确定网络中需要多少 DNS 服务器以及其角色。考虑要使用的 DNS 服务器数量时，请决定哪些服务器将承载区域的主要和辅助副本。另外，如果您使用 Active Directory 域服务 (AD DS)，请确定是将服务器计算机作为域控制器还是域中的成员服务器运行。
决定要在网络中的什么位置放置 DNS 服务器才能提供流量负载、复制和容错功能。大多数情况下，将在所有域控制器中安装 DNS 服务器。但是，如果您有理由不在每个域控制器中部署 DNS 服务器，则可以遵循这些准则选择放置 DNS 服务器的位置
决定是对所有 DNS 服务器仅使用运行 Windows Server 2008 的 DNS 服务器，还是混合实现 DNS 服务器。
如何搭建分布式网站服务器，比如我有3台服务器ABC，需要搭建分布式服务。也就需要建立IIS 还由DNS WIN 服务器的 还有更改主机名 很麻烦的,这个需要专业的IT人员来操作的。 \x0d\x0a\x0d\x0a以下资料作为参考：\x0d\x0aDNS轮循\x0d\x0a首先介绍一个DNS系统:传统的DNS解析都是一个域名对应一个IP地址,但是通过DNS轮循技术(负载平衡技术)可以做到一个域名对应到多个IP 上. 这样大家难免就会问,这个技术有什么用呢?\x0d\x0a\x0d\x0aDNS轮循是指将相同的域名解释到不同的IP，随机使用其中某台主机的技术,该项技术可以智能的调整网站的访问量到不同服务器上，减轻网站服务器的压力，实现负载匀衡如果您感觉到单一的主机已经不堪负载你网站日益增长的访问，那么建议您采用我们的DNS轮循技术。 \x0d\x0a\x0d\x0aDNS轮循系统可以根据您的需求设置N台主机作为WEB服务器。目前已有越来多大型的WEB服务器使用DNS轮循来实现负载均衡，服务的分布规划更便捷，扩展性更好，从而提高了网站的稳定性和访问效率，那些大量数据文件请求的客户也得到了更快的响应。\x0d\x0a\x0d\x0aDNS轮循还将给您的网站提供这样的改进，诸如您的网站的数据使用量一直处于不断的增长当中，当达到服务器资源运行瓶颈的情况\x0d\x0a下，由于采用了DNS轮循技术，您只需要增加服务器数量就可以平滑升级，而且偶然故障或其他意外情况造成的损失得以避免，7×24小时可靠性的持续的运行\x0d\x0a成为可能。\x0d\x0a\x0d\x0a如果您真的希望自己的网站能够一直稳定的在线运行，尽量的减少宕机的比率，那么除了采用比较好的网站空间技术支持之外，还可以采用时代互联域名的DNS轮循功能来实现网站的永久在线负载平衡 \x0d\x0a负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其\x0d\x0a他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。均衡负载\x0d\x0a能够平均分配客户请求到服务器列阵，籍此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题。这种群集技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。\x0d\x0a\x0d\x0a网络负载均衡的优点\x0d\x0a\x0d\x0a第一，网络负载均衡能将传入的请求传播到多达32台服务器上，即可以使用最多32台服务器共同分担对外的网络请求服务。网络负载均衡技术保证即使是在负载很重的情况下，服务器也能做出快速响应\x0d\x0a\x0d\x0a第二，网络负载均衡对外只需提供一个IP地址(或域名)\x0d\x0a\x0d\x0a第三，当网络负载均衡中的一台或几台服务器不可用时，服务不会中断。网络负载均衡自动检测到服务器不可用时，能够迅速在剩余的\x0d\x0a服务器中重新指派客户机通讯。这项保护措施能够帮助你为关键的业务程序提供不中断的服务，并可以根据网络访问量的增加来相应地增加网络负载均衡服务器的数\x0d\x0a量\x0d\x0a\x0d\x0a第四，网络负载均衡可在普通的计算机上实现。\x0d\x0a\x0d\x0a网络负载均衡的实现过程\x0d\x0a\x0d\x0a在Windows Server 2003中，网络负载均衡的应用程序包括Internet信息服务(IIS)、ISA \x0d\x0aServer 2000防火墙与代理服务器、VPN虚拟专用网、终端服务器、Windows Media \x0d\x0aServices(Windows视频点播、视频广播)等服务。同时，网络负载均衡有助于改善服务器的性能和可伸缩性，以满足不断增长的基于\x0d\x0aInternet客户端的需求。\x0d\x0a\x0d\x0a网络负载均衡可以让客户端用一个逻辑Internet名称和虚拟IP地址(又称群集IP地址)访问群集，同时保留每台计算机各自的名称。下面，我们将在两台安装Windows Server 2003的普通计算机上，介绍网络负载均衡的实现及应用。\x0d\x0a\x0d\x0a这两台计算机中，一台计算机名称为A，IP地址为192.168.0.7另一台名为B，IP地址为192.168.0.8。\x0d\x0a规划网络负载均衡专用虚拟IP地址为192.168.0.9。当正式应用时，客户机只需要使用IP地址192.168.0.9来访问服务器，网络服务均衡\x0d\x0a会根据每台服务器的负载情况自动选择192.168.0.7或者192.168.0.8对外提供服务。具体实现过程如下：\x0d\x0a\x0d\x0a在实现网络负载均衡的每一台计算机上，只能安装TCP/IP协议，不要安装任何其他的协议(如IPX协议或者NetBEUI协议)，这可以从“网络连接属性”中查看。\x0d\x0a\x0d\x0a第一步，分别以管理员身份登录A机和B机，打开两台机的“本地连接”属性界面，勾选“此连接使用下列项目”中的“负载均衡”项并进入“属性”对话框，将IP地址都设为192.168.0.9(即负载均衡专用IP)，将子网掩码设置为255.255.255.0\x0d\x0a\x0d\x0a第二步，分别进入A机和B机的“Internet协议(TCP/IP)”属性设置界面，点击“高级”按钮后，在弹出的“高级TCP/IP设置”界面中添加IP地址192.168.0.9和子网掩码设置为255.255.255.0。\x0d\x0a\x0d\x0a第三步，退出两台计算机的“本地连接属性”窗口，耐心等一会儿让系统完成设置。\x0d\x0a以后，如果这两台服务器不能满足需求，可以按以上步骤添加第三台、第四台计算机到网络负载均衡系统中以满足要求。
最近对离线数仓体系进行了扩容和架构改造，也算是一波三折，出了很多小插曲，有一些改进点对我们来说也是真空地带，通过对比和模拟压测总算是得到了预期的结果，这方面尤其值得一提的是郭运凯同学的敬业，很多前置的工作，优化和应用压测的工作都是他完成的。
整体来说，整个事情的背景是因为服务器硬件过保，刚好借着过保服务器替换的机会来做集群架构的优化和改造。
1.集群架构改造的目标
在之前也总结过目前存在的一些潜在问题，也是本次部署架构改进的目标：
1）之前 的GP segment数量设计过度 ，因为资源限制，过多考虑了功能和性能，对于集群的稳定性和资源平衡性考虑有所欠缺，在每个物理机节点上部署了10个Primary,10个Mirror，一旦1个服务器节点不可用，整个集群几乎无法支撑业务。
2）GP集群 的存储资源和性能的平衡不够 ，GP存储基于RAID-5,如果出现坏盘，磁盘重构的代价比较高，而且重构期间如果再出现坏盘，就会非常被动，而且对于离线数仓的数据质量要求较高，存储容量相对不是很大，所以在存储容量和性能的综合之上，我们选择了RAID-10。
3)集 群的异常场景的恢复需要完善， 集群在异常情况下（如服务器异常宕机，数据节点不可用，服务器后续过保实现节点滚动替换）的故障恢复场景测试不够充分，导致在一些迁移和改造中，相对底气不足，存在一些知识盲区。
4）集群版本过 低 ，功能和性能上存在改进空间。毕竟这个集群是4年前的版本，底层的PG节点的版本也比较旧了，在功能上和性能上都有一定的期望，至少能够与时俱进。
5）操作系统版本升 级 ，之前的操作系统是基于CentOS6，至少需要适配CentOS 7 。
6）集群TPCH 压测验收 ，集群在完成部署之后，需要做一次整体的TPCH压测验收，如果存在明显的问题需要不断调整配置和架构，使得达到预期的性能目标。
此外在应用层面也有一些考虑，总而言之，是希望能够解决绝大多数的痛点问题，无论是在系统层面，还是应用层面，都能上一个台阶。
2.集群规划设计的选型和思考
明确了目标，就是拆分任务来规划设计了，在规划设计方面主要有如下的几个问题：
1）Greenplum的版本选择 ，目前有两个主要的版本类别，一个是开源版（Open Source distribution）和Pivotal官方版，它们的其中一个差异就是官方版需要注册，签署协议，在此基础上还有GPCC等工具可以用，而开源版本可以实现源码编译或者rpm安装，无法配置GPCC。综合来看，我们选择了 开源版本的6.16.2 ，这其中也询问了一些行业朋友，特意选择了几个涉及稳定性bug修复的版本。
2）数据集市的技术选型 ，在数据集市的技术选型方面起初我是比较坚持基于PostgreSQL的模式，而业务侧是希望对于一些较为复杂的逻辑能够通过GP去支撑，一来二去之后，加上我咨询了一些行业朋友的意见，是可以选择基于GP的方案，于是我们就抱着试一试的方式做了压测，所以数据仓库和和数据集市会是两个不同规模体量的GP集群来支撑。
3）GP的容量规划 ，因为之前的节点设计有些过度，所以在数量上我们做了缩减，每台服务器部署12个segment节点，比如一共12台服务器，其中有10台服务器是Segment节点，每台上面部署了6个Primary,6个Mirror，另外2台部署了Master和Standby，就是即（6+6）*10+2，整体的配置情况类似下面的模式。
4）部署架构方案选型 ，部署架构想起来比较容易，但是落实起来有很多的考虑细节，起初考虑GP的Master和Standby节点如果混用还是能够节省一些资源，所以设计的数据仓库和数据集市的部署架构是这样考虑的，但是从走入部署阶段之后，很快就发现这种交叉部署的模式是不可行的，或者说有一些复杂度。
除此之外，在单个GP集群的部署架构层面，还有4类方案考虑。
方案1 ：Master,Standby和segment混合部署
方案2 ：Master,Standby和segment独立部署，整个集群的节点数会少一些
方案3 ：Segment独立部署，Master,Standby虚拟机部署
方案4 ：最小化单节点集群部署（这是数据集市最保底的方案）
这方面存在较大的发挥空间，而且总体来说这种验证磨合的成本也相对比较高，实践给我上了一课， 越是想走捷径，越是会让你走一些弯路 ，而且有些时候的优化其实我也不知道改怎么往下走，感觉已经无路可走，所以上面这4种方案其实我们都做了相关的测试和验证。
3.集群架构的详细设计和实践
1）设计详细的部署架构图
在整体规划之上，我设计了如下的部署架构图，每个服务器节点有6个Primary,6个Mirror,服务器两两映射。
2）内核参数优化
按照官方文档的建议和具体的配置情况，我们对内核参数做了如下的配置：
vm.swappiness=10
vm.zone_reclaim_mode = 0
vm.dirty_expire_centisecs = 500
vm.dirty_writeback_centisecs = 100
vm.dirty_background_ratio = 0 # See System Memory
vm.dirty_ratio = 0
vm.dirty_background_bytes = 1610612736
vm.dirty_bytes = 4294967296
vm.min_free_kbytes = 3943084
vm.overcommit_memory=2
kernel.sem = 500 2048000 200 4096
4.集群部署步骤
1）首先是配置/etc/hosts，需要把所有节点的IP和主机名都整理出来。
2）配置用户，很常规的步骤
groupadd gpadmin
useradd gpadmin -g gpadmin
passwd gpadmin
3）配置sysctl.conf和资源配置
4）使用rpm模式安装
# yum install -y apr apr-util bzip2 krb5-devel zip
# rpm -ivh open-source-greenplum-db-6.16.2-rhel7-x86_64.rpm
5）配置两个host文件，也是为了后面进行统一部署方便，在此建议先开启gpadmin的sudo权限，可以通过gpssh处理一些较为复杂的批量操作
6）通过gpssh-exkeys来打通ssh信任关系，这里需要吐槽这个ssh互信，端口还得是22，否则处理起来很麻烦,需要修改/etc/ssh/sshd_config文件
gpssh-exkeys -f hostlist
7）较为复杂的一步是打包master的Greenplum-db-6.16.2软件，然后分发到各个segment机器中，整个过程涉及文件打包，批量传输和配置，可以借助gpscp和gpssh，比如gpscp传输文件，如下的命令会传输到/tmp目录下
gpscp -f /usr/local/greenplum-db/conf/hostlist /tmp/greenplum-db-6.16.2.tar.gz =:/tmp
或者说在每台服务器上面直接rpm -ivh安装也可以。
8）Master节点需要单独配置相关的目录，而Segment节点的目录可以提前规划好，比如我们把Primary和Mirror放在不同的分区。
mkdir -p /data1/gpdata/gpdatap1
mkdir -p /data1/gpdata/gpdatap2
mkdir -p /data2/gpdata/gpdatam1
mkdir -p /data2/gpdata/gpdatam2
9）整个过程里最关键的就是gpinitsystem_config配置了，因为Segment节点的ID配置和命名，端口区间都是根据一定的规则来动态生成的，所以对于目录的配置需要额外注意。
10）部署GP集群最关键的命令是
gpinitsystem -c gpinitsystem_config -s 【standby_hostname】
其中文件gpinitsystem_config的主要内容如下：
MASTER_HOSTNAME=xxxx
declare -a DATA_DIRECTORY=(/data1/gpdata/gpdatap1 /data1/gpdata/gpdatap2 /data1/gpdata/gpdatap3 /data1/gpdata/gpdatap4 /data1/gpdata/gpdatap5 /data1/gpdata/gpdatap6)
TRUSTED_SHELL=ssh
declare -a MIRROR_DATA_DIRECTORY=(/data2/gpdata/gpdatam1 /data2/gpdata/gpdatam2 /data2/gpdata/gpdatam3 /data2/gpdata/gpdatam4 /data2/gpdata/gpdatam5 /data2/gpdata/gpdatam6)
MACHINE_LIST_FILE=/usr/local/greenplum-db/conf/seg_hosts
整个过程大约5分钟~10分钟以内会完成，在部署过程中建议要查看后端的日志查看是否有异常，异常情况下的体验不是很好，可能会白等。
5.集群部署问题梳理
集群部署中还是有很多细节的问题，太基础的就不提了，基本上就是配置，目录权限等问题，我提另外几个：
1） 资源配置问题 ，如果/etc/security/limits.conf的资源配置不足会在安装时有如下的警告：
2） 网络问题 ，集群部署完成后可以正常操作，但是在查询数据的时候会抛出错误，比如SQL是这样的，看起来很简单：select count(*) from customer,但是会抛出如下的错误：
这个问题的主要原因还是和防火墙配置相关，其实不光需要配置INPUT的权限，还需要配置OUTPUT的权限。
对于数据节点可以开放略大的权限，如：
入口的配置：
-A INPUT -p all -s xxxxx -j ACCEPT
出口的配置：
-A OUTPUT -p all -s xxxxx -j ACCEPT
3）网络配置问题 ，这个问题比较诡异的是，报错和上面是一样的，但是在排除了防火墙配置后，select count(*) from customer；这样的语句是可以执行的，但是执行的等待时间较长，比如表lineitem这表比较大，过亿的数据量，,在10个物理节点时，查询响应时间是10秒，但是4个物理节点，查询响应时间是在90秒，总体删感觉说不过去。
为了排查网络问题，使用gpcheckperf等工具也做过测试，4节点和10节点的基础配置也是相同的。
gpcheckperf -f /usr/local/greenplum-db/conf/seg_hosts -r N -d /tmp
$ cat /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
#127.0.0.1 test-dbs-gp-128-230
xxxxx.128.238 test-dbs-gp-svr-128-238
xxxxx.128.239 test-dbs-gp-svr-128-239
其中127.0.0.1的这个配置在segment和Master,Standby混部的情况是存在问题的，修正后就没问题了，这个关键的问题也是郭运凯同学发现的。
5.集群故障恢复的测试
集群的故障测试是本次架构设计中的重点内容，所以这一块也是跃跃欲试。
整体上我们包含两个场景，服务器宕机修复后的集群恢复和服务器不可用时的恢复方式。
第一种场景相对比较简单，就是让Segment节点重新加入集群，并且在集群层面将Primary和Mirror的角色互换，而第二种场景相对时间较长一些，主要原因是需要重构数据节点，这个代价基本就就是PG层面的数据恢复了，为了整个测试和恢复能够完整模拟，我们采用了类似的恢复方式，比如宕机修复使用了服务器重启来替代，而服务器不可用则使用了清理数据目录，类似于一台新配置机器的模式。
1）服务器宕机修复后集群恢复
select * from gp_segment_configuration where status!='u'
gprecoverseg -o ./recov
gprecoverseg -r
select * from gp_segment_configuration where status='u'
2）服务器不可用时集群恢复
重构数据节点的过程中，总体来看网络带宽还是使用很充分的。
select * from gp_segment_configuration where status='u'
select * from gp_segment_configuration where status='u' and role!=preferred_role
gprecoverseg -r
select * from gp_segment_configuration where status='u' and role!=preferred_role
经过测试，重启节点到数据修复，近50G数据耗时3分钟左右
6.集群优化问题梳理
1）部署架构优化和迭代
对于优化问题，是本次测试中尤其关注，而且争议较多的部分。
首先在做完初步选型后，数仓体系的部署相对是比较顺利的，采用的是第一套方案。
数据集市的集群部分因为节点相对较少，所以就选用了第二套方案
实际测试的过程，因为配置问题导致TPCH的结果没有达到预期。
所以这个阶段也产生了一些疑问和怀疑，一种就是折回第一种方案，但是节点数会少很多，要不就是第三种采用虚拟机的模式部署，最保底的方案则是单节点部署，当然这是最牵强的方案。
这个阶段确实很难，而在上面提到的修复了配置之后，集群好像突然开悟了一般，性能表现不错，很快就完成了100G和1T数据量的TPCH测试。
在后续的改造中，我们也尝试了第三套方案，基于虚拟机的模式，通过测试发现，远没有我们预期的那么理想，在同样的数据节点下，Master和Standby采用物理机和虚拟机，性能差异非常大，这个是出乎我们预料的。比如同样的SQL,方案3执行需要2秒，而方案2则需要80秒，这个差异我们对比了很多指标，最后我个人理解差异还是在网卡部分。
所以经过对比后，还是选择了方案2的混合部署模式。
2）SQL性能优化的分析
此外整个过程的TPCH也为集群的性能表现提供了参考。比如方案2的混合部署模式下，有一条SQL需要18秒，但是相比同类型的集群，可能就只需要2秒钟左右，这块显然是存在问题的。
在排除了系统配置，硬件配置的差异之后，经典的解决办法还是查看执行计划。
性能较差的SQL执行计划：
# explain analyze select count(*)from customer
QUERY PLAN
Aggregate (cost=0.00..431.00 rows=1 width=8) (actual time=24792.916..24792.916 rows=1 loops=1)
-> Gather Motion 36:1 (slice1segments: 36) (cost=0.00..431.00 rows=1 width=1) (actual time=3.255..16489.394 rows=150000000 loops=1)
-> Seq Scan on customer (cost=0.00..431.00 rows=1 width=1) (actual time=0.780..1267.878 rows=4172607 loops=1)
Planning time: 4.466 ms
(slice0) Executor memory: 680K bytes.
(slice1) Executor memory: 218K bytes avg x 36 workers, 218K bytes max (seg0).
Memory used: 2457600kB
Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA)
Execution time: 24832.611 ms
(9 rows)
Time: 24892.500 ms
性能较好的SQL执行计划：
# explain analyze select count(*)from customer
QUERY PLAN
Aggregate (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=1519.311..1519.311 rows=1 loops=1)
-> Gather Motion 36:1 (slice1segments: 36) (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=634.787..1519.214 rows=36 loops=1)
-> Aggregate (cost=0.00..842.08 rows=1 width=8) (actual time=1473.296..1473.296 rows=1 loops=1)
-> Seq Scan on customer (cost=0.00..834.33 rows=4166667 width=1) (actual time=0.758..438.319 rows=4172607 loops=1)
Planning time: 5.033 ms
(slice0) Executor memory: 176K bytes.
(slice1) Executor memory: 234K bytes avg x 36 workers, 234K bytes max (seg0).
Memory used: 2457600kB
Optimizer: Pivotal Optimizer (GPORCA)
Execution time: 1543.611 ms
(10 rows)
Time: 1549.324 ms
很明显执行计划是被误导了，而误导的因素则是基于统计信息，这个问题的修复很简单：
analyze customer
但是深究原因，则是在压测时，先是使用了100G压测，压测完之后保留了原来的表结构，直接导入了1T的数据量，导致执行计划这块没有更新。
3）集群配置优化
此外也做了一些集群配置层面的优化，比如对缓存做了调整。
gpconfig -c statement_mem -m 2457600 -v 2457600
gpconfig -c gp_vmem_protect_limit -m 32000 -v 32000
7.集群优化数据
最后来感受下集群的性能：
1）10个物理节点，（6+6）*10+2
tpch_1t=# iming on
Timing is on.
tpch_1t=# select count(*)from customer
count
-----------
150000000
(1 row)
Time: 1235.801 ms
tpch_1t=# select count(*)from lineitem
count
------------
5999989709
(1 row)
Time: 10661.756 ms
2）6个物理节点，（6+6）*6
# select count(*)from customer
count
-----------
150000000
(1 row)
Time: 1346.833 ms
# select count(*)from lineitem
count
------------
5999989709
(1 row)
Time: 18145.092 ms
3）4个物理节点，（6+6）*4
# select count(*)from customer
count
-----------
150000000
(1 row)
Time: 1531.621 ms
# select count(*)from lineitem
count
------------
5999989709
(1 row)
Time: 25072.501 ms
4）TPCH在不通架构模式下的性能比对 ，有19个查询模型，有个别SQL逻辑过于复杂暂时忽略，也是郭运凯同学整理的列表。
在1T基准下的基准测试表现：
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