对于一个有一万多人同时在线的网站，您需要配置一个强大的服务器基础设施以满足高并发的访问需求。以下是一些常见的服务器配置建议：
1. 多台服务器：考虑使用负载均衡技术，将流量分配到多个服务器上，以平衡负载并提高可用性。可以采用硬件负载均衡器或软件负载均衡器。
2. 高性能硬件：选择性能强大的服务器硬件，包括处理器（CPU）、内存（RAM）、存储（硬盘/固态硬盘）等。确保服务器配置能够处理高并发访问和快速响应请求。
3. 内存缓存：使用内存缓存技术，如Redis或Memcached，可以提高网站的响应速度和性能，减轻数据库的负载压力。
4. 数据库优化：选择高性能的数据库服务器，并进行优化配置，包括索引优化、查询优化和数据库缓存等。可以考虑使用分布式数据库或数据库集群来提高性能和可伸缩性。
5. 带宽和网络连接：确保您的服务器拥有足够的带宽和稳定的网络连接，以处理大量的并发访问。可以与网络服务提供商合作，确保网络连接的质量和稳定性。
6. 安全性和可靠性：为服务器配置适当的安全防护措施，包括防火墙、入侵检测系统和安全认证等。同时，备份和灾难恢复方案也是非常重要的，以保证数据的安全和可靠性。
以上只是一些基本的建议，实际的服务器配置还需根据网站的具体需求、流量预测和预算等因素进行进一步的调整和优化。建议您咨询专业的服务器配置和网络架构人员，以确保您的网站能够满足高并发访问的需求。
建议至少也要8核处理器、8G以上内存、50M以上的独享带宽，才可以满足上万人同时在线。
超融合服务器配置方法？
超融合服务器是一种将计算、存储和网络等功能集成在同一台服务器中的解决方案。以下是超融合服务器的常见配置方法：
硬件选择：选择适合需求的服务器硬件，包括处理器、内存、硬盘和网络接口等。确保硬件符合性能要求，并能支持超融合软件的运行。
安装操作系统：根据超融合软件供应商的要求，安装支持的操作系统。这可能是基于Linux或Windows Serve特定版本。按照指南进行操作系统的安装和配置。
配置网络：设置和配置服务器的网络连接，包括物理网卡、虚拟交换机和网络传输设置。确保每个超融合节点之间的网络连接可靠和高效。
安装超融合软件：根据超融合软件供应商的指南，进行超融合软件的安装和配置。可能需要提供许可证密钥、节点身份验证和群集配置等信息。
创建虚拟机和存储：使用超融合软件的管理界面创建和配置虚拟机，并设置存储策略。可以根据需要分配计算资源、存储空间和网络带宽。
高可用性设置：根据需求配置高可用性功能，例如故障转移、负载平衡和容这可以确保在节点或组件发生故障时，系统仍可用性。
监控和管理：配置监控工具和管理界面，以便对超融合群集进行实时监控、资源管理和故障处理。
请注意，超融合服务器的具体配置方法可能因供应商和产品而有所不同。建议参考超融合软件供应商的文档和指南，或与其技术支持团队联系，以获取详细的配置指导。
如何建立服务器集群及相关问题？
集群准备工作N多，看你的具体需求而定，一般情况如下：
1、节点服务器，域，节点服务器必须在同一域内；
2、共享存储，更次也得一个NAS吧；
3、节点服务器的双网卡，共享存储一块，服务器通讯一块；
4、域相关设置，比如集群管理帐户等；具体安装比较简单，add feature（添加功能），集群功能。安装后需要先验证安装，开始菜单--〉管理工具--〉故障转移集群管理，验证过程中输入节点服务器IP或者域名（域内DNS注册以后）--〉运行全部测试，更后查看报告，根据报告修改、配置集群。一切正常以后，开始正式配置集群；
服务器集群什么意思？
服务器集群指的是将多个服务器组合在一起，以共同处理高负载和高可用性的计算任务。
通过将计算任务分配给集群中的多个服务器，可以实现负载均衡和并行处理，从而提高计算性能和系统的可靠性。集群中的服务器之间通过网络连接和通信，共享资源和数据，以协同工作。服务器集群可以提供高度可扩展性和容错能力，以满足不断增长的业务需求，并保证系统的稳定性和可用性。
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。
如何将两台电脑通过区域网集群处理?需要什么用软件?(操作系统WINxp)？
看你要干什么 我现在不知道你要为什么要讲PC机去集群 但是一般服务器 集群软件很多 单两台电脑的可以做双机 rose HA 好多redhat 也有集群软件 oracle 也有 现在好多厂商国内外的都在做集群 。
hadoop集群搭建？
hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；
而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。
HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
hadoop的框架更核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
服务器分布式和集群的区别？
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/Reduce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更小程度)。 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。