两台服务器的数据同步如何实现？

1.安装CentOS7.0yum install ssh 安装SSH协议yum install rsync （rsync是一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件）service sshd restart 启动服务任务

2.配置Master无密码登录所有Salve，在Master机器上生成密码对

3.查看/home/hadoop/下是否有".ssh"文件夹，且".ssh"文件下是否有两个刚生产的无密码密钥对。

4.接着在Master节点上做如下配置，把id_rsa.pub追加到授权的key里面去。

5.设置SSH配置用root用户登录服务器修改SSH配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容。设置完之后记得重启SSH服务，才能使刚才设置有效。

6.退出root登录，使用hadoop普通用户验证成功同步另一台服务器的数据

分布式：服务分散部署在不同服务器组成一个整体应用，分散压力，解决高并发。

假设访问量特别大，就可以做成分布式，将一个大项目拆分出来单独运行。跟cdn一样的机制。

Redis分布式：将redis中的数据分布到不同的服务器上，每台服务器存储不同内容。Mysql集群是每台服务器都存放相同数据。分布式部署：系统应用部署在2台或以上服务器或虚拟机上，服务间通过RPC、WCF(包含WebService）等交互，即可称作分布式部署。微服务也算作分布式的一种，反之则不然。分布式优点:1、将模块拆分，使用接口通信，降低模块之间的耦合度。2、将项目拆分成若干个子项目，不同团队负责不同子项目。3、增加功能时只需再加一个子项目，调用其它系统接口即可。4、可灵活进行分布式部署。5、提高代码的复用性，比如service层，如果不采用分布式rest服务方式架构，在手机Wap商城、微信商城、PC、Android、ios每个端都要写一个service层逻辑，开发量大，难以维护和一起升级，此时可采用分布式rest服务方式共用一个service层。缺点：系统之间交互要使用远程通信，接口开发增大工作量，但利大于弊。微服务：可单独部署运行的微小服务，一个服务只完成单一功能分散能力，服务之间通过RPC等交互，至少有一个数据库。用户量过大高并发时，建议将应用拆解为多个子系统，各自隔离，独立负责功能。缺点：服务数量大，后期运维较难。分布式、微服务区别：分布式依赖整体组合，是系统的部署方式；微服务是架构设计方式，粒度更小，服务之间耦合度更低。独立小团队负责，敏捷性更高。集群：多台服务器复制部署相同应用，由负载均衡共同对外提供服务，逻辑功能仍是单体应用。项目如果跑在一台机器上，这台机器如果出现故障，或者用户请求量比较高一台机器支撑不住，网站可能就访问不了。那怎么解决呢？就需要使用多台机器，复制部署一样的程序，让几个机器同时运行网站。那怎么分发请求到所有机器上？所以负载均衡的概念就出现了。负载均衡：将请求分发以分摊服务器压力。基于反向代理能将所有的请求根据指定的策略算法，分发到不同的服务器上。实现负载均衡常用Nginx、LVS。负载均衡服务器出现问题了怎么办？所有冗余的概念就出现了。冗余：两台或多台服务器，一个主服务器，一个从服务器。假设一个主服务器的负载均衡服务器出现问题，从服务器能替代主服务器来继续负载均衡。实现的方式就是使用Keepalive来抢占虚拟主机。双机双工模式：目前Cluster（集群）的一种形式，两台服务器均为活动状态，同时运行相同的应用，保证整体的性能，也实现了负载均衡和互为备份。WEB服务器或FTP服务器等用此种方式比较多。实现多台服务器代码（文件）同步方案：1、负载均衡中实现代码同步rsync。2、rsync+inotify逐一文件监听并实时同步。3、实现redis共享session。

这种架构一般用在以下三类场景

1. 备份多台 Server 的数据到一台如果按照数据切分方向来讲，那就是垂直切分。比如图 2，业务 A、B、C、D 是之前拆分好的业务，现在需要把这些拆分好的业务汇总起来备份，那这种需求也很适用于多源复制架构。实现方法我大概描述下：业务 A、B、C、D 分别位于 4 台 Server，每台 Server 分别有一个数据库来隔离前端的业务数据，那这样，在从库就能把四台业务的数据全部汇总起来，而不需要做额外的 *** 作。那没有多源复制之前，要实现这类需求，只能在汇总机器上搭建多个 MySQL 实例，那这样势必会涉及到跨库关联的问题，不但性能急剧下降，管理多个实例也没有单台来的容易。

2. 用来聚合前端多个 Server 的分片数据。

同样，按照数据切分方向来讲，属于水平切分。比如图 3，按照年份拆分好的数据，要做一个汇总数据展现，那这种架构也非常合适。实现方法稍微复杂些：比如所有 Server 共享同一数据库和表，一般为了开发极端透明，前端配置有分库分表的中间件，比如爱可生的 DBLE。

3. 汇总并合并多个 Server 的数据

第三类和第一种场景类似。不一样的是不仅仅是数据需要汇总到目标端，还得合并这些数据，这就比第一种来的相对复杂些。比如图 4，那这样的需求，是不是也适合多源复制呢？答案是 YES。那具体怎么做呢？

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