如何开发服务器器

㈠ 云服务器是通过什么软件开发的

云服务器云计算计算具体来说又运用了许多技术方案，比如虚拟化技术、分布式存储、数据管理技术、编程模型、云计算平台管理、能耗管理技术等。

虚拟化技术

虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式。旨在合理调配计算机资源，使其更高效地提供服务。

它把应用系统各硬件间的物理划分打破，从而实现架构的动态化，实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化的最大好处是，增强系统的弹性和灵活性，降低成本、改进服务、提高服务器资源利用效率。

分布式数据存储

为保证高可用性、高可靠性和经济性，云计算服务器采用分布式存储的方式来存储数据，采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。由于云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并为大量用户提供服务，因此，云计算的数据存储技术必须具有高吞吐率和高传输率的特点。

分布式网络存储系统采用可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了云主机系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。

数据管理技术

处理海量数据是云计算的一大优势。由于云计算需要对海量的分布式数据进行处理、分析，因此，数据管理技术必需能够高效的管理大量数据。

㈡ asp怎么开发web服务器

你是要配置asp环境吗？

㈢ 如何自己开发一套服务器管理系统

转载 表面上看，是一套基于B/S方式实现的分布式管理系统，但其实背后的架构是基于C/S完成的。你以为他是一只鞋吗？其实他是一个吹风机。作为界面化的系统，浏览器框架是不可或缺的，但更加重要的东西在Socket上面。

一、需要解决中央控制端到各节点服务器之间的通信。
这个其实牵扯到一个通信协议的问题，各语言都有自己的socket，thread的库，直接调用即可。但是这个通信协议就需要自己来完成了。既不能太简单，太简单了，明码传输，如果别人获知了这个接口，就很容易执行一些令人讨厌的操作。也不能太复杂，太复杂了等于是给自己找麻烦，所以简单的数据包编解码的工作或者用token验证的方式是需要的。通信协议起码要两种，一种是传输命令执行的协议，一种是传输文件的协议。

二、跨语言的socket通信
为什么要跨语言，主控端和代理端通信，用什么语言开发其实无所谓。但是为了给自己省事，尽可能使用服务器上已经有了的默认语言，Ambari前期采用php+puppet的方式管理集群，这不是不可以，puppet自己解决了socket通信协议和文件传输的问题，可你需要为了puppet在每台服务器上都安装ruby。我是个有点服务器和代码洁癖的人。光是为了一个puppet就装个ruby，我觉得心里特对不起服务器的资源。所以我自己写了一个python的代理端。python是不管哪个linux系统在安装的时候就都会有了。然后主控端的通信，可以用python实现，也可以用php实现，但是考虑到对于更多的使用者来说，改php可能要比改tornado简单许多，所以就没用python开发。hadoop分支版本众多，发布出去，用户要自己修改成安装适合自己的hadoop发行版，就势必要改源码，会php的明显比会python的多。php里面的model封装了所有的操作，而python只是个操作代理人的角色而已。

所以也延伸出一个问题，什么语言用来做这种分布式管理系统的代理端比较合适，我自己觉得，也就是python比较合适了，操作系统自带，原生的package功能基本够用。用java和php也可以写agent，但是你势必在各节点预先就铺设好jre或者php运行环境。这就跟为什么用python和java写mapred的人最多是一样的。没人拦着你用nodejs写mapred，也可以写，就是你得在每个节点都装v8的解释引擎，不嫌麻烦完全可以这样干。原理参看map/rece论文，不解释。perl也是操作系统原生带的，但是perl的可维护性太差了，还是算了吧。

所以这就牵扯到一个跨语言的socket问题，理论上来说，这不存在什么问题。但这是理论上的，实际开发过程中确实存在问题，比如socket长连接，通信数据包在底层的封装方式不同。我没有使用xml-rpc的原因之一就是我听说php的xmlrpc跟其他语言的xmlrpc有不同的地方，需要修改才能用,我就没有用这种办法。最早是自己定义的操作协议，这时就遇到了这些问题，所以后来直接采用了thrift方式。就基本不存在跨语言的socket通信问题了。

三、代理端执行结果的获取
无论命令还是文件是否在代理端执行成功，都需要获取到执行结果返回给中央端。所以这里也涉及一个读取节点上的stdout和stderr的问题。这个总体来说不是很难，都有现成的包。当然这个时候你需要的是阻塞执行，而不能搞异步回调。
还有个问题是，我要尽可能使用python默认就带的包，而尽量不让服务器去访问internet下载第三方的包。

还有代理端最重要的一点，就是python的版本兼容性。centos5用python 2.4，centos6用python 2.6，ubuntu基本默认都是2.7。所以一定要最大限度的保证语言的跨版本兼容性，要是每个操作系统和每一个版本我都写一个代理，我一个人就累死了。

四、浏览器端的model，view，controller
这里面你要封装好所有的通信协议，以及需要在节点上面执行的脚本。发送文件的操作和数据库操作也要在model里面完成。
如果对tcl/tk很熟，也可以写基于操作系统界面方式的管理，不用浏览器就是了。
view对我来说是最痛苦的事，都是现学的jQuery怎么用，前端的工作太可怕了。关于这方面，没有太多可描述的，html和js带给我的只有痛苦的回忆，万恶的undefined。

五、跨操作系统的安装文件封装。
要适应不同的操作系统也是个很麻烦的事情，需要用agent提前获知操作系统的发行分支，版本号。然后去找到对应的安装文件去执行。你不能保证一个分布式系统的集群中所有的节点都可以访问internet，更多的情况是这些节点都存在在一个安全的内网中。只有个别几个节点是可以访问外网的。所以，我势必要把所有的安装文件以及他们的依赖尽可能集中起来。我不确定安装操作系统的lzo，yum或者apt-get会去下什么鬼东西，甚至无论是yum还是apt-get，里面都没有hadoop-lzo的库文件。所以，最好的办法是自己编译打包rpm和deb包。直接安装就好了，别去找repo下载什么。

这就是第五步工作，把需要的依赖的东西自己编译打包成rpm和deb。

deb包很好解决，但是rpm就没那么好办了，需要学习rpm的编译文件如何编写，这块是挺麻烦的，但是这玩意用好了还是挺不错的。现在我自制的安装包里面就已经包含了自己编译的lzo和snappy两种压缩库，以及hadoop-gpl-packaging的rpm和deb。下一个发布的easyhadoop将直接支持centos5,6，suse，以及ubuntu/debian的系统上安装hadoop。已经自带了lzo和snappy以及lzop和snzip。

六、把这些所有东西，整合到一个系统里面。

关联这些所有事情间的联系，整合到一个浏览器界面里面去。写一个分布式的管理脚本不难，写一个界面也不难，但是也许是我的水平不行，这两件事结合起来让他们协同工作还是有点难度的。对我来说，写界面的工作可能更难一点。

Cloudera可能是十来个人在写Manager的东西，ambari也是放到github和apache svn上面，apache基金会的各种committer在写。easyhadoop没他们功能那么强大，一年来只有我一个人设计架构，功能，各种语言的编码，测试，发布。For the love of god, What have I done(英文部分请站在山顶仰天长啸)? T_T。从前台到后台，到hadoop和生态系统以及他们的依赖软件的单独patch、编译打包。(系统yum或者apt-get的包不如自己打的好使。)

从时间上来看，全球第一款开源的hadoop部署管理系统应该还是属于ambari，2011年8月开始写的，2012年9月底进入apache的incubator。我是大概2012年8月开始写的easyhadoop，全球第一没赶上，估计国内第一个开源的hadoop管理系统还是可以排上的。

㈣ 如何一步步学习开发服务器

因为题目中提到了Nginx和Tengine，所以这里假设是Linux下面的HTTP服务器的开发。
HTTP服务器开发是个漫长的体力活，如果真的想做下去，必须要有强烈的兴趣支撑。但是除此之外，HTTP服务器开发并没有什么特别高深的算法在里面，好好努力的话，做出来自己的HTTP服务器也并不是一件太难的事。
需要准备的有：
扎实 的C语言编程基础。相信到了大三的时候，你已经有了几年的变成经验，但是对于开发HTTP服务器来说，还是远远不够。课本中会给你C语言的一个大概讲解，但是在现实世界中，还是会有很多课本中覆盖不到的地方。因为你已经在阅读Nginx的代码了，所以建议你首先检查一下代码中是否有不认识的C语言语法和用法。如果有，那么就自己Google学习一下。如果没有，那么说明你的C语言学的足够好，不存在语言层面上的问题。接下来，非常推荐学习一下这本经典的The Practice of Programming。学校里学习到的知识太书本化，代码又太专业，不好懂。这本书能帮你在两者之间找一个平衡，读了之后就会知道很多地方为什么要这么做。
C语言准备的差不多了之后，可以开始准备网络编程的知识。Unix Network Programming的确是本好书，但是问题在于，它太厚了。对于初学者来说，它提供的东西太多了。从实用的角度，我更推荐Beej’s Guide to Network Programming，不太长，但是涵盖了网络编程的基本上所有常用的内容。全部读完也不过几个小时的时间。UNP可以用来在修炼的差不多了之后用来做参考书。或者用来学习网络编程中具体某个细节的知识。
接下来，因为是要写HTTP服务器，所以对HTTP协议需要有很深入的了解。当然最权威的资料就是一系列的RFC，比如HTTP 1.1的hwww ietf.org/rfc/rfc2616.txt。这时候就到了最开始讲的体力活的地方。不断的仔细阅读RFC，然后把它讲到的内容全部用代码实现一遍。当然，也有偷懒的办法，直接使用现有的HTTP解析库，比如h2o/picohttpparser · GitHub。
另外，关于Nginx的架构设计，Andrew Alexeev在 The Architecture of Open Source Applications (Volume 2): nginx里面讲的很清楚。这个会对你读代码有很大的帮助。

㈤ linux服务器开发需要哪些知识'

[开发前准备]
在进行linux服务器开发之前，必须很清楚地了解所开发的对象需要考虑的相关问题
比如：
功能架构：提供服务的模块体系结构
稳定性：服务器的出core率，内存泄露情况
性能：请求与返回的速度与正确性
负载能力：能同时访问的最大数量和频度
根据不同服务器对象的环境和应用，服务器开发的对应手段相差甚远。比如就客户端连接时间较短却又比较频繁的服务器（例如HTTP服务器）而言，
在可选的服务器结构中，预先派生进/线程的结构就要比并发式结构高效
总之，在开发服务器之前，必须进行完整的服务器开发需求分析，否则一旦你的服务器开发完成而因为效率或者其他某项事物不能满足你的客户，那么很有可能失败！
[服务器让我明白了这件事情]
服务器一般在后台运行，与客户端的交互通过请求和返回两种方式进行通信。
以epoll为例，一个epoll开发的服务器程序，等待着一百万的客户端用户的请求，轮询观察某个时刻是否有客户端发来的请求；排队依次处理发来的请求，并将结果返回给
客户端应用程序。
涉及到几个技术问题：
第一，客户端访问进入epoll轮询队列的优先级是否需要控制。比如甲是我们的vip白金用户，那么，我始终先处理甲发来的请求，不然白金用户要生气的。
第二，极大可能程度上优化处理请求的速度，这是服务器设计的核心业务。
第三，如果客户端请求了这样一个事情：我需要看这一百年来某企业所有的信息，那么我想这个信息量是很大的，也就是现在很热门的大数据大文件传输问题，如何快速
将服务端的这些结果传给客户端，在带宽允许的情况下当然越快越好！这里会有很多处理措施，当然你可以打成一个包直接扔过去，但是这样是愚蠢的，像蜗牛背着一个
重壳在挪动，用户可等不了这么久；聪明的做法当然很多，根据你的实际需要，比如，你可以压缩，你可以分批，等等。
等等，其实服务器的整个开发，每个细节都决定了你的服务器的成败优劣。在开发linux服务器的项目后，我个人决定，一个让你的服务器变得强大的很重要的因素是——
——你不愿意放弃任何一个可以挺高性能的因素，即使是快0.01ms或者少传1bt的数据！
[流行的服务器模型]
1 PPC/TPC 模型
这两种模型思想类似，就是让每一个到来的连接一边自己做事去，别再来烦我 。只是 PPC 是为它开了一个进程，而 TPC 开了一个线程。可是别烦我是有代价的，
它要时间和空间啊，连接多了之后，那么多的进程 / 线程切换，这开销就上来了；因此这类模型能接受的最大连接数都不会高，一般在几百个左右。
2 select 模型
2.1. 最大并发数限制，因为一个进程所打开的 FD （文件描述符）是有限制的 由 FD_SETSIZE 设置，默认值是 1024/2048 ，因此 Select 模型的最大并发数就被相应限制了。
自己改改这个 FD_SETSIZE ？想法虽好，可是先看看下面吧 …
2.2. 效率问题， select 每次调用都会线性扫描全部的 FD 集合，这样效率就会呈现线性下降，把 FD_SETSIZE 改大的后果就是，大家都慢慢来，什么？都超时了？？！！
2.3. 内核 / 用户空间 内存拷贝问题，如何让内核把 FD 消息通知给用户空间呢？在这个问题上 select 采取了内存拷贝方法。
3 poll 模型
基本上效率和 select 是相同的， select 缺点的 2 和 3 它都没有改掉。
4 Epoll 模型
把其他模型逐个批判了一下，再来看看 Epoll 的改进之处吧，其实把 select 的缺点反过来那就是 Epoll 的优点了。
3.1. Epoll 没有最大并发连接的限制，上限是最大可以打开文件的数目，这个数字一般远大于 2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大 ，
具体数目可以 cat /proc/sys/fs/file-max 察看。
3.2. 效率提升， Epoll 最大的优点就在于它只管你“活跃”的连接 ，而跟连接总数无关，因此在实际的网络环境中， Epoll 的效率就会远远高于 select 和 poll 。
3.3. 内存拷贝， Epoll 在这点上使用了“共享内存 ”，这个内存拷贝也省略了。
等等。
在开发你的服务器之前，应根据自己的业务需求和实际情况，恰当地选择服务器的模型，这对这个服务器的功能效率都是具有很重要的意义的

㈥ 自己如何搭建服务器。

1、打开控制面板，选择并进入“程序”，双击“打开或关闭Windows服务”，在弹出的窗口中选择“Internet信息服务”下面所有地选项，点击确定后，开始更新服务。

(6)如何开发服务器器扩展阅读：

入门级服务器所连的终端比较有限（通常为20台左右），况且在稳定性、可扩展性以及容错冗余性能较差，仅适用于没有大型数据库数据交换、日常工作网络流量不大，无需长期不间断开机的小型企业。

不过要说明的一点就是目前有的比较大型的服务器开发、生产厂商在后面我们要讲的企业级服务器中也划分出几个档次，其中最低档的一个企业级服务器档次就是称之为"入门级企业级服务器"，这里所讲的入门级并不是与我们上面所讲的"入门级"具有相同的含义，不过这种划分的还是比较少。

还有一点就是，这种服务器一般采用Intel的专用服务器CPU芯片，是基于Intel架构（俗称"IA结构"）的，当然这并不是一种硬性的标准规定，而是由于服务器的应用层次需要和价位的限制。