对于一个LAMP网站来说，当用户越来越多以至于我的服务器不能快速进行响应的话，应该怎么做？
１、Scale On (向上扩展)
换用更高的配置，但是硬件的提升并不意味着能力的线性增长，当达到一定程度，也会下降，同时硬件的价格也会上升；
２、Scale Out(向外扩展)
Cluster:
Load Balancing 负载均衡集群
LB的衡量标准:是多少的并发能力；
需要依靠一个特殊的调度器设备，当外部请求过来时，本身并不做任何事情，而是通过Round Robin(轮调)来分配多台主机的资源，完成资源请求；
当有的主机的配置高于其他主机，通过加权的方式(表明我的配置比你高)，实现能者多劳；
当别人发帖并上传文件至我的网站，调度器分配一个服务器进行上传。但是当下次访问我的网站调度器分配了另外一个主机给别人，那么这个文件怎么可能会找得到，于是出现一个问题，上传的文件应该放在哪个主机上，才能够实现访问？那就在所有主机的下一层搭建一个NFS服务器，所有上传的文件放在NFS服务器上，并分配一个地址，当即使调度器分配不同的主机访问这个文件的时候，都会到再下一层的NFS上得到，从而解决了上传文件的存放问题。
这又出现一个问题，当我更新了我的主页，上传至其中一台主机，那如何实现所有主机都能够看到这个新的主页？？可以利用类似DNS主从复制那种方法，利用rsync进行差异备份，只备份不同的文件至其他主机，但是这又有问题，rsync只能实现差异备份，不同做到同步备份，例如我写个计划任务每一小时从主的服务器上rsync新的文件，但是刚过，我的主页更新了，这意味着在接下来的一小时内不能得到最新的页面，别人多次访问我的网站看到的会是两个不同的主页，额，，是个复杂的问题，那么，有没有一种手段，只要我在一台主机上更新了操作，其他主机上都会立刻得到通知，然后进行更新操作呢，有，利用inotify!! 这个就是利用rsync和inotify来实现多个主机同步。
但是，rsync对于大文件的同步能力不是很强，可以使用sersync.
当然，上面的还只是实现一个廉价的web服务器集群。。。
这种集群，只是适合读更多的web服务器，而对于数据库，就没发进行资源分配，另外表也没法进行存放，当业务再进行增大的时候，再进行重新设计的时候，可以进行横向扩展。
横向扩展:
当我访问一个网站时，网站对应一个集群，而网站中每一个板块又对应一个集群，例如新闻对应一个集群，博客对应一个集群，军事对应一个集群.......
另外所有的操作都用调度器进行，那如果调度器坏了怎么办？？
那就弄一个从调度器，平时不工作，如果主调度器的心跳(heartbeat)检测停止了，怎么请求回应都没有反应，从调度器夺取主调度器的ＩＰ地址，代替主调度器。
而后端服务器挂了一个怎么办？
后端服务器的健康检查(Health check)，调度器应该能对后端服务器进行健康检查，如果在一定次数或时间内一台主机挂了，应该把这台主机剔除出去，调度器会应该自动把分配到这台主机上的请求转发到其他主机上，而添加了一台，又应该能把请求资源分配到新的主机上。
Failover(故障转移)
-Client-Side Connect Time Failover:这种Failover方式只在发起连接时才去感知节点故障
-TAF(Transparent Application Failover):连接建立后，应用系统运行过程中，如果某个实例发生故障，连接到这个实例上的用户会被自动迁移到
其他健康实例上。
High Availiability(HA) 高可用集群
可用性=MTTF/(MTTF+MTTR)
MTTF:平均故障间隔时间
MTTR:平均修复时间
HB的衡量标准:有限时间内或多大比例处于工作状态；
从99％到99.9％，将近十倍的提升。
从99%,99.9%,99.99%,99.999%提升，意味着一年停３天，0.3天，３小时，3分钟；
split-brain:脑裂
当主设备太忙，以至于不能回复从设备的心跳请求，从设备认为它挂了，那么夺得IP地址，然后开启服务，重新代替主设备，当主设备回过神，发现自己挂了，卧槽，这能忍，两台主机同时向DAS中写入数据或读写同一个文件数据，从而导致数据紊乱，我的神，这能行。。这个叫做脑裂
那么，就出现了，，防止主设备没挂掉，再补其一刀，拔掉它的电源，这个真有这样的设备，两台主机连接到同一个电源设备上，出现上面状况时，从设备会发送指令使主设备断电。
这个叫做爆头(STONITH) Shoot The Other Node In The Head..
当然，直接拔人家电源，太残忍，那么就出现了一种不让他访问存储设备不就行了，这个叫做fencing:(隔离)
但是也有可能出现卧槽，这能忍，你抢我抢，额，完了，玩不下去了。。。
所以，一般真正的集群，３个节点，奇数个，１个始终干不过多个，是吧。
HP(High Performance)高性能计算集群
用途:主要用于科学计算，大数据处理
分类:
向量机
并行处理集群
分布式文件系统
将大任务切割成小任务，分别进行处理的机制
分布式文件系统
DAS的存储要远远快于NAS,所以更多的时候会使用DAS;
DAS: Direct Attached Storage 直连式存储(多个主机可共用一套存储设备)
NAS:Network Attached Storage 网络附属存储
这篇写的挺综合，很适合看！
http://www.admin5.com/article/20120521/432182.shtml
这篇写的挺基础，很适合看！
http://os.51cto.com/art/201405/438325.htm