子項目(HDFS)和支持MapRece分布式計算的軟體架構。
Apache Hive: 是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，通過類sql語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用，十分適合數據倉庫的統計分析。
ApachePig: 是一個基於Hadoop的大規模數據分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的數據分析請求轉換為一系列經過優化處理的MapRece運算。
ApacheHBase: 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
Apache Sqoop: 是一個用來將Hadoop和關系型資料庫中的數據相互轉移的工具，可以將一個關系型資料庫（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。
Apache Zookeeper: 是一個為分布式應用所設計的分布的、開源的協調服務，它主要是用來解決分布式應用中經常遇到的一些數據管理問題，簡化分布式應用協調及其管理的難度，提供高性能的分布式服務 ApacheMahout:是基於Hadoop的機器學習和數據挖掘的一個分布式框架。Mahout用MapRece實現了部分數據挖掘演算法，解決了並行挖掘的問題。
ApacheCassandra:是一套開源分布式NoSQL資料庫系統。它最初由Facebook開發，用於儲存簡單格式數據，集Google BigTable的數據模型與AmazonDynamo的完全分布式的架構於一身 Apache Avro: 是一個數據序列化系統，設計用於支持數據密集型，大批量數據交換的應用。Avro是新的數據序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制 ApacheAmbari: 是一種基於Web的工具，支持Hadoop集群的供應、管理和監控。
ApacheChukwa: 是一個開源的用於監控大型分布式系統的數據收集系統，它可以將各種各樣類型的數據收集成適合 Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供Hadoop 進行各種 MapRece 操作。
ApacheHama: 是一個基於HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)並行計算框架, Hama可用於包括圖、矩陣和網路演算法在內的大規模、大數據計算。
ApacheFlume: 是一個分布的、可靠的、高可用的海量日誌聚合的系統，可用於日誌數據收集，日誌數據處理，日誌數據傳輸。
ApacheGiraph: 是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統， 基於Hadoop平台，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和Google 的 Pregel。
ApacheOozie: 是一個工作流引擎伺服器, 用於管理和協調運行在Hadoop平台上（HDFS、Pig和MapRece）的任務。
ApacheCrunch: 是基於Google的Flumejava庫編寫的Java庫，用於創建MapRece程序。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用於實現如連接數據、執行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫 ApacheWhirr: 是一套運行於雲服務的類庫（包括Hadoop），可提供高度的互補性。Whirr學支持Amazon EC2和Rackspace的服務。
ApacheBigtop: 是一個對Hadoop及其周邊生態進行打包，分發和測試的工具。
ApacheHCatalog: 是基於Hadoop的數據表和存儲管理，實現中央的元數據和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關系視圖。
ClouderaHue: 是一個基於WEB的監控和管理系統，實現對HDFS，MapRece/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

④ 國內的分布式存儲公司有哪些

杉岩數據，專注軟體定義存儲，目前，杉岩數據軟體定義存儲系列產品主要為統一存儲平台（SandStoneUSP）、海量對象存儲（SandStoneMOS）、超融合一體機（SandStoneHyperCube），已經在政府、企業、醫療、教育、金融和運營商等多個行業近百家用戶中成功部署。杉岩數據與Intel、Mellanox和三星等基礎架構技術領導廠商均有緊密的研發合作關系，在產品創新、用戶體驗、性能及可靠性等方面將不斷提升和優化，力爭成為中國領先的軟體定義存儲領導廠商。

⑤ 在個人電腦上怎麼進行分布式編譯伺服器的安裝

方法一:直接在命令行安裝

~$ aptitude install distcc

方法二: 下載distc，解壓，編譯安裝如下：

~$ wgethttp://distcc.samba.org/ftp/distcc/distcc-2.18.3.tar.bz2

~$ tar-jxf distcc-2.18.3.tar.bz2

~$ cddistcc-2.18.3

~$./configure && make && sudo make install

⑥ 國內有哪些知名的分布式存儲廠商

目前主流的分布式存儲廠商主要分兩類：

• 自主研發，比如國內的主要有 SmartX，華為，國外的主要有 vSAN ，Nutanix；

• 基於開源的 Ceph 研發，比如 XSKY，杉岩，深信服。

⑦ 國內的分布式存儲公司有哪些

瑞馳憑借自主可控、成熟、穩定的大數據及雲計算產品，提供豐富、完善、應需而變的全套解決方案。vCluster分布式存儲系列採用先進的分布式架構，將一個任務分給多個存儲節點並行處理，大大提高了存儲效率。我的答案能否幫你解決問題，如果能希望能採納下

⑧ 什麼是分布式數據存儲

什麼是分布式存儲
這個詞彙是源於國外，簡稱是DSS，簡單來說，就是存儲設備分布在不同的地理位置，數據就近存儲，將數據分散在多個存儲節點上，各個節點通過網路相連，對這些節點的資源進行統一的管理，從而大大緩解帶寬壓力，同時也解決了傳統的本地文件系統在文件大小、文件數量等方面的限制。
為什麼分布式存儲這么重要
分布式存儲的誕生有著很強的優越性，主要體現在靈活性、速度、成本等方面。
靈活性方面：分布式存儲系統使用強大的標准伺服器（在CPU，RAM以及網路連接/介面中），它不再需要專門的盒子來處理存儲功能。而且允許標准伺服器運行存儲，這是一項重大突破，這意味著簡化IT堆棧並為數據中心創建單個構建塊。通過添加更多伺服器進行擴展，從而線性地增加容量和性能。
速度方面：如果你研究一個專門的存儲陣列，你會發現它本質上是一個伺服器，但是他只能用於存儲，為了擁有快速存儲系統，你要花費的成本非常高。即使在今天大多數系統中，當你為存儲系統進行擴展時，也不會提高整個系統的性能，因為所有流量都必須通過「頭節點」或主伺服器（充當管理節點）。但是在分布式存儲系統中，任何伺服器都有CPU，RAM，驅動器和網路介面，它們都表現為一個組。因此，每次添加伺服器時，都會增加總資源池，從而提高整個系統的速度。
成本方面：分布式存儲組織將最大限度地降低基礎設施成本高達90％！沒錯，是90%，因為驅動器和網路所花費的成本非常低，極大的提高了伺服器的使用效率，同時，數據中心所花費的電力、空調費、所佔空間等費用也減少了，管理起來更加方面，所需要的人也更少。這也是為什麼如今各大公司都在部署分布式存儲。

⑨ 國內做分布式存儲研發的公司有哪些

做過一些集成項目，國內集群NAS（分布式文件系統）這塊了解一些，隨便說說，僅限於通用集群NAS。宣傳自研集群NAS的公司不少，OEM居多，做研發的不多，完全自研就更少了。列一些接觸過，完全自研，產品化程度相對高一些的吧。大一點的，華為 （oceanstor 9000），曙光（parastor）。市場上見的比較多了。小一點的，龍存，這個算是老牌子了。聚存，這個知道的人不多。基於ceph的公司這幾年不少，用過其中一家的東西，塊這塊還行，文件這塊還需要時間。分布式存儲其實是一個比較大的領域。有分布式資料庫、分布式文件系統、分布式塊（ServerSAN）、分布式對象存儲之類。做的公司挺多，不過真正都自己的代碼的挺少，很多都是開源改的。分布式數據來說一般互聯網公司用的多，像阿里，騰訊、網路都有自己分布式資料庫。國內做分布式文件系統來說，數中科院的一幫人做的最早。從中科院出來人基本的分為三家，曙光，龍存，達沃。這三家基本都屬於自研並且應用時間都在國內來說時間最久了。也有像華為、淘寶、網路、騰訊的文件系統。

⑩ 技術面試會問很多技術問題嗎

筆者其實沒有想到去面試，只是在智聯上更新了一下簡歷，就陸陸續續接到很多獵頭的郵件和電話，實在是沒准備好要去面試，就推掉了幾家公司的面試了。正因為筆者也很久沒有面試了，筆者也想去面試學習一下，閑話少說，下面就分享給大家筆者在2018年1月4號上午10點30分的面試經歷：

首先，獵頭或者公司人資會把公司的介紹及崗位要求發到你郵箱（或者QQ、微信），下面這份是獵頭發給我的崗位說明，為了職業道德操守，公司的介紹和面試通知信息我就不貼出來了，我就把崗位要求貼出來：

職位描述：

1、 負責應用伺服器的安裝、配置、優化與維護；

2、 負責應用系統的日誌信息備份、管理、維護與分析；

3、 負責應用系統的日常監測於維護、故障處理、性能分析與優化；

4、 負責應用部署系統、環境配置系統、監控系統的開發、部署、升級與維護，建設高性能的運維平台。

崗位要求:

1、 熟悉linux操作系統的基礎知識，熟練使用Linux常用操作命令；

2、 熟練配置Nginx、HAproxy 等應用相關軟體的部署、配置與優化維護；

3、 熟悉網路基礎知識、熟悉TCP/IP的工作原理，會配交換機或路由器，能熟練的對網路情況進行分析

4、 熟悉shell/perl/python中的一種或多種進行運維程序的開發；

5、 熟悉Nagios,Ganglia等監控軟體

看著上面的要求大家是不是覺得要求也不高啊，你要細看就會發現，這家公司要求的還挺多，不僅要會網路知識（熟悉TCP/IP好像是每家單位的都會寫這樣的要求），還要會開發技能。相信很多做運維的兄弟在網路這一塊是個頭疼的事情，都對交換機和路由器不怎麼會配置和管理。

然後，筆者詳細了解他們公司，了解崗位要求，在突擊復習一下可能會問到的知識點和技術點。到了面試的這天時間，早早的起床，把牙一定要刷干凈，特別是有口臭的兄弟，最好准備點口香糖，到達面試公司前嚼塊口香糖，以免因為口氣的原因熏到面試官，讓你在面試官心裡減分。早點要記得吃，如果你是下午面試的話也要吃午飯，吃早點了精氣神就有了。還要注意，帶上你的簡歷和一支筆，雖然他們那邊也會有你的簡歷，為了以防萬一還是准備好簡歷。

最後，關鍵點來了，就是和面試官溝通了，有筆試的公司會讓你做些面試題，沒有筆試就直接和面試官聊了，下面是我和面試官溝通完之後記住的一些問題，分享給大家看一下，筆者一共記住了7個問題，好像還有兩個問題實在想不起來了，如果大家有更恰當的回答一定要貼出來一起探討和進步：

1、介紹下自己？（幾乎每家公司首先都會讓你做個自我介紹，好像是必修課一樣）

筆者回答：此處省略筆者的自我介紹，筆者建議介紹自己的時間不宜過長，3-4分鍾為宜，說多了面試官會覺得你太啰嗦了。說太少了也不行，那樣會讓人感覺你的經歷太簡單了、太空了。正常情況下，一般你在做自我介紹的同時，面試官這個時候在看你的簡歷，他需要一邊看簡歷、一邊聽你介紹自己，如果你說個幾句話就把自己介紹完了，他肯定還沒緩過神來，對你的映像會減分的。在介紹的同時思維要清晰，邏輯要清楚，最好是根據你簡歷上寫的經歷來介紹，這樣可以把面試官的思路帶到你這里來，讓他思路跟著你走。不要東扯一句，西扯一句。竟量少介紹自己的性格、愛好（最好能不說就不說），你可以簡單羅列干過幾家公司（最多羅列3家公司/也包含目前所在的公司，注意順序不要亂），都在那幾家公司負責什麼工作，都用過什麼技術，在著重介紹一下你目前所在的公司是負責哪些工作的，可以稍微詳細一點介紹，不要讓面試官聽著暈頭轉向的感覺。

2、灰度發布如何實現？

筆者回答：其實對這個問題筆者也答的不好，就不寫出來誤導大家了。大家有好的方法可以共享出來。不過筆事後在知呼上看到了一位網友的建議覺得不錯，大家可以參考看一下 ：https://www.hu.com/question/20584476

3、Mongodb熟悉嗎，一般部署幾台？

筆者回答：部署過，沒有深入研究過，一般mongodb部署主從、或者mongodb分片集群；建議3台或5台伺服器來部署。MongoDB分片的基本思想就是將集合切分成小塊。這些塊分散到若乾片裡面，每個片只負責總數據的一部分。 對於客戶端來說，無需知道數據被拆分了，也無需知道服務端哪個分片對應哪些數據。數據在分片之前需要運行一個路由進程，進程名為mongos。這個路由器知道所有數據的存放位置，知道數據和片的對應關系。對客戶端來說，它僅知道連接了一個普通的mongod，在請求數據的過程中，通過路由器上的數據和片的對應關系，路由到目標數據所在的片上，如果請求有了回應，路由器將其收集起來回送給客戶端。

4、如何發布和回滾，用jenkins又是怎麼實現？

筆者回答：發布：jenkins配置好代碼路徑（SVN或GIT），然後拉代碼，打tag。需要編譯就編譯，編譯之後推送到發布伺服器（jenkins裡面可以調腳本），然後從分發伺服器往下分發到業務伺服器上。

回滾：按照版本號到發布伺服器找到對應的版本推送

5、Tomcat工作模式？

筆者回答：Tomcat是一個JSP/Servlet容器。其作為Servlet容器，有三種工作模式：獨立的Servlet容器、進程內的Servlet容器和進程外的Servlet容器。

進入Tomcat的請求可以根據Tomcat的工作模式分為如下兩類：

Tomcat作為應用程序伺服器：請求來自於前端的web伺服器，這可能是Apache, IIS, Nginx等；

Tomcat作為獨立伺服器：請求來自於web瀏覽器；

6、監控用什麼實現的？

筆者回答：現在公司的業務都跑在阿里雲上，我們首選的監控就是用阿里雲監控，阿里雲監控自帶了ECS、RDS等服務的監控模板，可結合自定義報警規則來觸發監控項。上家公司的業務是託管在IDC，用的是zabbix監控方案，zabbix圖形界面豐富，也自帶很多監控模板，特別是多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控做得非常不錯，不過需要在每台客戶機（被監控端）安裝zabbix agent。

7、你是怎麼備份數據的，包括資料庫備份？

筆者回答：在生產環境下，不管是應用數據、還是資料庫數據首先在部署的時候就會有主從架構、或者集群，這本身就是屬於數據的熱備份；其實考慮冷備份，用專門一台伺服器做為備份伺服器，比如可以用rsync+inotify配合計劃任務來實現數據的冷備份，如果是發版的包備份，正常情況下有台發布伺服器，每次發版都會保存好發版的包。

總結

總結一下面試注意幾點事項，可能筆者也說得不太對，為了我們運維工作的兄弟們都能拿到高薪，大家一定要指證出來一起進步、一起探討：

第一，你要對自己的簡歷很熟悉，簡歷上的寫的技能自己一定要能說出個一二，因為面試官的很多問題都會挑你簡歷上寫的問。比如你簡歷上寫了這么一條技能「熟悉mysql資料庫的部署安裝及原理」。你即然寫了這么一條技能，你在怎麼不熟悉你也要了解mysql的原理，能說出個大概意思。萬一面試官問到了你寫的這一條，你都答不上來，那在他心裡你又減分了，基本上這次面試希望不大。

第二，如果面試官問到你不會的問題，你就說這個不太熟悉，沒有具體研究過，千萬別不懂裝懂，還扯一堆沒用的話題來掩飾，這樣只會讓面試官反感你。

第三，准備充分，竟可能多的記住原理性的知識，一般面試問的多的就是原理。很少問具體的配置文件是怎麼配置的。面試前也要了解清楚「職位描述」和「崗位要求」，雖然有時候大多數不會問到崗位要求的問題，但也要了解和熟悉。

第四，面試完後一定要總結，盡量記住面試官問的每一個問題，回去記錄下來，如果問到不會的問題，事後要立馬查網路或者找朋友搞清楚、弄明白，這樣你才能記勞，下次面試說不定又問到同樣的問題。

問完之後，面試官就跟我聊薪資待遇了，問我多少錢能達到自己的要求，我就不便透露了，可以私聊，哈哈，後續筆者會陸陸續續更新以前面試的經歷和問題，有需要的朋友可以轉載或者收藏起來一起討論。

基於大家熱情高昂的氣氛，筆者又花了一個下午的時間回憶並整理在2017年2月24號筆者在東三環邊上（快到東四環了，沒有地鐵過去，到了四惠還要轉公交車）的一家傳媒公司的面試經歷，還好筆者有做筆記的習慣，把之前面試的問題都記錄在案，這一次的面試筆者可是記憶猶新，因為這次這家公司都跟筆者發offer了，實在是真心不想去這家公司就找原因推掉了，大家可別學我這么不靠譜。下面是這家公司中的崗位要求說明：

崗位職責：
1、負責公司產品的版本控制、構建和發布管理；
2、負責公司統一配置庫管理工作，許可權管理與分配准確及時，定期完成配置備份；
3、負責公司內部開發/測試伺服器的運行管理工作；
4、負責Linux操作系統的安裝、配置、監控和維護、問題處理、軟體升級、 數據備份、應急響應、故障排除等、保證線上環境的穩定運行；
5、負責支撐平台24×7穩定運行，並進行前瞻性容量規劃；
6、負責公司機房伺服器日常維護及網路系統安裝、部署、維護工作。

崗位要求：
1、計算機相關專業本科及以上學歷，2年以上運維或配置管理工作經驗；
2、至少熟悉一種監控系統搭建，如Nagios/Zabbix/等；
3、至少熟悉一種集群管理工具，如Ansible/SaltStack等；
4、有使用集成發布工具發布構建經驗優先。比如：bamboo或者Jenkins；
5、熟悉Unix/Linux操作系統，熟悉Weblogic/tomcat等中間件，能夠編寫shell腳本，熟悉軟體開發過程及過程產品，有一定的網路基礎；
6、熟悉rsyslog, flume等日誌收集和處理系統；
7、具有強烈的安全意識及較強的溝通協調和學習能力，良好的團隊合作精神，工作積極主動。

過去之後，前台美眉把我帶到他們公司的地下室，我掃視了一下周圍的環境，貌似旁邊就是機房，因為我聽到伺服器的聲音。等了幾分鍾，面試官下來了，面試官目測比較瘦，看著跟我身材差不多（應該不到120），他說他是負責運維部的，然後開始就叫我先自我介紹，都是一個套路，免不了介紹的，所以兄弟們一定要把自我介紹練好。然後開始問我問題了，跟面試官聊得還行，問我應該有不下10個以上的問題，我記住了下面有10個問題：

1、LVS負載的原理，和Nginx負載有啥區別？

筆者回答：這個問題我覺得面試官司沒問好，正常都會這么問「LVS有哪些負載均衡技術和調度演算法?"。我回答就是按我說的這種問法回答的，反正他也頻繁點頭，當然，筆者回答的可能沒有下面我整理出來的那麼詳細，大概意思我都說明白了。

LVS是Liunx虛擬伺服器的簡稱，利用LVS提供的負載均衡技術和linux操作系統可實現高性能、高可用的伺服器集群，一般LVS都是位於整個集群系統的最前端，由一台或者多台負載調度器（Director Server）組成，分發給應用伺服器（Real Server）。它是工作在4層（也就是TCP/IP中的傳輸層），LVS是基於IP負載均衡技術的IPVS模塊來實現的，IPVS實現負載均衡機制有三種，分別是NAT、TUN和DR，詳述如下：

 VS/NAT： 即（Virtual Server via Network Address Translation）

也就是網路地址翻譯技術實現虛擬伺服器，當用戶請求到達調度器時，調度器將請求報文的目標地址（即虛擬IP地址）改寫成選定的Real Server地址，同時報文的目標埠也改成選定的Real Server的相應埠，最後將報文請求發送到選定的Real Server。在伺服器端得到數據後，Real Server返回數據給用戶時，需要再次經過負載調度器將報文的源地址和源埠改成虛擬IP地址和相應埠，然後把數據發送給用戶，完成整個負載調度過程。

可以看出，在NAT方式下，用戶請求和響應報文都必須經過Director Server地址重寫，當用戶請求越來越多時，調度器的處理能力將稱為瓶頸。

 VS/TUN ：即（Virtual Server via IP Tunneling）

也就是IP隧道技術實現虛擬伺服器。它的連接調度和管理與VS/NAT方式一樣，只是它的報文轉發方法不同，VS/TUN方式中，調度器採用IP隧道技術將用戶請求轉發到某個Real Server，而這個Real Server將直接響應用戶的請求，不再經過前端調度器，此外，對Real Server的地域位置沒有要求，可以和Director Server位於同一個網段，也可以是獨立的一個網路。因此，在TUN方式中，調度器將只處理用戶的報文請求，集群系統的吞吐量大大提高。

 VS/DR： 即（Virtual Server via Direct Routing）

也就是用直接路由技術實現虛擬伺服器。它的連接調度和管理與VS/NAT和VS/TUN中的一樣，但它的報文轉發方法又有不同，VS/DR通過改寫請求報文的MAC地址，將請求發送到Real Server，而Real Server將響應直接返回給客戶，免去了VS/TUN中的IP隧道開銷。這種方式是三種負載調度機制中性能最高最好的，但是必須要求Director Server與Real Server都有一塊網卡連在同一物理網段上。

回答負載調度演算法，IPVS實現在八種負載調度演算法，我們常用的有四種調度演算法（輪叫調度、加權輪叫調度、最少鏈接調度、加權最少鏈接調度）。一般說了這四種就夠了，也不會需要你詳細解釋這四種演算法的。你只要把上面3種負載均衡技術講明白面試官就對這道問題很滿意了。接下來你在簡單說下與nginx的區別：

LVS的優點：

抗負載能力強、工作在第4層僅作分發之用，沒有流量的產生，這個特點也決定了它在負載均衡軟體里的性能最強的；無流量，同時保證了均衡器IO的性能不會受到大流量的影響；

工作穩定，自身有完整的雙機熱備方案，如LVS+Keepalived和LVS+Heartbeat；

應用范圍比較廣，可以對所有應用做負載均衡；

配置性比較低，這是一個缺點也是一個優點，因為沒有可太多配置的東西，所以並不需要太多接觸，大大減少了人為出錯的幾率。

LVS的缺點：

軟體本身不支持正則處理，不能做動靜分離，這就凸顯了Nginx/HAProxy+Keepalived的優勢。

如果網站應用比較龐大，LVS/DR+Keepalived就比較復雜了，特別是後面有Windows Server應用的機器，實施及配置還有維護過程就比較麻煩，相對而言，Nginx/HAProxy+Keepalived就簡單一點

Nginx的優點：

工作在OSI第7層，可以針對http應用做一些分流的策略。比如針對域名、目錄結構。它的正則比HAProxy更為強大和靈活；

Nginx對網路的依賴非常小，理論上能ping通就就能進行負載功能，這個也是它的優勢所在；

Nginx安裝和配置比較簡單，測試起來比較方便；

可以承擔高的負載壓力且穩定，一般能支撐超過幾萬次的並發量；

Nginx可以通過埠檢測到伺服器內部的故障，比如根據伺服器處理網頁返回的狀態碼、超時等等，並且會把返回錯誤的請求重新提交到另一個節點；

Nginx不僅僅是一款優秀的負載均衡器/反向代理軟體，它同時也是功能強大的Web應用伺服器。LNMP現在也是非常流行的web環境，大有和LAMP環境分庭抗禮之勢，Nginx在處理靜態頁面、特別是抗高並發方面相對apache有優勢；

Nginx現在作為Web反向加速緩存越來越成熟了，速度比傳統的Squid伺服器更快，有需求的朋友可以考慮用其作為反向代理加速器；

Nginx的缺點：

Nginx不支持url來檢測。

Nginx僅能支持http和Email，這個它的弱勢。

Nginx的Session的保持，Cookie的引導能力相對欠缺。

2、redis集群的原理，redis分片是怎麼實現的，你們公司redis用在了哪些環境？

筆者回答：reids集群原理：

其實它的原理不是三兩句話能說明白的，redis 3.0版本之前是不支持集群的，官方推薦最大的節點數量為1000，至少需要3(Master)+3(Slave)才能建立集群，是無中心的分布式存儲架構，可以在多個節點之間進行數據共享，解決了Redis高可用、可擴展等問題。集群可以將數據自動切分(split)到多個節點，當集群中的某一個節點故障時，redis還可以繼續處理客戶端的請求。

redis分片：

分片(partitioning)就是將你的數據拆分到多個 Redis 實例的過程，這樣每個實例將只包含所有鍵的子集。當數據量大的時候,把數據分散存入多個資料庫中,減少單節點的連接壓力,實現海量數據存儲。分片部署方式一般分為以下三種：

（1）在客戶端做分片；這種方式在客戶端確定要連接的redis實例，然後直接訪問相應的redis實例；

（2）在代理中做分片；這種方式中，客戶端並不直接訪問redis實例，它也不知道自己要訪問的具體是哪個redis實例，而是由代理轉發請求和結果；其工作過程為：客戶端先將請求發送給代理，代理通過分片演算法確定要訪問的是哪個redis實例，然後將請求發送給相應的redis實例，redis實例將結果返回給代理，代理最後將結果返回給客戶端。

（3）在redis伺服器端做分片；這種方式被稱為「查詢路由」，在這種方式中客戶端隨機選擇一個redis實例發送請求，如果所請求的內容不再當前redis實例中它會負責將請求轉交給正確的redis實例，也有的實現中，redis實例不會轉發請求，而是將正確redis的信息發給客戶端，由客戶端再去向正確的redis實例發送請求。

redis用在了哪些環境：

java、php環境用到了redis，主要緩存有登錄用戶信息數據、設備詳情數據、會員簽到數據等

3、你會怎麼統計當前訪問的IP，並排序？

筆者回答：統計用戶的訪問IP，用awk結合uniq、sort過濾access.log日誌就能統計並排序好。一般這么回答就夠了，當然你還可以說出其它方式來統計，這都是你的加分項。

4、你會使用哪些虛擬化技術？

筆者回答：vmware vsphere及kvm，我用得比較多的是vmware vsphere虛擬化，幾本上生產環境都用的vmware vsphere，kvm我是用在測試環境中使用。vmware 是屬於原生架構虛擬化技術，也就是可直接在硬體上運行。kvm屬於寄居架構的虛擬化技術，它是依託在系統之上運行。vmware vcenter

管理上比較方便，圖形管理界面功能很強大，穩定性強，一般比較適合企業使用。KVM管理界面稍差點，需要管理人員花費點時間學習它的維護管理技術。

5、假如有人反應，調取後端介面時特別慢，你會如何排查？

筆者回答：其實這種問題都沒有具體答案，只是看你回答的內容與面試官契合度有多高，能不能說到他想要的點上，主要是看你排查問題的思路。我是這么說的：問清楚反應的人哪個服務應用或者頁面調取哪個介面慢，叫他把頁面或相關的URL發給你，首先，最直觀的分析就是用瀏覽器按F12，看下是哪一塊的內容過慢（DNS解析、網路載入、大圖片、還是某個文件內容等），如果有，就對症下葯去解決（圖片慢就優化圖片、網路慢就查看內網情況等）。其次，看後端服務的日誌，其實大多數的問題看相關日誌是最有效分析，最好用tail -f 跟蹤一下日誌，當然你也要點擊測試來訪問介面日誌才會打出來。最後，排除sql，，找到sql去mysql執行一下，看看時間是否很久，如果很久，就要優化SQL問題了，expain一下SQL看看索引情況啥的，針對性優化。數據量太大的能分表就分表，能分庫就分庫。如果SQL沒啥問題，那可能就是寫的邏輯代碼的問題了，一行行審代碼，找到耗時的地方改造，優化邏輯。

6、mysql資料庫用的是主從讀寫分離，主庫寫，從庫讀，假如從庫無法讀取了、或者從庫讀取特別慢，你會如何解決？

筆者回答：這個問題筆者覺得回答的不太好，對mysql比較在行的朋友希望能給點建議。以解決問題為前提條件，先添加從庫數量，臨時把問題給解決，然後抓取slow log ，分析sql語句，該優化就優化處理。慢要不就是硬體跟不上，需要升級；要不就是軟體需要調試優化，等問題解決在細化。

7、cpu單核和多核有啥區別？

筆者回答：很少有面試官會問這樣的問題，即然問到了，也要老實回答。還好筆者之前了解過CPU，我是這么說的：雙核CPU就是能處理多份任務，順序排成隊列來處理。單核CPU一次處理一份任務，輪流處理每個程序任務。雙核的優勢不是頻率，而是對付同時處理多件事情。單核同時只能幹一件事，比如你同時在後台BT下載，前台一邊看電影一邊拷貝文件一邊QQ。

8、機械磁碟和固態硬碟有啥區別？

筆者回答：我擦，啥年代了，還問磁碟的問題，這面試官有點逗啊。那也要回答啊：

HDD代表機械硬碟，SSD代表固態硬碟。首先，從性能方面來說，固態硬碟幾乎完勝機械硬碟，固態硬碟的讀寫速度肯定要快機械硬碟，因為固態硬碟和機械硬碟的構造是完全不同的（具體的構造就沒必要解釋了）。其次，固態盤幾乎沒有噪音、而機械盤噪音比較大。還有就是，以目前的市場情況來看，一般機械盤容量大，價格低；固態盤容量小，價格偏高。但是企業還是首選固態盤。

9、說一下用過哪些監控系統？

筆者回答：這個監控的問題又問到了，筆者在2018年1月4號也被問到類似這樣的問題，筆者曾經用過zabbix、nagios、 cacit等。但是在這次面試中只說用過zabbix和nagios。說完了之後，面試官就讓我說一下這兩個監控有啥區別：

從web功能及畫圖來講：

Nagios簡單直觀，報警與數據都在同一頁面， 紅色即為問題項。Nagios web端不要做任何配置。 Nagios需要額外安裝插件，且插件畫圖不夠美觀。

Zabbix監控數據與報警是分開的，查看問題項需要看觸發器，查看數據在最新數據查看。而且zabbix有很多其它配置項， zabbix攜帶畫圖功能，且能手動把多個監控項集在一個圖中展示。

從監控服務來講：

Nagios自帶的監控項很少。對一些變動的如多個分區、多個網卡進行監控時需要手動配置。

Zabbix自帶了很多監控內容，感覺zabbix一開始就為你做了很多事，特別是對多個分區、多個網卡等自動發現並進行監控時，那一瞬間很驚喜，很省心的感覺。

從批量配置和報警來講：

Nagios對於批量監控主機，需要用腳本在server端新增host，並拷貝service文件。 Nagios用腳本來修改所有主機的services文件，加入新增服務。

Zabbix在server端配置自動注冊規則，配置好規則後，後續新增client端不需要對server端進行操作。 Zabbix只需手動在模板中新增一監控項即可。

總體來講：

Nagios要花很多時間寫插件，Zabbix要花很多時間探索功能。

Nagios更易上手，Nagios兩天弄會，Zabbix兩周弄會。

Zabbix畫圖功能比Nagios更強大

Zabbix對於批量監控與服務更改，操作更簡潔；Nagios如果寫好自動化腳本後，也很簡單，問題在於寫自動化腳本很費神。

10、給你一套環境，你會如何設計高可用、高並發的架構？

筆者回答：如果這套環境是部署在雲端(比如阿里雲)，你就不用去考慮硬體設計的問題。可直接上阿里雲的SLB+ECS+RDS這套標準的高可用、高並發的架構。對外服務直接上SLB負載均衡技術，由阿里的SLB分發到後端的ECS主機；ECS主機部署多台，應用拆分在不同的ECS主機上，盡量細分服務。資料庫用RDS高可用版本（一主一備的經典高可用架構）、或者用RDS金融版（一主兩備的三節點架構）。在結合阿里其它的服務就完全OK，業務量上來了，主機不夠用了，直橫向擴容ECS主機搞定。

如果這套環境託管在IDC，那麼你就要從硬體、軟體（應用服務）雙面去考慮了。硬體要達到高可用、高並發公司必須買多套網路硬體設備（比如負載設備F5、防火牆、核心層交換、接入層交換）都必須要冗餘，由其是在網路設計上，設備之間都必須有雙線連接。設備如果都是跑的單機，其中一個設備掛了，你整個網路都癱瘓了，就談不上高可用、高並發了。其次在是考慮應用服務了，對外服務我會採用成熟的開源方案LVS+Keepalived或者Nginx+Keepalived，緩存層可以考慮redis集群及Mongodb集群，中間件等其它服務可以用kafka、zookeeper，圖片存儲可以用fastDFS或MFS，如果數據量大、又非常多，那麼可採用hadoop這一套方案。後端資料庫可採用 「主從+MHA」。這樣一套環境下來是絕對滿足高可用、高並發的架構