Linux服务器双机热备详细过程

通常说的双机热备是指两台机器都在运行，但并不是两台机器都同时在提供服务。

当提供服务的一台出现故障的时候，另外一台会马上自动接管并且提供服务，而且切换的时间非常短。

下面来以keepalived结合tomcat来实现一个web服务器的双机热备过程：

keepalived的工作原理是VRRP虚拟路由冗余协议。

在VRRP中有两组重要的概念：VRRP路由器和虚拟路由器，主控路由器和备份路由器。

VRRP路由器是指运行VRRP的路由器，是物理实体，虚拟路由器是指VRRP协议创建的，是逻辑概念。一组VRRP路由器协同工作，共同构成一台虚拟路由器。Vrrp中存在着一种选举机制，用以选出提供服务的路由即主控路由，其他的则成了备份路由。

当主控路由失效后，备份路由中会重新选举出一个主控路由，来继续工作，来保障不间断服务。

两台物理服务器和一个虚拟服务器（vip）：master：redhat2．6．18－53．el5192．168．8．4；backup：redhat2．6．18－53．el5192．168．8．6；vip：192．168．8．100。

节点A192．168．8．4（主节点），节点B192．168．8．6（备用节点），虚拟IP（对外提供服务的IP192．168．8．100）

在这种模式下，虚拟IP在某时刻只能属于某一个节点，另一个节点作为备用节点存在。

当主节点不可用时，备用节点接管虚拟IP（即虚拟IP漂移至节点B），提供正常服务。

keepalived的原理可以这样简单理解：

keepalived安装在两台物理服务器上，并相互监控对方是否在正常运行。

当节点A正常的时候：节点A上的keepalived会将下面的信息广播出去：

192．168．8．100这个IP对应的MAC地址为节点A网卡的MAC地址

其它电脑如客户端和NodeB会更新自己的ARP表，对应192．168．8．100的MAC地址＝节点A网卡的MAC地址。

当节点A发生故障的时候，节点B上的keepalived会检测到，并且将下面的信息广播出去：

192．168．8．100这个IP对应的MAC地址为节点B网卡的MAC地址

其它电脑如客户端会更新自己的ARP表，对应192．168．8．100的MAC地址＝节点B网卡的MAC地址。

扩展资料：

双机热备特指基于active/standby方式的服务器热备。服务器数据包括数据库数据同时往两台或多台服务器执行写 *** 作，或者使用一个共享的存储设备。在同一时间内只有一台服务器运行。

当其中运行着的一台服务器出现故障无法启动时，另一台备份服务器会通过软件诊测（一般是通过心跳诊断）将standby机器激活，保证应用在短时间内完全恢复正常使用。

Keepalived的运行原理是基于VRRP（虚拟路由冗余协议）机制，在VRRP中有两个重要的概念：VRRP路由器和虚拟路由器，主控路由器和备份路由器。

VRRP路由器是一种实体路由器设备，而虚拟路由器则是基于VRRP协议构建的虚拟路由器，是软性的虚拟概念，一组VRRP路由器协同工作，共同构造一台虚拟服务器。

VRRP协议支持一种选举机制，主要用来选出用来提供服务的路由即主控路由，其它的就是备份路由了，当主控路由失效之后，备份路由中重新选出一个主控路由（往往按照设置好的优先级别重新分配），接管主控服务，继续工作，来保证不间断的提供服务。

参考资料：

百度百科-双机热备

1、准备好一台云服务器，云服务器多包含的基本配置就是cup，内存，硬盘等基本配置。

2、利用云服务器的IP地址，账户名，密码来登录。（云服务器的用户名是由云服务器的系统而定的，windows系统用户名就是administrator，linux系统用户名就是root）

3、用电脑来登录云服务器，从电脑桌面打开“远程桌面连接”

4、输入云服务器的IP地址，点击连接

5、链接之后，输入账号和密码（这里需要注意，电脑的 *** 作系统必须和云主机 *** 作系统一致，才能登陆成功）

6、登陆成功之后，在您的电脑桌面上就会出现云主机 *** 作桌面啦。您可以在这里部署您的网站，应用程序等其他应用。

通常老板花钱请我们架构网站的时候，会给我们提出一些目标，诸如网站每天要能承受100万PV的访问量等等。这时我们要预算一下大概需要多大的带宽，计算带宽大小主要涉及两个指标（峰值流量和页面大小），我们不妨在计算前先做出必要的假设：

第一：假设峰值流量是平均流量的5倍。

第二：假设每次访问平均的页面大小是100K字节左右。

如果100万PV的访问量在一天内平均分布的话，折合到每秒大约12次访问，如果按平均每次访问页面的大小是100K字节左右计算的话，这12次访问总计大约就是1200K字节，字节的单位是Byte，而带宽的单位是bit，它们之间的关系是1Byte=8bit，所以1200KByte大致就相当于9600Kbit，也就是9Mbps的样子，实际情况中，我们的网站必须能在峰值流量时保持正常访问，所以按照假设的峰值流量算，真实带宽的需求应该在45Mbps左右。

当然，这个结论是建立在前面提到的两点假设的基础上，如果你的实际情况和这两点假设有出入，那么结果也会有差别。先看我们都需要哪些服务器：服务器，页面服务器，数据库服务器，应用服务器，日志服务器等等。

对于访问量大点的网站而言，分离单独的服务器和页面服务器相当必要，我们可以用ligabcgif/>，然后设置DNS轮循，达到最初级的负载均衡。当然，服务器多了就不可避免的涉及一个同步的问题，这个可以使用rsync软件来搞定。

数据库服务器是重中之重，因为网站的瓶颈问题十有八九是出在数据库身上。现在一般的中小网站多使用MySQL数据库，不过它的集群功能似乎还没有达到stable的阶段，所以这里不做评价。一般而言，使用MySQL数据库的时候，我们应该搞一个主从（一主多从）结构，主数据库服务器使用innodb表结构，从数据服务器使用myisam表结构，充分发挥它们各自的优势，而且这样的主从结构分离了读写 *** 作，降低了读 *** 作的压力，甚至我们还可以设定一个专门的从服务器做备份服务器，方便备份。不然如果你只有一台主服务器，在大数据量的情况下，mysqlmp基本就没戏了，直接拷贝数据文件的话，还得先停止数据库服务再拷贝，否则备份文件会出错。但对于很多网站而言，即使数据库服务仅停止了一秒也是不可接受的。如果你有了一台从数据库服务器，在备份数据的时候，可以先停止服务（slavestop）再备份，再启动服务（slavestart）后从服务器会自动从主服务器同步数据，一切都没有影响。但是主从结构也是有致命缺点的，那就是主从结构只是降低了读 *** 作的压力，却不能降低写 *** 作的压力。

为了适应更大的规模，可能只剩下最后这招了：横向/纵向分割数据库。所谓横向分割数据库，就是把不同的表保存到不同的数据库服务器上，比如说用户表保存在A数据库服务器上，文章表保存在B数据库服务器上，当然这样的分割是有代价的，最基本的就是你没法进行LEFTJOIN之类的 *** 作了。所谓纵向分割数据库，一般是指按照用户标识（user_id）等来划分数据存储的服务器，比如说：我们有5台数据库服务器，那么“user_id%5+1”等于1的就保存到1号服务器，等于2的就保存到2号服务器，以此类推，纵向分隔的原则有很多种，可以视情况选择。不过和横向分割数据库一样，纵向分割数据库也是有代价的，最基本的就是我们在进行如COUNT,SUM等汇总 *** 作的时候会麻烦很多。综上所述，数据库服务器的解决方案一般视情况往往是一个混合的方案，以其发挥各种方案的优势，有时候还需要借助memcached之类的第三方软件，以便适应更大访问量的要求。

如果有专门的应用服务器来跑PHP脚本是最合适不过的了，那样我们的页面服务器只保存静态页面就可以了，可以给应用服务器设置一些诸如appdomain之类的域名来和页面服务器加以区别。对于应用服务器，我还是更倾向于使用prefork模式的apache，配上必要的xcache之类的PHP缓存软件，加载模块要越少越好，除了mod_rewrite等必要的模块，不必要的东西统统舍弃，尽量减少>

如果条件允许，独立的日志服务器也是必要的，一般小网站的做法都是把页面服务器和日志服务器合二为一了，在凌晨访问量不大的时候cron运行前一天的日志计算，不过如果你使用awstats之类的日志分析软件，对于百万级访问量而言，即使按天归档，也会消耗很多时间和服务器资源去计算，所以分离单独的日志服务器还是有好处的，这样不会影响正式服务器的工作状态。

您好，在一些大型的系统中，同时又成千上万的用户同时访问，要时实的保存所有Client端的Session信息，而且以保证一旦系统失效，系统会重新载入自己的Session状态，用户能够继续 *** 作。一般的实现>

1）采用内存复制：

在这个方法中，当某台J2EEServer中的某个>

2）集中式：

所谓的集中式处理，与上面的内存复制方法非常相似，不同的是在集中式中，Session中的Object不是送到其它的Server上，而是送到一台特定的机器上，在这台机器上Object中的信息可以采用对象序列化后文件保存，或者抽象成数据后，保存到关系数据库中。这台机器集中管理所有Cluster中的所有Session状态和信息。

据了解，国产软件思迈特Smartbi不仅可以支持主流中间件如Weblogic、Websphere、Jboss、Tomcat等，也可以支持国产中间件如金蝶中间件、山东中创中间件、东方通中间件等。

东方通的应用服务器产品为TongWebApplicationServer（以下称之为

TongWeb），目前版本为51。金蝶的应用服务器产品为ApusicApplicationServer（以下称之为Apusic），目前版本为60。

经过对比测试，我们发现TongWeb51在功能、性能、易用性等方面已全面

超越Apusic60应用服务器。相比Apusic60，TongWeb51功能方面比Apusic60更强大、更完善；性能方面，处理请求效率更高、支持最大并发用户数更多、稳定性更好；易用性方面，提供比Apusic60更强大的图形 *** 作界面以及一些方便用户使用的特色功能。

1 大型网站系统的特点

2 大型网站架构演化历程

21 初始阶段架构

问题：网站运营初期，访问用户少，一台服务器绰绰有余。

特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。

描述：通常服务器 *** 作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。

22 应用服务和数据服务分离

问题：越来越多的用户访问导致性能越来越差，越来越多的数据导致存储空间不足，一台服务器已不足以支撑。

特征：应用服务器、数据库服务器、文件服务器分别独立部署。

描述：三台服务器对性能要求各不相同：应用服务器要处理大量业务逻辑，因此需要更快更强大的 CPU；数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存；文件服务器需要存储大量文件，因此需要更大容量的硬盘。

23 使用缓存改善性能

问题：随着用户逐渐增多，数据库压力太大导致访问延迟。

特征：由于网站访问和财富分配一样遵循二八定律：80% 的业务访问集中在 20% 的数据上。将数据库中访问较集中的少部分数据缓存在内存中，可以减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。

描述：缓存分为两种：应用服务器上的本地缓存和分布式缓存服务器上的远程缓存，本地缓存访问速度更快，但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。分布式缓存可以采用集群方式，理论上可以做到不受内存容量限制的缓存服务。

24 使用应用服务器集群

问题：使用缓存后，数据库访问压力得到有效缓解。但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在访问高峰期，成为瓶颈。

特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单一服务器处理能力和存储空间不足的问题。

描述：使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

25 数据库读写分离

问题：网站使用缓存后，使绝大部分数据读 *** 作访问都可以不通过数据库就能完成，但是仍有一部分读 *** 作和全部的写 *** 作需要访问数据库，在网站的用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。

特征：目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到一台服务器上。网站利用数据库的主从热备功能，实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。

描述：应用服务器在写 *** 作的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库。这样当应用服务器在读 *** 作的时候，访问从数据库获得数据。为了便于应用程序访问读写分离后的数据库，通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块，使数据库读写分离的对应用透明。

26 反向代理和 CDN 加速

问题：中国网络环境复杂，不同地区的用户访问网站时，速度差别也极大。

特征：采用 CDN 和反向代理加快系统的静态资源访问速度。

描述：CDN 和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于 CDN 部署在网络提供商的机房，使用户在请求网站服务时，可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据；而反向代理则部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的服务器时反向代理服务器，如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源，就将其直接返回给用户。

27 分布式文件系统和分布式数据库

问题：随着大型网站业务持续增长，数据库经过读写分离，从一台服务器拆分为两台服务器，依然不能满足需求。

特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。

描述：分布式数据库是数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

28 使用 NoSQL 和搜索引擎

问题：随着网站业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂。

特征：系统引入 NoSQL 数据库及搜索引擎。

描述：NoSQL 数据库及搜索引擎对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。

29 业务拆分

问题：大型网站的业务场景日益复杂，分为多个产品线。

特征：采用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线。系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。

描述：应用之间可以通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。

纵向拆分：将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的 Web 应用系统。纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。

横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。

210 分布式服务

问题：随着业务越拆越小，存储系统越来越庞大，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。

特征：公共业务提取出来，独立部署。由这些可复用的业务连接数据库，通过分布式服务提供共用业务服务。

3 大型网站架构模式

31 分层

大型网站架构中常采用分层结构，将软件系统分为应用层、服务层、数据层：

分层架构的约束：禁止跨层次的调用（应用层直接调用数据层）及逆向调用（数据层调用服务层，或者服务层调用应用层）。

分层结构内部还可以继续分层，如应用可以再细分为视图层和业务逻辑层；服务层也可以细分为数据接口层和逻辑处理层。

32 分割

将不同的功能和服务分割开来，包装成高内聚低耦合的模块单元。这有助于软件的开发和维护，便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。

33 分布式

大于大型网站，分层和分割的一个主要目的是为了切分后的模块便于分布式部署，即将不同模块部署在不同的服务器上，通过远程调用协同工作。

分布式意味可以用更多的机器工作，那么 CPU、内存、存储资源也就更丰富，能够处理的并发访问和数据量就越大，进而能够为更多的用户提供服务。

分布式也引入了一些问题：

常用的分布式方案：

34 集群

集群即多台服务器部署相同应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务。

集群需要具备伸缩性和故障转移机制：伸缩性是指可以根据用户访问量向集群添加或减少机器；故障转移是指，当某台机器出现故障时，负载均衡设备或失效转移机制将请求转发到集群中的其他机器上，从而不影响用户使用。

35 缓存

缓存就是将数据存放在距离最近的位置以加快处理速度。缓存是改善软件性能的第一手段。

网站应用中，缓存除了可以加快数据访问速度以外，还可以减轻后端应用和数据存储的负载压力。

常见缓存手段：

使用缓存有两个前提：

36 异步

软件发展的一个重要目标和驱动力是降低软件耦合性。事物之间直接关系越少，彼此影响就越小，也就更容易独立发展。

大型网站架构中，系统解耦的手段除了分层、分割、分布式等，还有一个重要手段——异步。

业务间的消息传递不是同步调用，而是将一个业务 *** 作拆分成多阶段，每个阶段间通过共享数据的方式异步执行进行协作。

异步架构是典型的生产者消费模式，二者不存在直接调用。异步消息队列还有如下特性：

37 冗余

大型网站，出现服务器宕机是必然事件。要保证部分服务器宕机的情况下网站依然可以继续服务，不丢失数据，就需要一定程度的服务器冗余运行，数据冗余备份。这样当某台服务器宕机是，可以将其上的服务和数据访问转移到其他机器上。

访问和负载很小的服务也必须部署 至少两台服务器构成一个集群，目的就是通过冗余实现服务高可用。数据除了定期备份，存档保存，实现 冷备份 外；为了保证在线业务高可用，还需要对数据库进行主从分离，实时同步实现 热备份。

为了抵御地震、海啸等不可抗因素导致的网站完全瘫痪，某些大型网站会对整个数据中心进行备份，全球范围内部署 灾备数据中心。网站程序和数据实时同步到多个灾备数据中心。

38 自动化

大型网站架构的自动化架构设计主要集中在发布运维方面：

39 安全

4 大型网站核心架构要素

架构 的一种通俗说法是：最高层次的规划，难以改变的决定。

41 性能

性能问题无处不在，所以网站性能优化手段也十分繁多：

42 可用性

可用性指部分服务器出现故障时，还能否对用户提供服务

43 伸缩性

衡量伸缩的标准就是是否可以用多台服务器构建集群，是否容易向集群中增删服务器节点。增删服务器节点后是否可以提供和之前无差别的服务。集群中可容纳的总服务器数是否有限制。

44 扩展性

衡量扩展性的标准就是增加新的业务产品时，是否可以实现对现有产品透明无影响，不需要任何改动或很少改动，既有功能就可以上线新产品。主要手段有：事件驱动架构和分布式服务。

45 安全性

安全性保护网站不受恶意攻击，保护网站重要数据不被窃取。

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这个问题有点搞笑！！！

用户多，不代表你服务器访问量大，访问量大不一定你服务器压力大！我们换成专业点的问题，高并发下怎么优化能避免服务器压力过大？

1，整个架构:可采用分布式架构，利用微服务架构拆分服务部署在不同的服务节点，避免单节点宕机引起的服务不可用！

2，数据库:采用主从复制，读写分离，甚至是分库分表，表数据根据查询方式的不同采用不同的索引比如btree，hash，关键字段加索引，sql避免复合函数，避免组合排序等，避免使用非索引字段作为条件分组，排序等！减少交互次数，一定不要用select！

3，加缓存:使用诸如memcache，redis，ehcache等缓存数据库定义表，结果表等等，数据库的中间数据放缓存，避免多次访问修改表数据！登录信息session等放缓存实现共享！诸如商品分类，省市区，年龄分类等不常改变的数据，放缓存，不要放数据库！

同时要避免缓存雪崩和穿透等问题的出现导致缓存崩溃！

4，增量统计:不要实时统计大量的数据，应该采用晚间定时任务统计，增量统计等方式提前进行统计，避免实时统计的内存，CPU压力！

5，加服务器:等大文件，一定要单独经过文件服务器，避免IO速度对动态数据的影响！保证系统不会因为文件而崩溃！

6，HTML文件，枚举，静态的方法返回值等静态化处理，放入缓存！

7，负载均衡:使用nginx等对访问量过大的服务采用负载均衡，实现服务集群，提高服务的最大并发数，防止压力过大导致单个服务的崩溃！

8，加入搜索引擎:对于sql中常出现的like，in等语句，使用lucence或者solr中间件，将必要的，依赖模糊搜索的字段和数据使用搜索引擎进行存储，提升搜索速度！#注意:全量数据和增量数据进行定时任务更新！

9，使用消息中间件:对服务之间的数据传输，使用诸如rabbitmq，kafka等等分布式消息队列异步传输，防止同步传输数据的阻塞和数据丢失！

10，抛弃tomcat:做web开发，接触最早的应用服务器就是tomcat了，但是tomcat的单个最大并发量只能不到1w！采取netty等actor模型的高性能应用服务器！

11，多线程:现在的服务器都是多核心处理模式，如果代码采用单线程，同步方式处理，极大的浪费了CPU使用效率和执行时间！

12，避免阻塞:避免bio，blockingqueue等常常引起长久阻塞的技术，而改为nio等异步处理机制！

13，CDN加速:如果访问量实在过大，可根据请求来源采用CDN分流技术，避免大流量完成系统崩溃！

14，避免低效代码:不要频繁创建对象，引用，少用同步锁，不要创建大量线程，不要多层for循环！

还有更多的细节优化技术，暂时想不起来了！

数据库：存储数据的应用软件。

服务器：公共的服务库。

应用服务器是应用的服务器，提供应用服务，也可以是自己的网络应用服务器，接口服务器是提供给第三方调用的服务，主要是为了自己的应用的安全性，所以只把能供给第三方调用的东西封装在应用服务器服务器。

根据应用环境的不同，需要的数据库服务器也不同，一般来说，如果数据库服务器需要连接的客户端多、并且是不同权限组的客户端的话需要网络接口比较多的，除此之外，数据库服务器的处理器性能要求比较高，因为其要进行频繁的 *** 作，内存要求大，加快数据存取速度。

应用服务器相对而言要求低一些，如果是FTP服务器的话网卡的速率要求要高，起码是千兆的，网页服务器对于网卡的速率也同样有较高的要求，但对于处理器性能要求就不那么高了。

应用程序服务器是为应用程序提供业务逻辑的。它是基于组件的，位于以服务器为中心的架构的中间件。

这个架构通常是一个主要的基于Web的界面。中间件是业务逻辑所在的应用服务器。而第三层，后端是负责数据库的服务器。应用程序服务器充当用户和数据库之间的交互。

应用服务器通过各种协议向客户端应用程序打开业务逻辑。它还可以包括计算机，web服务器或其他应用服务器上的图形用户界面。业务逻辑通过组件API。它还管理自己的资源以及执行安全性，事务处理，资源和连接池以及消息传递。

对于高端要求，应用服务器往往具有高可用性监控，集群，负载平衡，集成冗余和高性能分布式应用服务，并支持复杂的数据库访问。

当需要与现有数据库和服务器（如Web服务器）集成时，应使用应用程序服务器，可以通过启用集中式方法来提供应用程序更新和升级来提供数据和代码的完整性。

可伸缩性是使用应用服务器的另一个原因和好处。应用程序服务器可以与数据库连接。这意味着企业可以扩展Web服务器群，而不需要增加数据库连接的数量。

从网页到数据库的直接链接如果暴露，可导致SQL注入攻击基础架构。

通过单独的数据访问层执行数据验证和／或显示业务逻辑，可以确保以Web表单输入的文本不被用作SQL调用。通过集中身份验证过程以及数据访问管理，还可以提高安全性。

应用程序服务器与Web服务器不同，因为前者通过多种协议处理向应用程序提供业务逻辑，而Web服务器响应并处理>

虽然Web服务器可能不支持事务或数据库连接，但可能具有容错和可扩展性功能，如负载平衡，缓存和集群。

与数据库服务器不同，因为该服务器执行诸如数据分析，存储，数据处理，归档以及其他数据管理相关任务之类的任务。

数据库服务器使用诸如ODBC，JDBC等协议。他们还将托管数据库，如Oracle，SQLServer，MySQL等。

扩展资料：

服务器是计算机局域网的核心部件。网络 *** 作系统是在网络服务器上运行的，网络服务器的效率直接影响整个网络的效率。

因此，一般要用高档计算机或专用服务器计算机作为网络服务器。网络服务器主要有以下4个作用：

运行网络 *** 作系统，控制和协调网络中各计算机之间的工作，最大限度地满足用户的要求，并做出响应和处理。

存储和管理网络中的共享资源，如数据库、文件、应用程序、磁盘空间、打印机、绘图仪等。

·为各工作站的应用程序服务，如采用客户／服务器（Client／Server）结构使网络服务器不仅担当网络服务器，而且还担当应用程序服务器。

对网络活动进行监督及控制，对网络进行实际管理，分配系统资源，了解和调整系统运行状态，关闭或启动某些资源等。

参考资料：

百度百科-网络服务器

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