常见的服务器模型有哪些(三种常见的服务器技术)

网络服务器的几种并发服务模型

服务程序最为关键的设计是并发服务模型,当前有以下几种典型的模型:

- 单进程服务,使用非阻塞IO

使用一个进程服务多个客户,通常与客户通信的套接字设置为非阻塞的,阻塞只发生在select()、poll()、epoll_wait()等系统调用上面。这是一种行之有效的单进程状态机式服务方式,已被广泛采用。

缺点是它无法利用SMP(对称多处理器)的优势,除非启动多个进程。此外,它尝试就绪的IO文件描述符后,立即从系统调用返回,这会导致大量的系统调用发生,尤其是在较慢的字节传输时。

select()本身的实现也是有局限的:能打开的文件描述符最多不能超过FD_SETSIZE,很容易耗尽;每次从select()返回的描述符组中扫描就绪的描述符需要时间,如果就绪的描述符在末尾时更是如此(epoll特别彻底修复了这个问题)。

- 多进程服务,使用阻塞IO

也称作 accept/fork 模型,每当有客户连线时产生一个新的进程为之服务。这种方式有时是必要的,比如可以通过操作系统获得良好的内存保护,可以以不同的用户身份运行程序,可以让服务运行在不同的目录下面。但是它的缺点也很明显:进程比较占资源,进程切换开销太大,共享某些信息比较麻烦。Apache 1.3就使用了这种模型,MaxClients数很容易就可以达到。

- 多线程服务,使用阻塞IO

也称之 accept/pthread_create模型,有新客户来时创建一个服务线程而不是服务进程。这解决了多进程服务的一些问题,比如它占用资源少,信息共享方便。但是麻烦在于线程仍有可能消耗光,线程切换也需要开销。

- 混合服务方式

所谓的混合服务方式,以打破服务方和客户方之间严格的1:1关系。基本做法是:

新客户到来时创建新的工作线程,当该工作线程检测到网络IO会有延迟时停止处理过程,返回给Server一个延迟处理状态,同时告诉 Server被延迟的文件描述符,延迟超时时间。Server会在合适的时候返回工作线程继续处理。注意这里的工作线程不是通过 pthread_create()创建的,而是被包装在专门用于处理延迟工作的函数里。

这里还有一个问题,工作线程如何检测网络IO会有延迟?方法有很多,比如设置较短的超时时间调用poll(),或者甚至使用非阻塞IO。如果是套接字,可以设置SO_RCVTIMEO和SO_SNDTIMEO选项,这样更有效率。

除了延迟线程,Server还应提供了未完成线程的支持。

如有有特别耗费时间的操作,你可以在完成部分工作后停止处理,返回给Server一个未完成状态。这样Server会检查工作队列是否有别的线程,如果有则让它们运行,否则让该工作线程继续处理,这可以防止某些线程挨饿。

典型的一个混合服务模型开源实现ServerKit

Serverkit的这些线程支持功能可简化我们的服务程序设计,效率上应该也是有保证的。

2. 队列(queue)

ServerKit提供的队列是一个单向链表,队列的存取是原子操作,如果只有一个执行单元建议不要用,因为原子操作的开销较大。

3. 堆(heap)

malloc()分配内存有一定的局限,比如在多线程的环境里,需要序列化内存分配操作。ServerKit提供的堆管理函数,可快速分配内存,可有效减少分配内存的序列化操作,堆的大小可动态增长,堆有引用计数,这些特征比较适合多线程环境。目前ServerKit堆的最大局限是分配单元必须是固定大小。

4. 日志记录

日志被保存在队列,有一个专门的线程处理队列中的日志记录:它或者调用syslog()写进系统日志,或者通过UDP直接写到远程机器。后者更有效。

5. 读写锁

GNU libc也在pthreads库里实现了读写锁,如果定义了__USE_UNIX98就可以使用。不过ServerKit还提供了读写锁互相转换的函数,这使得锁的应用更为弹性。比如拥有读锁的若干个线程对同一个hash表进行检索,其中一个线程检索到了数据,此时需要修改它,一种办法是获取写锁,但这会导致释放读锁和获取写锁之间存在时间窗,另一种办法是使用ServerKit提供的函数把读锁转换成写锁,无疑这种方式更有效率。

除了以上这些功能,ServerKit还提供了数据库连接池的管理(当前只支持MySQL)和序列化(Sequences),如感兴趣可参见相关的API文档。

二、ServerKit服务模块编写

ServerKit由3部分组成:server程序,负责加载服务模块、解析配置文件、建立数据库连接池;libserver,动态链接库,提供所有功能的库支持,包括server本身也是调用这个库写的;API,编程接口,你编写的服务模块和ServerKit框架进行对话的接口。

ServerKit需要libConfuse解析配置文件,所以出了安装ServerKit,还需要安装libConfuse。关于libConfuse可参考 。

下面我们看一个简单的服务模块FOO:

#include confuse.h

#include server.h

static long int sleep_duration;

static int FOO_construct()

{

fprintf(stderr, \"FOO_construct\\n\");

return 1;

}

static int FOO_prestart(cfg_t *configuration)

{

fprintf(stderr, \"FOO_prestart\\n\");

return 1;

}

static void * FOO_operator(void *foobar)

{

fprintf(stderr, \"FOO_operator\\n\");

for(;;) sleep(sleep_duration);

return NULL;

}

static void FOO_report(void)

{

fprintf(stderr, \"FOO_report\\n\");

}

static cfg_opt_t FOO_config[] = {

CFG_SIMPLE_INT(\"sleep_duration\", sleep_duration),

CFG_END()

};

static char *FOO_authors[] = {\"Vito Caputo vcaputo@pengaru.com\", NULL};

SERVER_MODULE(FOO,0,0,1,\"Example module that does nothing but sleep\")

按以下方法编译:

$ gcc -c -fPIC -pthread -D_REENTRANT -g FOO.c

$ gcc -shared -lserver -lconfuse -lpthread -g -e __server_module_main -o FOO.so FOO.o

-e选项指定程序运行入口,这使得你可以直接在命令行敲 ./FOO.so 运行模块。

server程序根据环境变量SERVER_PERSONALITY_PATH定位主目录,并查找主目录下的c11n作为配置文件,动态加载的模块需放在主目录下的modules目录。

$ export SERVER_PERSONALITY_PATH=`pwd`

$ mkdir modules

$ cp FOO.so modules

$ vi c11n

c11n的内容:

identity = \"any_id\"

FOO {

sleep_duration = 1;

}

identity标识server实例,用ps可看到程序名称形如server.identity,本例为server.any_id。

执行server启动服务程序。

三、ServerKit其他功能缺陷

缺乏daemon模式;

只能运行在Linux box;

DB pool只支持MySQL;

Heap管理内存的功力有限

几种经典的网络服务器架构模型的分析与比较

相比于传统的网络编程方式,事件驱动能够极大的降低资源占用,增大服务接待能力,并提高网络传输效率。 关于本文提及的服务器模型,搜索网络可以查阅到很多的实现代码,所以,本文将不拘泥于源代码的陈列与分析,而侧重模型的介绍和比较。使用 libev 事件驱动库的服务器模型将给出实现代码。 本文涉及到线程 / 时间图例,只为表明线程在各个 IO 上确实存在阻塞时延,但并不保证时延比例的正确性和 IO 执行先后的正确性;另外,本文所提及到的接口也只是笔者熟悉的 Unix/Linux 接口,并未推荐 Windows 接口,读者可以自行查阅对应的 Windows 接口。阻塞型的网络编程接口几乎所有的程序员第一次接触到的网络编程都是从 listen()、send()、recv()等接口开始的。使用这些接口可以很方便的构建服务器 /客户机的模型。我们假设希望建立一个简单的服务器程序,实现向单个客户机提供类似于“一问一答”的内容服务。图1. 简单的一问一答的服务器 /客户机模型我们注意到,大部分的 socket接口都是阻塞型的。所谓阻塞型接口是指系统调用(一般是 IO接口)不返回调用结果并让当前线程一直阻塞,只有当该系统调用获得结果或者超时出错时才返回。实际上,除非特别指定,几乎所有的 IO接口 (包括 socket 接口 )都是阻塞型的。这给网络编程带来了一个很大的问题,如在调用 send()的同时,线程将被阻塞,在此期间,线程将无法执行任何运算或响应任何的网络请求。这给多客户机、多业务逻辑的网络编程带来了挑战。这时,很多程序员可能会选择多线程的方式来解决这个问题。多线程服务器程序 应对多客户机的网络应用,最简单的解决方式是在服务器端使用多线程(或多进程)。多线程(或多进程)的目的是让每个连接都拥有独立的线程(或进程),这样任何一个连接的阻塞都不会影响其他的连接。 具体使用多进程还是多线程,并没有一个特定的模式。传统意义上,进程的开销要远远大于线程,所以,如果需要同时为较多的客户机提供服务,则不推荐使用多进程;如果单个服务执行体需要消耗较多的 CPU 资源,譬如需要进行大规模或长时间的数据运算或文件访问,则进程较为安全。通常,使用 pthread_create () 创建新线程,fork() 创建新进程。 我们假设对上述的服务器 / 客户机模型,提出更高的要求,即让服务器同时为多个客户机提供一问一答的服务。于是有了如下的模型。图2. 多线程服务器模型 在上述的线程 / 时间图例中,主线程持续等待客户端的连接请求,如果有连接,则创建新线程,并在新线程中提供为前例同样的问答服务。 很多初学者可能不明白为何一个 socket 可以 accept 多次。实际上,socket 的设计者可能特意为多客户机的情况留下了伏笔,让 accept() 能够返回一个新的 socket。下面是 accept 接口的原型: int accept(int s, struct sockaddr *addr, socklen_t *addrlen); 输入参数 s 是从 socket(),bind() 和 listen() 中沿用下来的 socket 句柄值。执行完 bind() 和 listen() 后,操作系统已经开始在指定的端口处监听所有的连接请求,如果有请求,则将该连接请求加入请求队列。调用 accept() 接口正是从 socket s 的请求队列抽取第一个连接信息,创建一个与 s 同类的新的 socket 返回句柄。新的 socket 句柄即是后续 read() 和 recv() 的输入参数。如果请求队列当前没有请求,则 accept() 将进入阻塞状态直到有请求进入队列。 上述多线程的服务器模型似乎完美的解决了为多个客户机提供问答服务的要求,但其实并不尽然。如果要同时响应成百上千路的连接请求,则无论多线程还是多进程都会严重占据系统资源,降低系统对外界响应效率,而线程与进程本身也更容易进入假死状态。 很多程序员可能会考虑使用“线程池”或“连接池”。“线程池”旨在减少创建和销毁线程的频率,其维持一定合理数量的线程,并让空闲的线程重新承担新的执行任务。“连接池”维持连接的缓存池,尽量重用已有的连接、减少创建和关闭连接的频率。这两种技术都可以很好的降低系统开销,都被广泛应用很多大型系统,如 websphere、tomcat 和各种数据库等。 但是,“线程池”和“连接池”技术也只是在一定程度上缓解了频繁调用 IO 接口带来的资源占用。而且,所谓“池”始终有其上限,当请求大大超过上限时,“池”构成的系统对外界的响应并不比没有池的时候效果好多少。所以使用“池”必须考虑其面临的响应规模,并根据响应规模调整“池”的大小。 对应上例中的所面临的可能同时出现的上千甚至上万次的客户端请求,“线程池”或“连接池”或许可以缓解部分压力,但是不能解决所有问题。 总之,多线程模型可以方便高效的解决小规模的服务请求,但面对大规模的服务请求,多线程模型并不是最佳方案。下一章我们将讨论用非阻塞接口来尝试解决这个问题。使用select()接口的基于事件驱动的服务器模型 大部分 Unix/Linux 都支持 select 函数,该函数用于探测多个文件句柄的状态变化。下面给出 select 接口的原型: FD_ZERO(int fd, fd_set* fds) FD_SET(int fd, fd_set* fds) FD_ISSET(int fd, fd_set* fds) FD_CLR(int fd, fd_set* fds) int select(int nfds, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout) 这里,fd_set 类型可以简单的理解为按 bit 位标记句柄的队列,例如要在某 fd_set 中标记一个值为 16 的句柄,则该 fd_set 的第 16 个 bit 位被标记为 1。具体的置位、验证可使用 FD_SET、FD_ISSET 等宏实现。在 select() 函数中,readfds、writefds 和 exceptfds 同时作为输入参数和输出参数。如果输入的 readfds 标记了 16 号句柄,则 select() 将检测 16 号句柄是否可读。在 select() 返回后,可以通过检查 readfds 有否标记 16 号句柄,来判断该“可读”事件是否发生。另外,用户可以设置 timeout 时间。 下面将重新模拟上例中从多个客户端接收数据的模型。图4.使用select()的接收数据模型 上述模型只是描述了使用 select() 接口同时从多个客户端接收数据的过程;由于 select() 接口可以同时对多个句柄进行读状态、写状态和错误状态的探测,所以可以很容易构建为多个客户端提供独立问答服务的服务器系统。图5.使用select()接口的基于事件驱动的服务器模型 这里需要指出的是,客户端的一个 connect() 操作,将在服务器端激发一个“可读事件”,所以 select() 也能探测来自客户端的 connect() 行为。 上述模型中,最关键的地方是如何动态维护 select() 的三个参数 readfds、writefds 和 exceptfds。作为输入参数,readfds 应该标记所有的需要探测的“可读事件”的句柄,其中永远包括那个探测 connect() 的那个“母”句柄;同时,writefds 和 exceptfds 应该标记所有需要探测的“可写事件”和“错误事件”的句柄 ( 使用 FD_SET() 标记 )。 作为输出参数,readfds、writefds 和 exceptfds 中的保存了 select() 捕捉到的所有事件的句柄值。程序员需要检查的所有的标记位 ( 使用 FD_ISSET() 检查 ),以确定到底哪些句柄发生了事件。 上述模型主要模拟的是“一问一答”的服务流程,所以,如果 select() 发现某句柄捕捉到了“可读事件”,服务器程序应及时做 recv() 操作,并根据接收到的数据准备好待发送数据,并将对应的句柄值加入 writefds,准备下一次的“可写事件”的 select() 探测。同样,如果 select() 发现某句柄捕捉到“可写事件”,则程序应及时做 send() 操作,并准备好下一次的“可读事件”探测准备。下图描述的是上述模型中的一个执行周期。图6. 一个执行周期 这种模型的特征在于每一个执行周期都会探测一次或一组事件,一个特定的事件会触发某个特定的响应。我们可以将这种模型归类为“事件驱动模型”。 相比其他模型,使用 select() 的事件驱动模型只用单线程(进程)执行,占用资源少,不消耗太多 CPU,同时能够为多客户端提供服务。如果试图建立一个简单的事件驱动的服务器程序,这个模型有一定的参考价值。 但这个模型依旧有着很多问题。 首先,select() 接口并不是实现“事件驱动”的最好选择。因为当需要探测的句柄值较大时,select() 接口本身需要消耗大量时间去轮询各个句柄。很多操作系统提供了更为高效的接口,如 linux 提供了 epoll,BSD 提供了 kqueue,Solaris 提供了 /dev/poll …。如果需要实现更高效的服务器程序,类似 epoll 这样的接口更被推荐。遗憾的是不同的操作系统特供的 epoll 接口有很大差异,所以使用类似于 epoll 的接口实现具有较好跨平台能力的服务器会比较困难。 其次,该模型将事件探测和事件响应夹杂在一起,一旦事件响应的执行体庞大,则对整个模型是灾难性的。如下例,庞大的执行体 1 的将直接导致响应事件 2 的执行体迟迟得不到执行,并在很大程度上降低了事件探测的及时性。图7. 庞大的执行体对使用select()的事件驱动模型的影响 幸运的是,有很多高效的事件驱动库可以屏蔽上述的困难,常见的事件驱动库有 libevent 库,还有作为 libevent 替代者的 libev 库。这些库会根据操作系统的特点选择最合适的事件探测接口,并且加入了信号 (signal) 等技术以支持异步响应,这使得这些库成为构建事件驱动模型的不二选择。下章将介绍如何使用 libev 库替换 select 或 epoll 接口,实现高效稳定的服务器模型。使用事件驱动库libev的服务器模型 Libev 是一种高性能事件循环 / 事件驱动库。作为 libevent 的替代作品,其第一个版本发布与 2007 年 11 月。Libev 的设计者声称 libev 拥有更快的速度,更小的体积,更多功能等优势,这些优势在很多测评中得到了证明。正因为其良好的性能,很多系统开始使用 libev 库。本章将介绍如何使用 Libev 实现提供问答服务的服务器。 (事实上,现存的事件循环 / 事件驱动库有很多,作者也无意推荐读者一定使用 libev 库,而只是为了说明事件驱动模型给网络服务器编程带来的便利和好处。大部分的事件驱动库都有着与 libev 库相类似的接口,只要明白大致的原理,即可灵活挑选合适的库。) 与前章的模型类似,libev 同样需要循环探测事件是否产生。Libev 的循环体用 ev_loop 结构来表达,并用 ev_loop( ) 来启动。 void ev_loop( ev_loop* loop, int flags ) Libev 支持八种事件类型,其中包括 IO 事件。一个 IO 事件用 ev_io 来表征,并用 ev_io_init() 函数来初始化: void ev_io_init(ev_io *io, callback, int fd, int events) 初始化内容包括回调函数 callback,被探测的句柄 fd 和需要探测的事件,EV_READ 表“可读事件”,EV_WRITE 表“可写事件”。 现在,用户需要做的仅仅是在合适的时候,将某些 ev_io 从 ev_loop 加入或剔除。一旦加入,下个循环即会检查 ev_io 所指定的事件有否发生;如果该事件被探测到,则 ev_loop 会自动执行 ev_io 的回调函数 callback();如果 ev_io 被注销,则不再检测对应事件。 无论某 ev_loop 启动与否,都可以对其添加或删除一个或多个 ev_io,添加删除的接口是 ev_io_start() 和 ev_io_stop()。 void ev_io_start( ev_loop *loop, ev_io* io ) void ev_io_stop( EV_A_* ) 由此,我们可以容易得出如下的“一问一答”的服务器模型。由于没有考虑服务器端主动终止连接机制,所以各个连接可以维持任意时间,客户端可以自由选择退出时机。图8. 使用libev库的服务器模型 上述模型可以接受任意多个连接,且为各个连接提供完全独立的问答服务。借助 libev 提供的事件循环 / 事件驱动接口,上述模型有机会具备其他模型不能提供的高效率、低资源占用、稳定性好和编写简单等特点。 由于传统的 web 服务器,ftp 服务器及其他网络应用程序都具有“一问一答”的通讯逻辑,所以上述使用 libev 库的“一问一答”模型对构建类似的服务器程序具有参考价值;另外,对于需要实现远程监视或远程遥控的应用程序,上述模型同样提供了一个可行的实现方案。 总结 本文围绕如何构建一个提供“一问一答”的服务器程序,先后讨论了用阻塞型的 socket 接口实现的模型,使用多线程的模型,使用 select() 接口的基于事件驱动的服务器模型,直到使用 libev 事件驱动库的服务器模型。文章对各种模型的优缺点都做了比较,从比较中得出结论,即使用“事件驱动模型”可以的实现更为高效稳定的服务器程序。文中描述的多种模型可以为读者的网络编程提供参考价值。

服务器架构是什么意思?

常见的服务器架构有以下三种:

服务器集群架构:

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。

服务器负载均衡架构:

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。

分布式服务器架构:

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。

服务器的类型有哪些?

从外形上可以区分如下几种服务器种类:

方法/步骤

机架式服务器

机架式服务器的外形看来不像计算机,而像交换机,有1U(1U=1.75英寸=4.445CM)、2U、4U等规格。机架式服务器安装在标准的19英寸机柜里面。这种结构的多为功能型服务器。

对于信息服务企业(如ISP/ICP/ISV/IDC)而言,选择服务器时首先要考虑服务器的体积、功耗、发热量等物理参数,因为信息服务企业通常使用大型专用机房统一部署和管理大量的服务器资源,机房通常设严密的保安措施、良好的冷却系统、多重备份的供电系统,其机房的造价相当昂贵。如何在有限的空间内署更多的服务器直接关系到企业的服务成本,通常选用机械尺寸符合19英寸工业标准的机架式服务器。机架式服务器也有多种规格,例如1U(4.45cm高)、2U、4U、6U、8U等。通常1U的机架式服务器最节省空间,但性能和可扩展性较差,适合一些业务相对固定的使用领域。4U以上的产品性能较高,可扩展性好,一般支持4个以上的高性能处理器和大量的标准热插拔部件。管理也十分方便,厂商通常提供人相应的管理和监控工具,适合大访问量的关键应用,但体积较大,空间利用率不高。

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刀片服务器

所谓刀片服务器(准确的说应叫做刀片式服务器)是指在标准高度的机架式机箱内可插装多个卡式的服务器单元,实现高可用和高密度。每一块\"刀片\"实际上就是一块系统主板。它们可以通过\"板载\"硬盘启动自己的操作系统,如Windows NT/2000、Linux等,类似于一个个独立的服务器,在这种模式下,每一块母板运行自己的系统,服务于指定的不同用户群,相互之间没有关联,因此相较于机架式服务器和机柜式服务器,单片母板的性能较低。不过,管理员可以使用系统软件将这些母板集合成一个服务器集群。在集群模式下,所有的母板可以连接起来提供高速的网络环境,并同时共享资源,为相同的用户群服务。在集群中插入新的\"刀片\",就可以提高整体性能。而由于每块\"刀片\"都是热插拔的,所以,系统可以轻松地进行替换,并且将维护时间减少到最小。

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塔式服务器

塔式服务器应该是大家见得最多,也最容易理解的一种服务器结构类型,因为它的外形以及结构都跟我们平时使用的立式PC差不多,当然,由于服务器的主板扩展性较强、插槽也多出一堆,所以个头比普通主板大一些。

因此塔式服务器的主机机箱也比标准的ATX机箱要大,一般都会预留足够的内部空间以便日后进行硬盘和电源的冗余扩展。由于塔式服务器的机箱比较大,服务器的配置也可以很高,冗余扩展更可以很齐备,所以它的应用范围非常广,应该说使用率最高的一种服务器就是塔式服务器。我们平时常说的通用服务器一般都是塔式服务器,它可以集多种常见的服务应用于一身,不管是速度应用还是存储应用都可以使用塔式服务器来解决。

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机柜式服务器

在一些高档企业服务器中由于内部结构复杂,内部设备较多,有的还具有许多不同

机柜式服务器的设备单元或几个服务器都放在一个机柜中,这种服务器就是机柜式服务器。机柜式通常由机架式、刀片式服务器再加上其它设备组合而成。对于证券、银行、邮电等重要企业,则应采用具有完备的故障自修复能力的系统,关键部件应采用冗余措施,对于关键业务使用的服务器也可以采用双机热备份高可用系统或者是高性能计算机,这样的系统可用性就可以得到很好的保证。

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客户机/服务器模式有哪些?

如电子邮件交换,Web访问和数据库访问功能,是建立在客户服务器模式。用户访问银行服务,从他们的电脑使用Web浏览器客户端发送请求到Web服务器在银行。该方案可能反过来请求转发给它自己的数据库客户端程序,在另一家银行的计算机发送一个请求到数据库服务器检索帐户信息。该余额返回到银行的数据库客户端,这反过来又服务于它的回Web浏览器客户端显示结果给用户。客户机服务器模式已成为网络计算的核心思想之一。许多商业应用程序被写入今天使用客户服务器模型。所以,做互联网的主要应用协议,如的HTTP,SMTP,Telnet和DNS的。

客户端和服务器之间的交互是经常使用序列图描述。序列图是在统一建模语言规范。

特定类型的客户包括Web浏览器,电子邮件客户端和在线聊天的客户。

特定类型的服务器包括Web服务器,FTP服务器,应用服务器,数据库服务器,域名服务器,邮件服务器,文件服务器,打印服务器和终端服务器。大多数Web服务也是服务器类型。

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