什么是中间件?常见中间件有哪些?
这一节我们主要来学习一下什么是中间件,为什么使用中间件和主要中间件的分类。
执行中间件的一个关键途径是信息传递。通过中间件,应用程序可以工作于多平台或 OS 环境。
中间件是介于操作系统和应用软件之间,为应用软件提供服务功能的软件,有消息中间件,交易中间件,应用服务器等。由于介于两种软件之间,所以,称为中间件。
中间件带给应用系统的,不只是开发的简便、开发周期的缩短,也减少了系统的维护、运行和管理的工作量,还减少了计算机总体费用的投入。
Hadoop 就是一个分布式计算平台,用 Java 语言开发,包含 Common、MapReduce 和 HDFS 三个核心部件(HDFS 和 MapReduce 是最核心的两个部件)。其中:
Hadoop 实现了分布式计算中的基础算法(如一致算法、选举算法、故障检测、快照等),同时为用户提供了编程和命令接口。程序员调用这些函数能轻松写出分布式应用程序,我们都知道,如果一切从头开始,要完成一个分布式程序的编写是异常艰难的。
Hadoop 在海量非结构化数据处理方面能充分展示它的优势,如消费者购买行为分析、商品推荐、关键词检索、信贷风险评估等。
如图 1 所示,Hadoop 其实就是一个分布式计算平台,它“覆盖”在操作系统之上,向上提供函数调用(API)和命令接口,在水平方向完成分布式系统的基础算法。作为编程人员和用户,只要了解 API 和命令即可。
图 1 Hadoop
基于 Hadoop 平台衍生出来的开源项目主要有 Yarn、HBase、Hive、ZooKeeper、Avro、Sqoop、Mahout、Crossbow 等。
以 Hadoop 为基础的生态目前已经成为大数据的标准方案,被广泛用于金融、市场、电信、交通等行业的海量数据分析,在即将到来的大数据时代,它将会发挥更大的作用。
在中国,很多行业(如银行、电信、移动、电力、石油、交通等)沉淀了大量的业务数据,对这些海量数据进行挖掘和分析,将会带来巨大的价值。
用 Hadoop 构建的应用实例对于计算资源的消耗具备两个明显的特征:
因此,云计算是大数据天生的计算资源供应途径,云计算的资源弹性很好地满足了大数据的季节性计算资源需求。也就是说,大数据是云计算经典的应用案例。当然,也可以按照大数据对计算资源的波峰需求静态配给计算资源,但是这种方案会造成资源的巨大浪费。
LVS 就是一个由软件实现的负载均衡器,工作在网络 OSI 的第四层(应用层),是中国人章嵩开发的,代码已经并入了 Linux 内核。利用它,再加上一台廉价的计算机,就能构建一台企业级的负载均衡器。而那些外国大公司的负载均衡器,售价都要十几万元,甚至几十万元,便宜的也要几万元,LVS 出来后,这些产品都不得不降价。
负载均衡器的作用就是把任务分配给最合适的服务器。比如一个大型购物网店,有 100 台同样配置的服务器在运行,如果某一时刻有 10 万用户在线购物,那么通过负载均衡器,每台服务器差不多承担 1000 个在线购物用户。
LVS 的官网网站是 http://www.linuxvirtualserver.org。另外,两个较为流行的第七层负载均衡器是 Nginx 和 HAProxy,针对应用做均衡,所以能适应的负载种类没有 LVS 多。
图 2 LVS原理图
集成故障转移集群软件的核心思想是,实时检测故障机器并及时让好的机器接管工作,对外提供高可用性。Linux-HA 意为 Linux 高可用性项目,此项目具体包含如下几个组件。
通过心跳信号(Heartbeat)检测故障,一台好的计算机会不断向其他计算机发送心跳信号,也会接收其他计算机发送过来的心跳信息。当在规定的时间内没有收到对方计算机的心跳信号时,就启动应急预案,进一步确认故障并准备接管那台计算机的任务。
例如,我们采用两台 LVS 计算机,并分别安装和配置 Linux-HA,一台 LVS 计算机作为工作机,另一台作为备份机,两台 LVS 计算机互相监督对方的运行状态。当工作机故障时,备份机接管负载均衡任务并报警。相反,当备份机出故障时,只报警,提醒技术员维修备份机。
两台LVS计算机同时出故障是比较糟糕的情况,不过这种情况发生的概率很小,除非机房断电或者遭到雷击。对于一些非常关键的应用,可以增加参与负载均衡的服务器数量来提高可靠性,如民航飞机上采用 5 台服务器。
图 3 访问静态网页的过程
配合 PHP 引擎,Apache 也支持 PHP 动态网页。过程为:
1)当 Apache 收到用户要浏览的 PHP 文件后,把这个 PHP 文件发给 PHP 执行引擎。
2)PHP 执行引擎执行该 PHP 文件,产生一个临时的静态网页文件并发回给 Apache。
3)最后 Apache 把这个临时的静态网页文件发给用户。
采用 Perl、Python 和 Ruby 脚本语言编写的动态网页,其工作过程与 PHP 类似。
Apache 是最流行的开源网站服务器,在世界排名前 100 万的网站中,有 60.6% 的网站采用 Apache;在排名前 1000 的大型网站中,Apache 占到了 34.5%,而 Ngnix 占到了 34.9%,略胜于 Apache。
中间件是什么
中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯。是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口,但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递。通过中间件,应用程序可以工作于多平台或 OS 环境。
中间件是介于操作系统和应用软件之间,为应用软件提供服务功能的软件,有消息中间件,交易中间件,应用服务器等。由于介于两种软件之间,所以,称为中间件。
为什么使用中间件
具体地说,中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性,使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境,减少程序设计的复杂性,将注意力集中在自己的业务上,不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作,从而大大减少了技术上的负担。中间件带给应用系统的,不只是开发的简便、开发周期的缩短,也减少了系统的维护、运行和管理的工作量,还减少了计算机总体费用的投入。
主要中间件的分类
1. Hadoop
当一个大的任务由一台机器在规定的时间内不能完成时,人们就要采用分布式计算,即很多台机器联合起来共同完成任务。换句话说,就是把大任务拆分成许多个小任务,然后再把这些小任务分配给多台计算机去完成。参与计算的多台计算机组成一个分布式系统,需要运行一系列的分布式基础算法。Hadoop 就是一个分布式计算平台,用 Java 语言开发,包含 Common、MapReduce 和 HDFS 三个核心部件(HDFS 和 MapReduce 是最核心的两个部件)。其中:
- Common 为 Hadoop 的其他项目提供了一些常用工具,主要包括系统配置工具 Configuration、远程过程调用 RPC、序列化机制和 Hadoop 抽象文件系统等。
- MapReduce 是处理海量数据的计算模型。
- 而 HDFS 用于存储海量数据,它具备高度容错性,能在低成本的通用硬件机器上稳定运行。
Hadoop 实现了分布式计算中的基础算法(如一致算法、选举算法、故障检测、快照等),同时为用户提供了编程和命令接口。程序员调用这些函数能轻松写出分布式应用程序,我们都知道,如果一切从头开始,要完成一个分布式程序的编写是异常艰难的。
Hadoop 在海量非结构化数据处理方面能充分展示它的优势,如消费者购买行为分析、商品推荐、关键词检索、信贷风险评估等。
如图 1 所示,Hadoop 其实就是一个分布式计算平台,它“覆盖”在操作系统之上,向上提供函数调用(API)和命令接口,在水平方向完成分布式系统的基础算法。作为编程人员和用户,只要了解 API 和命令即可。
图 1 Hadoop
基于 Hadoop 平台衍生出来的开源项目主要有 Yarn、HBase、Hive、ZooKeeper、Avro、Sqoop、Mahout、Crossbow 等。
以 Hadoop 为基础的生态目前已经成为大数据的标准方案,被广泛用于金融、市场、电信、交通等行业的海量数据分析,在即将到来的大数据时代,它将会发挥更大的作用。
在中国,很多行业(如银行、电信、移动、电力、石油、交通等)沉淀了大量的业务数据,对这些海量数据进行挖掘和分析,将会带来巨大的价值。
用 Hadoop 构建的应用实例对于计算资源的消耗具备两个明显的特征:
- 资源需求大:表明 Hadoop 需要大量的存储、计算和网络带宽。
- 资源需求具备季节性:表明除存储需求是经常性占用外,在运行 Mapreduce 时才需要大量的计算和网络资源,而分析大量数据的工作并不是经常性的——称为季节性
因此,云计算是大数据天生的计算资源供应途径,云计算的资源弹性很好地满足了大数据的季节性计算资源需求。也就是说,大数据是云计算经典的应用案例。当然,也可以按照大数据对计算资源的波峰需求静态配给计算资源,但是这种方案会造成资源的巨大浪费。
2. LVS
LVS 是 Linux Virtual Server 的首字母缩写,意为 Linux 虚拟服务器,即把许多台物理 Linux 计算机逻辑上整合成一台超级计算机,对用户来说感觉只有一台计算能力很强的服务器,如图 2 所示。LVS 就是一个由软件实现的负载均衡器,工作在网络 OSI 的第四层(应用层),是中国人章嵩开发的,代码已经并入了 Linux 内核。利用它,再加上一台廉价的计算机,就能构建一台企业级的负载均衡器。而那些外国大公司的负载均衡器,售价都要十几万元,甚至几十万元,便宜的也要几万元,LVS 出来后,这些产品都不得不降价。
负载均衡器的作用就是把任务分配给最合适的服务器。比如一个大型购物网店,有 100 台同样配置的服务器在运行,如果某一时刻有 10 万用户在线购物,那么通过负载均衡器,每台服务器差不多承担 1000 个在线购物用户。
LVS 的官网网站是 http://www.linuxvirtualserver.org。另外,两个较为流行的第七层负载均衡器是 Nginx 和 HAProxy,针对应用做均衡,所以能适应的负载种类没有 LVS 多。
图 2 LVS原理图
3. Linux-HA
也许有读者会问:“负载均衡器本身故障怎么办?”是的,如果负载均衡器出现故障,那么整个系统(如网店)将会瘫痪。所以人们开发了各种集群软件,如 Linux-HA 和 Keepalive 等,而微软干脆就在 Windows 服务器版中集成故障转移集群软件。集成故障转移集群软件的核心思想是,实时检测故障机器并及时让好的机器接管工作,对外提供高可用性。Linux-HA 意为 Linux 高可用性项目,此项目具体包含如下几个组件。
名称 | 作用 |
---|---|
Heartbeat | 负责维护集群中各节点的信息及它们之间的心跳通信。 |
Pacemaker | 集群资源管理器,是核心组件,客户端通过 Pacemaker 来配置、管理并监控整个集群。此组件的社区网站为 http://clusterlabs.org/。OpenStack 高可用性部署实例中一般都采用 Pacemaker 和 HAProxy。 |
Resource Agent | 为用于控制服务启停、监控服务状态的脚本集合,本地资源管理器(LRM)调用这些脚本来启动、停止、监控各种集群资源。 |
Cluster Glue | 包含一套函数库和工具,在集群栈中,除集群消息传输(由 Heartbeat 承担)、集群资源管理(由 Pacemaker 承担)和资源代理(由 Resource Agent 承担)功能外,其他功能都由 Cluster Glue 来完成。它包含的两个主要部分是 LRM 和 Stonith,前者是本地资源管理器,后者的任务是隔离故障机器。 |
例如,我们采用两台 LVS 计算机,并分别安装和配置 Linux-HA,一台 LVS 计算机作为工作机,另一台作为备份机,两台 LVS 计算机互相监督对方的运行状态。当工作机故障时,备份机接管负载均衡任务并报警。相反,当备份机出故障时,只报警,提醒技术员维修备份机。
两台LVS计算机同时出故障是比较糟糕的情况,不过这种情况发生的概率很小,除非机房断电或者遭到雷击。对于一些非常关键的应用,可以增加参与负载均衡的服务器数量来提高可靠性,如民航飞机上采用 5 台服务器。
4. 静态网站服务器
我们浏览一家公司的网站时,很可能就是跟那家公司服务器上的 Apache 程序打交道,网页浏览器与 Apache 成了标准的 C/S 模式,浏览器是客户端,而 Apache 是服务端。Apache 首先把主页对应的文件 index.html 发给我们,我们看到主页内容后,点击主页上的某个链接,它又把该链接对应的文件发给我们,过程如图 3 所示。图 3 访问静态网页的过程
配合 PHP 引擎,Apache 也支持 PHP 动态网页。过程为:
1)当 Apache 收到用户要浏览的 PHP 文件后,把这个 PHP 文件发给 PHP 执行引擎。
2)PHP 执行引擎执行该 PHP 文件,产生一个临时的静态网页文件并发回给 Apache。
3)最后 Apache 把这个临时的静态网页文件发给用户。
采用 Perl、Python 和 Ruby 脚本语言编写的动态网页,其工作过程与 PHP 类似。
Apache 是最流行的开源网站服务器,在世界排名前 100 万的网站中,有 60.6% 的网站采用 Apache;在排名前 1000 的大型网站中,Apache 占到了 34.5%,而 Ngnix 占到了 34.9%,略胜于 Apache。
5. 动态应用服务器
开源的动态应用服务器有 JBoss、Tomcat、Geronimo、JOnAS,关于这些项目更详细的介绍,请参考相应的官方网站。所有教程
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