大家好，关于服务器的集群很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于服务器群集与集群有什么区别的知识，希望对各位有所帮助！
一、什么是服务器集群
分布式与集群是不一样的，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。
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。
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，整体来看，还是1小时内完成一个任务。
扩展资料
分布式系统可以分为机体内系统、建筑物内系统、建筑物间系统和不同地理范围的区域系统等，它们的耦合度依次由高到低按应用领域的*质决定耦合度，可以分成三类：
一、是面向计算任务的分布并行计算机系统和分布式多用户计算机系统，它们要求尽可能高的耦合度，以便发展成为能分担大型计算机和分时计算机系统所完成的工作。
二、是面向管理信息的分布式数据处理系统。耦合度可以适当降低。
三、是面向过程控制的分布式计算机控制系统。耦合度要求适中，当然对于某些实时应用，其耦合度的要求可能很高。
二、集群是什么意思
分布式系统一定是由多个节点组成的系统。
其中，节点指的是计算机服务器，而且这些节点一般不是孤立的，而是互通的。
这些连通的节点上部署了我们的节点，并且相互的操作会有协同。
分布式系统对于用户而言，他们面对的就是一个服务器，提供用户需要的服务而已，
而实际上这些服务是通过背后的众多服务器组成的一个分布式系统，因此分布式系统看起来像是一个超级计算机一样。
集群是指在几个服务器上部署相同的应用程序来分担客户端的请求。
它是同一个系统部署在不同的服务器上，比如一个登陆系统部署在不同的服务器上。
好比多个人一起做同样的事。
集群主要的使用场景是为了分担请求的压力。
但是，当压力进一步增大的时候，可能在需要存储的部分，比如mysql无法面对大量的“写压力”。
因为在mysql做成集群之后，主要的写压力还是在master的机器上，其他sl*e机器无法分担写压力，这时，就引出了“分布式”。
分布式是指多个系统协同合作完成一个特定任务的系统。
它是不同的系统部署在不同的服务器上，服务器之间相互调用。
好比多个人一起做不同的事。
分布式是解决中心化管理的问题，把所有的任务叠加到一个节点处理，太慢了。
所以把一个大问题拆分为多个小问题，并分别解决，最终协同合作。
分布式的主要工作是分解任务，把职能拆解。
分布式的主要应用场景是单台机器已经无法满足这种*能的要求，必须要融合多个节点，并且节点之间的相关部分是有交互的。
相当于在写mysql的时候，每个节点存储部分数据（分库分表），这就是分布式存储的由来。
存储一些非结构化数据：静态文件、图片、pdf、小视频...这些也是分布式文件系统的由来。
三、服务器集群是什么意思
服务器集群是指由多台服务器构成的一种集成系统，这些服务器被安排在一起协同工作，以提供高可用、高*能和可扩展*的计算或应用服务。集群中的每个服务器都承担其它服务器的负载，同时可以进行并行处理和负载均衡，从而增强了整个系统的可靠*和容错*。
服务器集群提供了许多优势。它可以确保应用程序或服务不会因为某个服务器的故障而宕机致使业务中断。服务器集群还能够自动进行负载均衡，通过在所有服务器之间分配和处理负载，提高整个系统的*能表现。最后，通过向集群中添加更多的服务器，可扩展*得到了极大的提升。
服务器集群通常应用于高流量、高并发的Web服务网站、在线游戏、电子商务和分布式计算等需要高可靠*、高*能、高可扩展*的场景中。例如，大型电子商务公司的服务器集群通常由数千台服务器组成，以保证超高的可用*和*能。此外，服务器集群还经常用于数据分析、科学计算和人工智能等领域，以进行高强度数据计算和处理。
四、服务器群集与集群有什么区别
服务器群集与集群：深入解析其差异
尽管看似相似，服务器群集与集群在技术层面上确实存在微妙的区别。如同@周信静同学所提到的，理解它们的区别关键在于它们背后的设计理念和应用场景。
首先，让我们澄清一个常见的误解：两者并非互换之物。简单来说，服务器群集（Server Cluster）是一种技术手段，它将多*立的服务器通过网络连接起来，协同工作，以提供更高的可用*和*能。而集群（Cluster）则是一个更广泛的术语，可以涵盖服务器群集，但同时也包括其他类型的资源池，如存储集群或计算集群。
以知乎为例，当用户量尚小，单一服务器足以应对登录请求时，无需集群。然而，随着用户量激增，如达到1000万，单台服务器的处理能力受限，无法满足海量登录请求。这时，通过部署服务器群集，将多台服务器专门用于处理登录任务，如登录请求负载均衡分发，确保即便一台服务器出现问题，其他服务器也能接替工作，从而保证服务的连续*和稳定*。
集群的优势在于它能够灵活扩展，适应不断变化的业务需求。无论是服务器群集还是更广泛的集群概念，其目标都是通过资源共享和负载均衡来提升系统的整体*能和可靠*。因此，当我们谈论服务器群集与集群的区别时，核心在于它们的应用场景和功能侧重点不同，而非单纯的“没有区别”。
总结来说，服务器群集是集群的一种具体实现，它侧重于提升服务器间的协作与*能，而集群则是一个更广泛的概念，涵盖了多种资源的整合和优化。理解这些细微差别，对于企业级IT架构设计和运维至关重要。
五、kbengine 服务端工作流-分布式/集群
深入探索KBEngine分布式与集群工作流：挑战与解决方案
在KBEngine的最新项目中，我们遇到了一些在服务端工作流中升级到分布式/集群模式时的独特挑战。初始的base尝试调用spaces方法时，遇到了"方法不存在"的报错，这在单服务器运行时并未出现。随着机器人数量减半至40个，问题愈发凸显。当base和cell各自拥有4个space时，登录问题也随之浮出水面：无人登录时，base需要额外创建Aount和Proxy，而角色的增加又导致*atar的同步问题。
角色下线后，处理socket并发设置（如SOMAXCONN）变得至关重要，尤其当限制在10人登录并分布到两个服务器时，登录*能和稳定*面临考验。登录统计与spaces事件之间的不匹配，揭示了数据同步的复杂*。base和cell的数据需要独立管理，确保数据一致*。
登录创建角色后，一个有趣的现象是*atarEntity在不同base中的状态不一致，这可能涉及到分布式环境中的数据同步问题。尽管KBEngine支持分布式，但在cell内部网络通信时，我们需要特别注意NAT转发的潜在问题，错误信息表明这里可能存在问题。
在配置方面，外部接口的设置至关重要。externalInterface应指向内网IP，而externalAddress则需填写外网。用户uid需保持一致，范围在10103这样的有效数字，验证集群时，通过"id-u"检查uid是否正确。组件cid需保证唯一*，避免服务器间通信冲突。然而，启动时我们发现有cid冲突的报错，提示需要检查服务器配置。
主服务器与集群的互动模式显得微妙：主服务器可以监控B服务器的进程，但B服务器却无法连接主服务器。这在机器人分配和目标ID查找时尤为明显，cell.log中显示目标ID未找到，canN*igate默认为false，这可能源于xinshoucun特有的.n*mesh文件配置。
总结来说，从base到cell，从机器人分配到数据同步，KBEngine在分布式/集群环境中面临着各种复杂问题。解决这些问题需要细致的配置检查、有效的数据管理以及对分布式特*深入理解。只有这样，我们才能充分利用KBEngine的分布式优势，确保服务端工作流的高效运行。