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为了确保系统能够满足预期的可靠性和性能要求，避免系统性能瓶颈，性能目标设计需要在部署业务之前开展，重点的是明确系统的需求和预期目标，以生成性能目标范围。
DDS：文档数据库服务（Document Database Service）完全兼容MongoDB协议，提供安全、高可用、高可靠、弹性伸缩和易用的数据库服务，同时提供一键部署、弹性扩容、容灾、备份、恢复、监控和告警等功能，适用于游戏、物联网业务、互联网应用等多个场景。
高性能编码规范构建策略： JAVA语言：结合语言基础能力的使用、并发模型、部署调优、工具链辅助等维度展开。 C/C++语言：结合语言基础能力、编译技术、并发技术、高效数据结构与算法、高性能库及工具链辅助展开。 父主题： 应用性能编程规范
自动修复：对于已知的漏洞或问题，自动化执行补丁安装、配置更改或清除恶意软件。 取证与记录：自动收集与事件相关的日志、网络包和其他证据，保存为后续分析使用。 通知与沟通：向指定的安全团队成员发送警报，同时向IT部门、管理层或其他相关方发送通知。
适用场景： GaussDB：基于华为主导的openGauss生态推出的企业级分布式关系型数据库，具有云上高可用、高可靠，高安全、弹性伸缩、一键部署、快速备份恢复等能力，适用于高并发、大数据量、以联机事务处理为主的交易型应用，如政务、金融、电商、O2O、电信CRM/计费等。
配置网络路由选项以利用网络吞吐量优势。 PERF03-04 选择合适类型的网络云服务 父主题： PERF03 性能建模
PERF02 性能规划 性能规划 父主题： 性能效率支柱
PERF03 性能建模 选择合适的计算资源 选择合适网络服务资源 选择合适的存储云服务 选择合适的应用中间件云服务资源 选择合适的数据库资源 父主题： 性能效率支柱
PERF04 性能分析 性能测试 性能数据采集 建立性能可观测性体系 父主题： 性能效率支柱
PERF05-01 设计优化 风险等级 中 关键策略 快速通道模式 通过减少支配性工作量负载的处理量，只剩下必要的部分，来改进响应的时间。一个软件可以有多项功能，只有几个是被经常使用的，经常使用的功能构成支配性工作量负载。快速通道模式减少这些功能的处理量，或简化其处理过程。快速通道通过简化执行路径的方式来实现
应基于数据库连接数、事务处理性能等关键指标的要求以及部署设计的约束（如容灾要求）来分析； 安全方面，则要针对设计约束进行逐条评估（如访问控制、数据加密），以判断数据库云服务满足度。
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素
PERF01 流程与规范 全生命周期性能管理 应用性能编程规范 父主题： 性能效率支柱
PERF05 性能优化 性能优化工作中，需警惕“过早优化”的问题。我们的基本指导策略还是首先让系统运行起来，再考虑怎么让它变得更快。一般只有在我们证实某部分代码的确存在一个性能瓶颈的时候，才应进行优化。除非用专门的工具分析瓶颈，否则很有可能是在浪费自己的时间。另外，性能优化的隐含代价会使我们的代码变得难于理解和维护
灵活配置告警规则：对监控指标设置告警规则时，支持对多个云服务资源同时添加告警规则。告警规则创建完成后，可随时修改告警规则，支持对告警规则进行启用、停止、删除等灵活操作。
PERF05-04 大数据场景资源优化 风险等级 中 关键策略 在大数据场景下，可以通过优化资源的使用和分配，提高系统的性能和效率。以下是一些常见的大数据场景资源优化方法： 分布式存储：使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS、Apache Cassandra等，将数据分散存储在多个节点上
PERF04-01 定义验收标准 风险等级 高 关键策略 验收标准是用于评估指定工作负载是否满足性能要求的指标，需要在性能测试前期定义合理的验收标准。 查看性能目标 性能目标定义了工作负载所需的性能级别。查看为工作负载建立的性能目标。性能目标是可能涉及响应时间、吞吐量、资源利用率或任何其他相关绩效指标的指标
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有
PERF06 性能看护 性能看护 父主题： 性能效率支柱
OPS04-02 采用持续部署模型 当部署出问题时，通过使用持续部署模型来实现尽早发现问题，减少对最终用户的影响。 金丝雀部署是持续部署的常见模型，通过一小群内部或外部用户首先部署新功能，当新版本没有问题后，陆续部署到更大的组，直到所有用户群体都运行新版本。
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