服务器是通过网络为客户群体提供某种特定服务的一台计算机 。只不过由于应用场景和并发(同时有多少个用户 , 或生产者/消费者)等诸多因素导致了服务器通常需要某方面性能较好 。
服务器主要职责分为运算和存储 。使用服服务器是为了记录 , 中转 , 深度计算 。
运算
运算可以分为很多方面 , 例如最简单b/s结构的网页访问也是要消耗服务器上的计算力(解释语言的翻译和数据交互) 。
运算的种类非常多 , 提供服务消耗计算机的CPU , 内存 , 和网络带宽资源的都可以归结为计算类 。
细粉可能会包括轻量应用服务器、纯前端web服务器、负载均衡服务器、大算力服务器(CPU和GPU , 前者被做为通用型的超算 , 后者作为图形服务器、音频或波分析服务器 , 后者更侧重使用傅立叶、哈希值反向尝试等专用的应用场景 。哈希值反向尝试其实就是很多加密数字货币记账权争夺的基础算法 。)、通信总线服务器、API网关服务器 。这里就不展开了 , 如果展开 , 这能是一套架构师课程 。
存储
电子邮件中的附件 , 你上传到自己的邮件服务商 , 自己邮件服务商发送到邮件接收方的服务商 , 接收邮件服务商接收邮件发送人、接收人、标题、正文和附件 , 然后告知邮件接收人 。邮件发送服务方和接收服务方都要存储邮件主体和附件 。邮件主体在数据系统中存储 , 附件是在文件系统中存储 。
数据系统又分为过程数据存储和永久数据存储 。过程的基本是为了解决大数据并发的缓冲 , 还不内存数据读写、键值数据库、队列等都属于过程数据库 。永久数据库从前就是简单的关系数据库 , 现在由于数据规模的需求有了nosql , 图数据库等一系列全新的体系 。
这几年虽然数据规模的越来越大 , 使用数据库本身进行大数据的一些处理就感觉不是那么友好 。一些ES类似架构的东西就应需求而生 。这类一般作为大数据解决框架出现在工种视野中 。这方面的服务器很多时候都是要有良好的计算力 , 同时他们又是为数据分析服务的 。
文件存储其实水更深 , 由于都是虚拟化 , 存储是独享还是共享的(共享里面还非为优先级 。) , 分配给你的是实实在在的存储容量还是仅仅是一个存储容量上限 。
云虚拟化服务
现在服务器一般都是选择某个IDC服务商的 。你购买的服务 , 是经过虚拟化计算整合 , 拆分之后的 。一类的运营服务器会通过矩阵的方式生成一个服务器组(矩阵就是将多台设备的性能累加 , 有些操作系统本身就只想集群配置 。实际应用场景 , 也可能是单台的高性能服务器 。) , 然后再对整合后的资源进行虚拟化划分 , 谁需要多少就根据需求划分多少资源给他 。
好比我们用鸡蛋 , 面粉 , 水果 , 奶油做了一个大蛋糕 。有些人说我喜欢吃奶油 , 但是我饭量小 , 我们就切一个奶油多的小块给他 。
服务数量不等于服务器数量
很多重要的服务 , 一定会部署到多台服务器上(项目依赖 , 负载均衡 , 同步双工 , 高效热备要根据实际场景去选择) 。
一个服务器上也不见得只有一个服务 。微服务实现的一些项目 , 很多不同的微服务都是独立做成docker以实现快速部署和快速排障 。
【电脑服务器是干嘛的】希望送信马由缰的介绍能让你有个大体的认知 。
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