一、引言
随着信息技术的快速发展，计算机集群与服务器负载能力的问题越来越受到人们的关注。
作为计算机科学与技术领域的重要组成部分，计算机集群和服务器在数据处理、云计算、大数据分析等方面扮演着至关重要的角色。
本文将探讨计算机集群的概念、服务器负载能力的含义及其影响因素，分析两者之间的关系，并探讨提高服务器负载能力的策略，以期为提高计算机集群性能提供参考。
二、计算机集群概述
计算机集群是一种将多台计算机通过高速网络连接起来，形成一个具有高性能、高可扩展性的超级计算机系统的技术。
这些计算机可以共享资源、协同工作，共同完成大规模数据处理、科学计算等任务。
计算机集群具有高性能计算、高可用性、高可扩展性等特点，广泛应用于云计算、大数据分析等领域。
计算机集群的组成包括硬件、软件以及网络连接。
其中，硬件包括各种服务器、存储设备和网络设备等；软件包括操作系统、集群管理软件等；网络连接则是实现集群中各计算机之间高速通信的关键。
三、服务器负载能力的含义及其影响因素
服务器负载能力是指服务器在单位时间内能够处理的任务数量或提供服务的能力。
服务器的负载能力受到多种因素的影响，主要包括硬件性能、软件优化、网络带宽、系统配置等。
1. 硬件性能：服务器的硬件性能是影响其负载能力的重要因素。包括CPU性能、内存大小、硬盘速度等都会对服务器的负载能力产生影响。
2. 软件优化：软件的优化程度也会影响服务器的负载能力。合理的软件架构、高效的算法以及良好的编程实践都有助于提高服务器的性能。
3. 网络带宽：对于提供网络服务的服务器来说，网络带宽是影响其负载能力的重要因素之一。网络带宽的大小直接影响到服务器处理网络请求的速度。
4. 系统配置：服务器的系统配置也会影响其负载能力。合理的系统配置可以充分发挥服务器的性能，提高负载能力。
四、计算机集群与服务器负载能力的关系
计算机集群与服务器负载能力之间存在着密切的联系。
计算机集群通过将多台计算机连接起来，形成一个具有高性能的计算系统，从而提高整体的处理能力和负载能力。
在集群中，各服务器可以协同工作，共同处理大规模的数据任务，从而提高整体的系统性能。
通过合理的集群配置和优化，可以进一步提高服务器的负载能力，实现更高效的数据处理和计算。
五、提高服务器负载能力的策略
为了提高服务器负载能力，可以采取以下策略：
1. 优化硬件配置：根据实际需求，合理选择服务器硬件，提高服务器的硬件性能。
2. 软件优化：优化软件架构和算法，提高软件的运行效率，从而提高服务器的负载能力。
3. 负载均衡：通过负载均衡技术，将任务分配给多个服务器处理，避免单一服务器过载，提高整体的系统性能。
4. 集群管理：通过合理的集群管理，优化集群配置，提高集群的整体性能。
六、结论
计算机集群与服务器负载能力是计算机科学与技术领域的重要研究内容。
通过了解计算机集群的概念和特点，理解服务器负载能力的含义及其影响因素，探讨计算机集群与服务器负载能力的关系，并采取有效的策略提高服务器负载能力，有助于提升计算机集群的性能，为数据处理、云计算、大数据分析等领域的发展提供支持。
在服务器架构中，集群，负载均衡，分布式有什么区别吗
集群就是很多的服务器来实现一种功能，向mysql，很多的服务器都安装mysql,负载均衡就是用来调节的，比方说有很多的用户都在访问读取数据，可是读取a服务器的mysql多，而读取别的服务器的mysql就少，负载均衡把访问a的用户转给b一部分，防止a由于访问量过大造成宕机什么的。
分布式就是有很多把服务器的相同功能分别部署在很多太计算机上，然后每个地方放上几台，这几台负责提供本地的服务，并且和总的服务器连接，保持数据传递。
集群技术是什么？
什么是集群(Cluster)技术Cluster集群技术可如下定义：一组相互独立的服务器在网络中表现为单一的系统，并以单一系统的模式加以管理。
此单一系统为客户工作站提供高可*性的服务。
大多数模式下，集群中所有的计算机拥有一个共同的名称，集群内任一系统上运行的服务可被所有的网络客户所使用。
Cluster必须可以协调管理各分离的组件的错误和失败，并可透明地向Cluster中加入组件。
一个Cluster包含多台(至少二台)拥有共享数据存储空间的服务器。
任何一台服务器运行一个应用时，应用数据被存储在共享的数据空间内。
每台服务器的操作系统和应用 程序文件存储在其各自的本地储存空间上。
Cluster内各节点服务器通过一内部局域网相互通讯。
当一台节点服务器发生故障时，这台服务器上所运行的应用程序将在另一节点服务器上被自动接管。
当一个应用服务发生故障时，应用服务将被重新启动或被另一台服务器接管。
当以上的任一故障发生时，客户都将能很快连接到新的应用服务上.
分布式与集群的区别是什么?
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。
