⑴ 数据库集群 应该
集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类：
3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
下面说说这几种集群的应用场景：
高可用集群这里不多作说明。
想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。
搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。
而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。
我们以Dubbo为例：
集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）
Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过forks="2"来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）
Dubbo提供了这些负载均衡策略：
Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
⑵ 数据库集群是什么
集群主要分成三大类 （高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如”双机热备”, “双机互备”, “双机”。高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2、负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3、科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
高性能计算分类：
3.1、高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。
这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.2、分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
下面说说这几种集群的应用场景：
高可用集群这里不多作说明。
想Dubbo是比较偏向于负载均衡集群，用过的猿友应该知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一个服务是可以有多个提供者的，当一个消费者过来，它要消费那个提供者，这里是有负载均衡机制在里面的。
搜索引擎Elasticsearch比较偏向于科学计算集群的分布计算。
而到这里，可能不少猿友都知道，集群的一些术语：集群容错、负载均衡。
我们以Dubbo为例：
集群容错（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）
Dubbo提供了这些容错策略：
集群容错模式：
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。
Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。
通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。
通常用于写入审计日志等操作。
Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。
通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过forks="2"来设置最大并行数。
Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0开始支持)
通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
负载均衡（http://bbo.io/User+Guide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）
Dubbo提供了这些负载均衡策略：
Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
LeastActive LoadBalance
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。
缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置<bbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
⑶ “分布式”与“集群”的区别是什么
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
例如：
如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行改任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Rece分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，10小后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
以下是摘抄自网络文章：
一、集群概念
1. 两大关键特性
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
· 可扩展性－－集群的性能不限于单一的服务实体，新的服务实体可以动态地加入到集群，从而增强集群的性能。
· 高可用性－－集群通过服务实体冗余使客户端免于轻易遇到out of service的警告。在集群中，同样的服务可以由多个服务实体提供。如果一个服务实体失败了，另一个服务实体会接管失败的服务实体。集群提供的从一个出 错的服务实体恢复到另一个服务实体的功能增强了应用的可用性。
2. 两大能力
为了具有可扩展性和高可用性特点，集群的必须具备以下两大能力：
· 负载均衡－－负载均衡能把任务比较均衡地分布到集群环境下的计算和网络资源。
· 错误恢复－－由于某种原因，执行某个任务的资源出现故障，另一服务实体中执行同一任务的资源接着完成任务。这种由于一个实体中的资源不能工作，另一个实体中的资源透明的继续完成任务的过程叫错误恢复。
负载均衡和错误恢复都要求各服务实体中有执行同一任务的资源存在，而且对于同一任务的各个资源来说，执行任务所需的信息视图（信息上下文）必须是一样的。
3. 两大技术
实现集群务必要有以下两大技术：
· 集群地址－－集群由多个服务实体组成，集群客户端通过访问集群的集群地址获取集群内部各服务实体的功能。具有单一集群地址（也叫单一影像）是集群的一个基本特征。维护集群地址的设置被称为负载均衡器。负载均衡器内部负责管理各个服务实体的加入和退出，外部负责集群地址向内部服务实体地址的转换。有的负载均衡器实现真正的负载均衡算法，有的只支持任务的转换。只实现任务转换的负载均衡器适用于支持ACTIVE-STANDBY的集群环境，在那里，集群中只有一个服务实体工作，当正在工作的服务实体发生故障时，负载均衡器把后来的任务转向另外一个服务实体。
· 内部通信－－为了能协同工作、实现负载均衡和错误恢复，集群各实体间必须时常通信，比如负载均衡器对服务实体心跳测试信息、服务实体间任务执行上下文信息的通信。
具有同一个集群地址使得客户端能访问集群提供的计算服务，一个集群地址下隐藏了各个服务实体的内部地址，使得客户要求的计算服务能在各个服务实体之间分布。内部通信是集群能正常运转的基础，它使得集群具有均衡负载和错误恢复的能力。
二、集群分类
Linux集群主要分成三大类(高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)
高可用集群(High Availability Cluster)
负载均衡集群(Load Balance Cluster)
科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
具体包括：
Linux High Availability 高可用集群
(普通两节点双机热备，多节点HA集群，RAC, shared, share-nothing集群等)
Linux Load Balance 负载均衡集群
(LVS等....)
Linux High Performance Computing 高性能科学计算集群
(Beowulf 类集群....)
三、详细介绍
1. 高可用集群(High Availability Cluster)
常见的就是2个节点做成的HA集群，有很多通俗的不科学的名称，比如"双机热备"，"双机互备"，"双机"。
高可用集群解决的是保障用户的应用程序持续对外提供服务的能力。 (请注意高可用集群既不是用来保护业务数据的，保护的是用户的业务程序对外不间断提供服务，把因软件/硬件/人为造成的故障对业务的影响降低到最小程度)。
2. 负载均衡集群(Load Balance Cluster)
负载均衡系统：集群中所有的节点都处于活动状态，它们分摊系统的工作负载。一般Web服务器集群、数据库集群和应用服务器集群都属于这种类型。
负载均衡集群一般用于相应网络请求的网页服务器，数据库服务器。这种集群可以在接到请求时，检查接受请求较少，不繁忙的服务器，并把请求转到这些服务器上。从检查其他服务器状态这一点上看，负载均衡和容错集群很接近，不同之处是数量上更多。
3. 科学计算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能计算(High Perfermance Computing)集群，简称HPC集群。这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。
3.1 高性能计算分类
3.1.1 高吞吐计算(High-throughput Computing)
有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。象在家搜寻外星人（ SETI@HOME -- Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是这一类型应用。这一项目是利用Internet上的闲置的计算资源来搜寻外星人。SETI项目的服务器将一组数据和数据模式发给Internet上参加SETI的计算节点，计算节点在给定的数据上用给定的模式进行搜索，然后将搜索的结果发给服务器。服务器负责将从各个计算节点返回的数据汇集成完整的 数据。因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。所谓的Internet计算都属于这一类。按照 Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范畴。
3.1.2 分布计算(Distributed Computing)
另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范畴。
四、分布式（集群）与集群的联系与区别
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，那这个业务就不可访问了。
⑷ 服务器集群和数据库CPU个数有什么关系
首先要分清概念，服务器集群（可以理解为是由多个服务器组成的“集合”，性能更安全和稳定），数据库（这是一个应用，不是硬件设备，是安装在服务器上的应用），CPU个数（CPU是服务器上的处理器（属于硬件配件），当然理论上数量越多，处理速度更多，性能更好）。然后现在可以了解到，是一个包含关系，服务器集群包含硬件（CPU个数）和软件（数据库）。
⑸ 关于服务器集群和数据库服务器的问题
可以.但是数据库服务器要非常好,否则撑不住.,数据库的网络也要很好
⑹ 服务器集群是什么
服务器集群：
服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。
服务器负载均衡：
负载均衡
（Load
Balancing）
建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
分布式服务器：
所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS
中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。
这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。
纯手工打字，希望可以帮的到你！
⑺ 数据库集群
拿oracle为例：
集群是多台服务器共同提供服务，数据库集群的意思就是多台运行数据库服务的服务器组成一个集群。
oracle的集群，自己的是rac，最少需要2台机器，先装cluster或者grid，再在集群上安装数据库，就可以了。
要是db2的话，还得用ibm的操作系统，安装一个集群软件
hacmp等等的。
反正
核心要理解的就是
，做集群，要有集群系统来支撑。例如
，文件同步访问等等的。
rac，hacmp等等的，都属于集群系统！