無伺服器架構

① 傳奇服務器架構，我有伺服器端，怎麼配置，請教高手

一步一步的跟著這個步驟做應該可以架設好自己的私服伺服器的，所以請大家認真看.
首先你需要下載一個伺服器端，建議使用一起玩傳奇精裝版第4版，一起玩傳奇第4版本修正所有漏洞，絕對穩定的狀態下運行，伺服器完全漢化.如果你要深入可以選擇使用一起玩傳奇第6版.

下載下來後，安裝系統會選擇默認路徑安裝，如果你是新人，建議不要修改默認路徑，否則會造成許多麻煩的地方

安裝後進去
D:\MIRSERVER
現介紹目錄結構
GameLog 目錄 游戲日值記錄，裡面有記錄程序和記錄目錄，對應的軟體和記錄的文檔方在其中
Gate_Server 目錄 游戲登陸選擇人物管理界面
Mir200游戲核心文件 我們在游戲中看見的修改都是通過修改這里來實現[這里就不忙介紹這些，我們現說說如何讓自己的私服開通]

MUD2，DB保存地方、人物保存地方

我們現就不說其他了，現讓你的私服運行起來
改IP和伺服器名字往往就是新人遇到的問題,新人不建議自己手動修改，建議你用心意軟體進行修改，每一個一起玩傳奇精裝的版本中都加入有這些相關的好用的軟體，對於新人來說，是個很不錯的軟體.就算是技術比較成熟的用戶，大家也都經常使用這個軟體

進去心意軟體後相關的設置一幕瞭然，很直接

安裝私服必須安裝DBC:DBC是DB Commander 2000 PRO的簡稱，需要自己下載，下載天空中有下載.

下載下來後進行安裝

現在進入控制面板 允許 BDE ADMINISTRATOR 安 CTRL+N 按下 OK，然後在下面出現了一個STANDARD的選項，點中他安 CTRL+M 進行改名 改成 "HeroDB" 為什麼有些人出現 無法讀取 IP的問題就是因為這里的HeroDB沒有正確填寫，在這里要注意大小寫最後就是設置路徑了PATH 處設置成 "D:\mirserver\mud2\DB" 這個是默認安裝後的路徑
好了又把滑鼠在 HeroDB上點擊一下然後安下 "CTAL+A" 現在可以關閉他了，這里基本上私服應該可以正常運行了.
BaseDir=D:\mirserver\Mir200\Share\
GuildDir=D:\mirserver\Mir200\GuildBase\Guilds\
GuildFile=D:\mirserver\Mir200\GuildBase\Guildlist.txt
VentureDir=D:\mirserver\Mir200\ShareV\
ConLogDir=D:\mirserver\Mir200\ConLog\
CastleDir=D:\mirserver\Mir200\Envir\Castle\
EnvirDir=D:\mirserver\Mir200\Envir\
MapDir=D:\mirserver\Mir200\Map\

② 電腦和伺服器X86架構和X64架構的區別是什麼

實際上X86架構是基礎架構，X64架構是基於X86的，也可稱為X86-64架構。具體介紹如下：
x86或80x86是英特爾Intel首先開發製造的一種微處理器體系結構的泛稱。該系列較早期的處理器名稱是以數字來表示，並以「86」作為結尾，包括Intel 8086、80186、80286、80386以及80486，因此其架構被稱為「x86」。x86架構於1978年推出的Intel 8086中央處理器中首度出現，它是從Intel 8008處理器中發展而來的，而8008則是發展自Intel 4004的。8086在三年後為IBM PC所選用，之後x86便成為了個人計算機的標准平台，成為了歷來最成功的CPU架構，如Pentium、Athlon。現在，Intel把x86-32稱為IA-32，全名為「Intel Architecture, 32-bit」。
x86-64架構誕生頗有時代意義。當時處理器的發展遇到了瓶頸，內存定址空間由於受到32位CPU的限制而只能最大到約4G。AMD主動把32位x86（或稱為IA-32）擴充為64位。它以一個稱為AMD64的架構出現（在重命名前也稱為x86-64），且以這個技術為基礎的第一個產品是單內核的Opteron和Athlon 64處理器家族。由於AMD的64位處理器產品線首先進入市場，且微軟也不願意為Intel和AMD開發兩套不同的64位操作系統，Intel也被迫採納AMD64指令集且增加某些新的擴充到他們自己的產品，命名為EM64T架構（顯然他們不想承認這些指令集是來自它的主要對手），EM64T後來被Intel正式更名為Intel 64。這兩者被統稱為x86-64或x64，開創了x86的64位時代。
關於32位系統與64位系統的比較，速度並不是唯一的考量因素。也不能因為數字上的變化，簡單地認為64位CPU的性能是32位CPU的兩倍。實際在目前階段64位的應用程序並不多，即便有，很多也只是因為其32位的版本無法在64位操作系統上運行而產生的。而沒有真正做過64位優化的程序，性能上並不會帶來太大的提升。相反，在32位的應用上 ，跑32位的CPU性能甚至會更強。另一方面，由於32位的Windows系統最大隻支持3.25G的內存，而64位的Windows系統則可以最大支持128G的內存。所以，當電腦內存大於4G時，就要果斷採用64位系統了。

③ 關於伺服器架構問題

初級篇：（單機模式）

假設配置：（Dual core 2.0GHz,4GB ram,SSD）

基礎框架：apache(PHP) + Mysql / IIS + MSSQL
（最基礎框架，處理一般訪問請求）

進階1：替換Apache為Nginx，並在資料庫前加上cache層【資料庫的速度是最大的瓶頸】
Nginx(PHP) + Memcache + Mysql
（此時已經具備處理小型訪問量的能力）

進階2：隨著訪問量的上漲，最先面臨的問題就來了：CGI無法匹配上Nginx的高IO性能，這時候可以通過寫擴展來替代腳本程序來提升性能，C擴展是個好辦法，但是大家更喜歡用簡單的腳本語言完成任務，Taobao團隊開源了一個Nginx_lua模塊，可以用lua寫Nginx擴展，這時候可處理的並發已經超越進階1 一個檔次了。
Nginx(nginx_lua or C) + Memcache + Mysql
（此時處理個同時在線三四千人沒有問題了）

進階3：隨著用戶的增多，Mysql的寫入速度成了又一大瓶頸，讀取有memcache做緩存，但寫入是直接面對Mysql，性能受到了很大阻礙，這時候，要在Nginx和Mysql中間加入一層寫緩存，隊列系統就出場了,就以RabbitMQ為例，所有寫入操作全部丟到這只兔子的胃裡面，然後屁股後面寫個接應程序，一條條的拉出來再寫入mysql。而RabbitMQ的寫入效率是Mysql的N倍，此時架構的處理能力又上一階層。
|----write------>RabbitMQ--------
Nginx（lua or c）----- |--------->Mysql
|----read------>Memcache--------

(此時的並發吞吐能力已經可以處理萬人左右在線)

中級篇：（分而治之）

此時我們在單機優化上已經算是達到極限，接下來就要集群來顯示作用了。

資料庫篇： 資料庫總是在整個環節中是吞吐能力最弱的，最常見的方法就是sharding。
sharding可以按多種方法來分，沒有定式，看情況。可以按用戶ID區段分，按讀寫分等等，可用參考軟體：mysql proxy（工作原理類似lvs）

緩存篇：memcache一般採用的是構建memcache pool，將緩存分散到多台memcache節點上，如何將緩存數據均勻分散在各節點，一般採用將各節點順序編號，然後hash取余對應到各個節點上去。這樣可以做到比較均勻的分散，但是有一個致命點就是，如果節點數增加或減少，將會帶來幾乎80%的數據遷移，解決方案我們在高級篇再提。

WEB伺服器篇： web伺服器集群的建設，最常見的就是lvs方式(memcache pool同樣可以如此組建)，lvs的核心就是調度節點，調度節點負責將流量通過演算法分散到各個節點上，因調度所耗資源很少，所以可以產生很高的吞吐率，後台節點數量可以任意增刪，但此法弊病就是如果調度節點掛了，則整個集群都掛了，解決方案我們在高級篇提。

高級篇：（高可用性+高可擴展性的集群）

單點調度故障解決：
集群的好處顯而易見，但是有一個弊端就是單節點進行調度，如果節點出現故障，則整個集群全部都無法服務，對此的解決方案，我們使用keepalived來解決。Keepalived for Linux
keepalived是基於VRRP協議（VRRP協議介紹）的，請一定先了解VRRP協議後再進行配置。
keepalived可以把多台設備虛擬出一個IP，並自動在故障節點與備用節點之間實現failover切換。這樣我們配置兩台貨多台lvs調度節點，然後配置好keepalived就可以做到lvs調度節點出現故障後，自動切換到備用調度節點。（同樣適用於mysql）

memcache集群擴展解決：
memcache因為我們一般採用的都是hash後除以節點數取余，然後分配到對應節點上，如果節點數出現變化，以前的緩存數據將基本都不能命中。

④ 幾種經典的網路伺服器架構模型的分析與比較

前言
事件驅動為廣大的程序員所熟悉，其最為人津津樂道的是在圖形化界面編程中的應用；事實上，在網路編程中事件驅動也被廣泛使用，並大規模部署在高連接 數高吞吐量的伺服器程序中，如 http 伺服器程序、ftp 伺服器程序等。相比於傳統的網路編程方式，事件驅動能夠極大的降低資源佔用，增大服務接待能力，並提高網路傳輸效率。
關於本文提及的伺服器模型，搜索網路可以查閱到很多的實現代碼，所以，本文將不拘泥於源代碼的陳列與分析，而側重模型的介紹和比較。使用 libev 事件驅動庫的伺服器模型將給出實現代碼。
本文涉及到線程 / 時間圖例，只為表明線程在各個 IO 上確實存在阻塞時延，但並不保證時延比例的正確性和 IO 執行先後的正確性；另外，本文所提及到的介面也只是筆者熟悉的 Unix/Linux 介面，並未推薦 Windows 介面，讀者可以自行查閱對應的 Windows 介面。
阻塞型的網路編程介面
幾乎所有的程序員第一次接觸到的網路編程都是從 listen()、send()、recv()等介面開始的。使用這些介面可以很方便的構建伺服器 /客戶機的模型。
我們假設希望建立一個簡單的伺服器程序，實現向單個客戶機提供類似於「一問一答」的內容服務。
圖 1. 簡單的一問一答的伺服器 /客戶機模型

我們注意到，大部分的 socket介面都是阻塞型的。所謂阻塞型介面是指系統調用（一般是 IO介面）不返回調用結果並讓當前線程一直阻塞，只有當該系統調用獲得結果或者超時出錯時才返回。
實際上，除非特別指定，幾乎所有的 IO介面 (包括 socket 介面 )都是阻塞型的。這給網路編程帶來了一個很 大的問題，如在調用 send()的同時，線程將被阻塞，在此期間，線程將無法執行任何運算或響應任何的網路請求。這給多客戶機、多業務邏輯的網路編程帶 來了挑戰。這時，很多程序員可能會選擇多線程的方式來解決這個問題。
多線程伺服器程序
應對多客戶機的網路應用，最簡單的解決方式是在伺服器端使用多線程（或多進程）。多線程（或多進程）的目的是讓每個連接都擁有獨立的線程（或進程），這樣任何一個連接的阻塞都不會影響其他的連接。
具體使用多進程還是多線程，並沒有一個特定的模式。傳統意義上，進程的開銷要遠遠大於線程，所以，如果需要同時為較多的客戶機提供服務，則不推薦使 用多進程；如果單個服務執行體需要消耗較多的 CPU 資源，譬如需要進行大規模或長時間的數據運算或文件訪問，則進程較為安全。通常，使用 pthread_create () 創建新線程，fork() 創建新進程。
我們假設對上述的伺服器 / 客戶機模型，提出更高的要求，即讓伺服器同時為多個客戶機提供一問一答的服務。於是有了如下的模型。
圖 2. 多線程伺服器模型

在上述的線程 / 時間圖例中，主線程持續等待客戶端的連接請求，如果有連接，則創建新線程，並在新線程中提供為前例同樣的問答服務。
很多初學者可能不明白為何一個 socket 可以 accept 多次。實際上，socket 的設計者可能特意為多客戶機的情況留下了伏筆，讓 accept() 能夠返回一個新的 socket。下面是 accept 介面的原型：
?

1

intaccept(ints,structsockaddr *addr, socklen_t *addrlen);


輸入參數 s 是從 socket()，bind() 和 listen() 中沿用下來的 socket 句柄值。執行完 bind() 和 listen() 後，操作系統已經開始在指定的埠處監聽所有的連接請求，如果有請求，則將該連接請求加入請求隊列。調用 accept() 介面正是從 socket s 的請求隊列抽取第一個連接信息，創建一個與 s 同類的新的 socket 返回句柄。新的 socket 句柄即是後續 read() 和 recv() 的輸入參數。如果請求隊列當前沒有請求，則 accept() 將進入阻塞狀態直到有請求進入隊列。
上述多線程的伺服器模型似乎完美的解決了為多個客戶機提供問答服務的要求，但其實並不盡然。如果要同時響應成百上千路的連接請求，則無論多線程還是多進程都會嚴重占據系統資源，降低系統對外界響應效率，而線程與進程本身也更容易進入假死狀態。
很多程序員可能會考慮使用「線程池」或「連接池」。「線程池」旨在減少創建 和銷毀線程的頻率，其維持一定合理數量的線程，並讓空閑的線程重新承擔新的執行任務。「連接池」維持連接的緩存池，盡量重用已有的連接、減少創建和關閉連 接的頻率。這兩種技術都可以很好的降低系統開銷，都被廣泛應用很多大型系統，如 websphere、tomcat 和各種資料庫等。
但是，「線程池」和「連接池」技術也只是在一定程度上緩解了頻繁調用 IO 介面帶來的資源佔用。而且，所謂「池」始終有其上限，當請求大大超過上限時，「池」構成的系統對外界的響應並不比沒有池的時候效果好多少。所以使用「池」 必須考慮其面臨的響應規模，並根據響應規模調整「池」的大小。
對應上例中的所面臨的可能同時出現的上千甚至上萬次的客戶端請求，「線程池」或「連接池」或許可以緩解部分壓力，但是不能解決所有問題。
總之，多線程模型可以方便高效的解決小規模的服務請求，但面對大規模的服務請求，多線程模型並不是最佳方案。下一章我們將討論用非阻塞介面來嘗試解決這個問題。
使用select()介面的基於事件驅動的伺服器模型
大部分 Unix/Linux 都支持 select 函數，該函數用於探測多個文件句柄的狀態變化。下面給出 select 介面的原型：
?

1
2
3
4
5
6

FD_ZERO(intfd, fd_set* fds)
FD_SET(intfd, fd_set* fds)
FD_ISSET(intfd, fd_set* fds)
FD_CLR(intfd, fd_set* fds)
intselect(intnfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds,
structtimeval *timeout)


這里，fd_set 類型可以簡單的理解為按 bit 位標記句柄的隊列，例如要在某 fd_set 中標記一個值為 16 的句柄，則該 fd_set 的第 16 個 bit 位被標記為 1。具體的置位、驗證可使用 FD_SET、FD_ISSET 等宏實現。在 select() 函數中，readfds、writefds 和 exceptfds 同時作為輸入參數和輸出參數。如果輸入的 readfds 標記了 16 號句柄，則 select() 將檢測 16 號句柄是否可讀。在 select() 返回後，可以通過檢查 readfds 有否標記 16 號句柄，來判斷該「可讀」事件是否發生。另外，用戶可以設置 timeout 時間。
下面將重新模擬上例中從多個客戶端接收數據的模型。
圖4.使用select()的接收數據模型

上述模型只是描述了使用 select() 介面同時從多個客戶端接收數據的過程；由於 select() 介面可以同時對多個句柄進行讀狀態、寫狀態和錯誤狀態的探測，所以可以很容易構建為多個客戶端提供獨立問答服務的伺服器系統。
圖5.使用select()介面的基於事件驅動的伺服器模型

這里需要指出的是，客戶端的一個 connect() 操作，將在伺服器端激發一個「可讀事件」，所以 select() 也能探測來自客戶端的 connect() 行為。
上述模型中，最關鍵的地方是如何動態維護 select() 的三個參數 readfds、writefds 和 exceptfds。作為輸入參數，readfds 應該標記所有的需要探測的「可讀事件」的句柄，其中永遠包括那個探測 connect() 的那個「母」句柄；同時，writefds 和 exceptfds 應該標記所有需要探測的「可寫事件」和「錯誤事件」的句柄 ( 使用 FD_SET() 標記 )。
作為輸出參數，readfds、writefds 和 exceptfds 中的保存了 select() 捕捉到的所有事件的句柄值。程序員需要檢查的所有的標記位 ( 使用 FD_ISSET() 檢查 )，以確定到底哪些句柄發生了事件。
上述模型主要模擬的是「一問一答」的服務流程，所以，如果 select() 發現某句柄捕捉到了「可讀事件」，伺服器程序應及時做 recv() 操作，並根據接收到的數據准備好待發送數據，並將對應的句柄值加入 writefds，准備下一次的「可寫事件」的 select() 探測。同樣，如果 select() 發現某句柄捕捉到「可寫事件」，則程序應及時做 send() 操作，並准備好下一次的「可讀事件」探測准備。下圖描述的是上述模型中的一個執行周期。
圖6. 一個執行周期

這種模型的特徵在於每一個執行周期都會探測一次或一組事件，一個特定的事件會觸發某個特定的響應。我們可以將這種模型歸類為「事件驅動模型」。
相比其他模型，使用 select() 的事件驅動模型只用單線程（進程）執行，佔用資源少，不消耗太多 CPU，同時能夠為多客戶端提供服務。如果試圖建立一個簡單的事件驅動的伺服器程序，這個模型有一定的參考價值。
但這個模型依舊有著很多問題。
首先，select() 介面並不是實現「事件驅動」的最好選擇。因為當需要探測的句柄值較大時，select() 介面本身需要消耗大量時間去輪詢各個句柄。很多操作系統提供了更為高效的介面，如 linux 提供了 epoll，BSD 提供了 kqueue，Solaris 提供了 /dev/poll …。如果需要實現更高效的伺服器程序，類似 epoll 這樣的介面更被推薦。遺憾的是不同的操作系統特供的 epoll 介面有很大差異，所以使用類似於 epoll 的介面實現具有較好跨平台能力的伺服器會比較困難。
其次，該模型將事件探測和事件響應夾雜在一起，一旦事件響應的執行體龐大，則對整個模型是災難性的。如下例，龐大的執行體 1 的將直接導致響應事件 2 的執行體遲遲得不到執行，並在很大程度上降低了事件探測的及時性。
圖7. 龐大的執行體對使用select()的事件驅動模型的影響

幸運的是，有很多高效的事件驅動庫可以屏蔽上述的困難，常見的事件驅動庫有 libevent 庫，還有作為 libevent 替代者的 libev 庫。這些庫會根據操作系統的特點選擇最合適的事件探測介面，並且加入了信號 (signal) 等技術以支持非同步響應，這使得這些庫成為構建事件驅動模型的不二選擇。下章將介紹如何使用 libev 庫替換 select 或 epoll 介面，實現高效穩定的伺服器模型。
使用事件驅動庫libev的伺服器模型
Libev 是一種高性能事件循環 / 事件驅動庫。作為 libevent 的替代作品，其第一個版本發布與 2007 年 11 月。Libev 的設計者聲稱 libev 擁有更快的速度，更小的體積，更多功能等優勢，這些優勢在很多測評中得到了證明。正因為其良好的性能，很多系統開始使用 libev 庫。本章將介紹如何使用 Libev 實現提供問答服務的伺服器。
（事實上，現存的事件循環 / 事件驅動庫有很多，作者也無意推薦讀者一定使用 libev 庫，而只是為了說明事件驅動模型給網路伺服器編程帶來的便利和好處。大部分的事件驅動庫都有著與 libev 庫相類似的介面，只要明白大致的原理，即可靈活挑選合適的庫。）
與前章的模型類似，libev 同樣需要循環探測事件是否產生。Libev 的循環體用 ev_loop 結構來表達，並用 ev_loop( ) 來啟動。
?

1

voidev_loop( ev_loop* loop,intflags )


Libev 支持八種事件類型，其中包括 IO 事件。一個 IO 事件用 ev_io 來表徵，並用 ev_io_init() 函數來初始化：
?

1

voidev_io_init(ev_io *io, callback,intfd,intevents)


初始化內容包括回調函數 callback，被探測的句柄 fd 和需要探測的事件，EV_READ 表「可讀事件」，EV_WRITE 表「可寫事件」。
現在，用戶需要做的僅僅是在合適的時候，將某些 ev_io 從 ev_loop 加入或剔除。一旦加入，下個循環即會檢查 ev_io 所指定的事件有否發生；如果該事件被探測到，則 ev_loop 會自動執行 ev_io 的回調函數 callback()；如果 ev_io 被注銷，則不再檢測對應事件。
無論某 ev_loop 啟動與否，都可以對其添加或刪除一個或多個 ev_io，添加刪除的介面是 ev_io_start() 和 ev_io_stop()。
?

1
2

void ev_io_start( ev_loop *loop, ev_io* io )
void ev_io_stop( EV_A_* )


由此，我們可以容易得出如下的「一問一答」的伺服器模型。由於沒有考慮伺服器端主動終止連接機制，所以各個連接可以維持任意時間，客戶端可以自由選擇退出時機。
圖8. 使用libev庫的伺服器模型

上述模型可以接受任意多個連接，且為各個連接提供完全獨立的問答服務。藉助 libev 提供的事件循環 / 事件驅動介面，上述模型有機會具備其他模型不能提供的高效率、低資源佔用、穩定性好和編寫簡單等特點。
由於傳統的 web 伺服器，ftp 伺服器及其他網路應用程序都具有「一問一答」的通訊邏輯，所以上述使用 libev 庫的「一問一答」模型對構建類似的伺服器程序具有參考價值；另外，對於需要實現遠程監視或遠程遙控的應用程序，上述模型同樣提供了一個可行的實現方案。
總結
本文圍繞如何構建一個提供「一問一答」的伺服器程序，先後討論了用阻塞型的 socket 介面實現的模型，使用多線程的模型，使用 select() 介面的基於事件驅動的伺服器模型，直到使用 libev 事件驅動庫的伺服器模型。文章對各種模型的優缺點都做了比較，從比較中得出結論，即使用「事件驅動模型」可以的實現更為高效穩定的伺服器程序。文中描述的 多種模型可以為讀者的網路編程提供參考價值。

⑤ 文檔伺服器架構是什麼

文檔伺服器是用於政府、企業等機構安全共享文檔信息的整體解決方案，它依託書生 TESDI 數字許可權管理技術、 SEP 數字文檔技術，以集中管理的方式完整保存各單位日常產生的各類文檔，提供最大程度的共享機制，使文檔信息的價值得到最充分的利用，同時還能保證敏感文件不會被泄露 , 即使是對合法閱讀者也能進行拷貝、列印等許可權的管理和控制，從而徹底解決機構用戶的信息數字化率和信息使用率偏低的問題。

書生文檔伺服器是一個文檔集中存放，受限訪問的平台。系統採用了書生 SEPReader 作為文檔閱讀的終端，採用 SEPWriter 作為文檔轉換的工具。 SEP Writer 將不同格式不同應用程序生成的文檔轉換成統一的 SEP 格式，再通過客戶端將轉換後的文件提交給給安全文檔管理伺服器（ SDP Server ），保存到專門的安全文檔資料庫中。伺服器統一控制每個文檔針對每個操作人員的瀏覽、復制、列印、傳播、摘錄等許可權，最大限度的保證電子文檔安全，而且又不妨礙合法和正常的閱讀以及操作。

書生文檔伺服器集成了多種主流的用戶身份機制，包括 Windows 域和活動目錄， Lotus 用戶集成， LDAP 用戶集成以及提供集成其他基於資料庫的應用系統用戶機制。可以和各種類型的應用系統無縫集成。系統提供 14 種不同粒度的訪問許可權，可以充分滿足復雜的管理需要。

傳統的文檔管理系統不同的是，書生文檔伺服器真正防止了非受限的傳播重要文檔，比如傳統的檔案系統，雖然有多級的用戶許可權管理機制，但文檔一旦被某個用戶訪問，用戶就可以不受限的將該文檔通過拷貝，郵寄等方式傳播給他人。而此系統採用的文檔的終生機制，文檔無論何時被訪問，除非管理員特別指定，文檔都受管理系統的控制。可以稱作是全程安全的文檔管理系統。

文檔伺服器可以與書生 Office 配合進行使用，會具有最佳的使用效果。用戶在用 Office 編輯定稿後輕松一鍵即可提交給文檔伺服器，便捷方便的操作最大程度地降低了使用者的負擔，使文檔集中共享的制度能得到最有效的貫徹執行。

⑥ 無服務架構和微伺服器架構的區別

微服務架構中有兩個陣營，一是堅持微服務是無狀態的HTTP API服務，另一陣營認為微服務本身就要內求把整個系統當做一個容完整的分布式應用來對待，而不是原來那種把各種組件堆積在一起，「拼接」系統的做法。
無服務架構就是原來那種把各種組件堆積在一起，拼接系統的做法。

⑦ 伺服器類型的架構

伺服器是靜態IP吧
直接\\IP不行，你去ping下伺服器IP看看，如果能連接，但ping不通IP的話，一般版是伺服器上的服務里有什權么被禁用了，把相關的和網路有關的服務全部打開。
還有就是防火牆關系，我之前就是因為防火牆ping不通IP，但能連接。
ping不通IP的話，\\IP回車就不能直接連接。

⑧ 什麼是Serverless架構

Serverless（無伺服器架構）是指服務端邏輯由開發者實現，應用運行在無狀態的計算容器中，由事件觸發，完全被第三方管理，其業務層面的狀態則存儲在資料庫或其他介質中。

Serverless可以使開發者更聚焦在業務邏輯，而減少對基礎設施的關注。

Serverless通常包含了兩個領域 BaaS（Backend as a Service）和 FaaS（Function as a Service）

• BaaS是一種廣泛依賴於第三方應用和服務的無伺服器計算方法。BaaS供應商可以提供加密、用戶認證、雲資料庫的使用。這些服務可以通過調用雲供應商提供的API進行訪問；相比自己重新開發，這些功能可以更方便地整合到各個類型的系統中。

• FaaS 是一種事件驅動的由消息觸發的服務，FaaS 供應商一般會集成各種同步和非同步的事件（如AWS的SNS），通過訂閱這些事件，可以觸發指定的函數運行，例如當前使用很廣泛的 AWS 的 Lambda函數。

Serverless架構的優點

• 降低運營成本：

Serverless是非常簡單的外包解決方案。它可以讓您委託服務提供商管理伺服器、資料庫和應用程序甚至邏輯。由於這個服務使用者的數量會非常龐大，於是就會產生規模經濟效應。在降低成本上包含了兩個方面，即基礎設施的成本和人員（運營/開發/維護）的成本。

• 降低開發成本：

Serverless作為一種雲服務，使得整個應用程序組件被商品化。

• 擴展能力：

橫向擴展是完全自動的、有彈性的、且由服務提供者所管理。從基本的基礎設施方面受益最大的好處是，您只需支付您所需要的計算能力。

• 更簡單的管理：

Serverless架構明顯比其他架構更簡單。更少的組件，就意味著您的管理開銷會更少。

• 有效利用計算資源：

據《福布斯》的統計，在商業和企業數據中心的典型伺服器僅提供5%～15%的平均最大處理能力的輸出。這無疑是一種資源的巨大浪費。Serverless讓服務提供商提供我們的計算能力最大限度滿足實時需求，更有效地利用計算資源。




Serverless架構的缺點

• 狀態管理：

要想實現自由的縮放，無狀態是必須的，而對於有狀態的服務，使用serverless這就喪失了靈活性。

• 延遲：

Serverless應用程序是高度分布式、低耦合的，這就意味著延遲將始終是一個問題，單純使用serverless的應用程序是不太現實的。

• 本地測試：

Serverless應用的本地測試困難是一個很棘手的問題。雖然可以在測試環境下使用各種資料庫和消息隊列來模擬生產環境，但是對於無服務應用的集成或者端到端測試很困難。

⑨ 伺服器架構是什麼意思

所謂伺服器架構，也就是如何將伺服器各部分合理地安排，以實現最初的功專能需求。所以屬，架構本無所謂正確與錯誤；當然，優秀的架構更有助於系統的搭建，對系統的可擴展性及可維護性也有更大的幫助。