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RabbitMQ集群提供镜像队列，通过镜像在其他节点同步数据。单节点宕机时，仍可通过唯一的访问地址对外提供服务。 RocketMQ使用一主两备架构，备节点通过数据同步的方式保持数据一致。当节点故障时，通过Raft协议自动切换主备关系，保持数据强一致性。 跨AZ容灾 Kafka、Rabbit
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。 减少内存分配：内存分配是一个耗时的操作。可以通过预先分配内存或者重复使用已分配的内存来减少内存分配。
佳实践保护工作负载免受各种安全威胁，降低安全风险。安全性支柱涉及保护云上系统、资产、数据的机密性、完整性、可用性以及合法、合规使用数据，保护用户隐私的一系列最佳实践。 性能效率支柱： 聚焦于如何设计出高性能的架构。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是无须质疑的
跟踪并监控对网络资源和关键数据的所有访问：通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。当系统出现错误或安全事件时，通过执行彻底地跟踪、告警和分析，可以较快地确定导致威胁的原因。 风险等级 中 关键策略 采集各类安全服务的告警事件，并进行大数据关联、检索、排序，全面评估安全运营态势。
电子传输和设备支持：关键数据定时传送，备用网络部分就绪 12小时以上 数小时至1天 4 电子传输及完整设备支持：少量数据丢失，备用数据系统就绪，数据定时传送，备用网络就绪 数小时至2天 数小时至1天 5 实时数据传输及完整设备支持：数据丢失趋于0，备用数据系统就绪，远程数据复制，备用网络就绪
RES01-02 应用组件多位置部署 应用组件需要部署在多个数据中心，以避免单个数据中心故障而导致业务中断。 风险等级 高 关键策略 可根据不同需求，将应用的数据和资源部署在多个位置： 应用多AZ部署：应用应尽可能部署在多个可用区，避免由于单个可用区故障而导致所有业务中断。 应用
对身份防线、网络防线、应用防线、主机防线、数据防线和运维防线等日志实施标准化管理，以监测系统和用户活动，实现日志的统一管理，并确保透明可追溯。 风险等级 高 关键策略 跟踪并监测对网络资源和关键数据的所有访问。通过系统的活动记录机制和用户活动跟踪功能可有效降低恶意活动对于数据的威胁程度。常见的安全日
可靠性功能 数据备份和恢复 使用CBR云备份服务可对ECS的备份保护服务，支持基于多云硬盘一致性快照技术的备份服务，并支持利用备份数据恢复ECS数据。详见“云备份概述”。 故障自愈 当ECS支持自动恢复时，可以开启自动恢复能力，当物理服务器损坏时以冷迁移方式重启ECS实例，使弹性
的字段并且设置索引，通过索引来缩短访问时延。 处理有效负载 识别出必须要处理的数据，排除对其他数据的重复处理。在一项处理数据的操作中，并非所有的处理数据都是必须处理的，可以通过分析，识别出必须处理的数据。可以有多种方式，来减轻负载的方法，如增量处理、变化通知等。 增量处理 变化通知
营使能团队，用于负责组织整体的卓越运营流程改进和相应的流程工具落地。 无论如何设立组织，应该确保具有一个整体的流程，在流程中的每个团队和成员都有自己明确的责任。 同时可以使用明确的方式（如收集运营/运维数据）分析团队工作对业务成果的影响，从而可以在实际工作中确定不同任务的优先级，并适时改进。
Service Level Agreement，面向用户的协议等级，涉及不满足时的补偿 数据恢复点目标 RPO Recovery Point Objective，主要指的是业务系统所能容忍的数据丢失量 恢复时间目标 RTO Recovery Time Objective，主要指的是
最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data Security） 数据分类分级，定义不同级别的数据防护措施。 确保对数据进行适当的加密、备份和访问控制，以保护数据的机密性、完整性和可用性。 维护个人隐私权利，保护隐私数据的机密性和完整性。 DevSecOps
SEC05-05 证书安全管理 证书的常见用途包括传输数据的加密和系统间的身份认证场景。集中管理每个证书的用途、有效期等信息，并及时对证书替换。 风险等级 中 关键策略 集中管理证书： 建立中心化的证书管理系统，用于存储、跟踪和管理所有证书。 确保每个证书都有清晰的标识，包括用途、所有者、有效期等信息。
提供容灾管理功能，实现容灾状态及RPO监控，及异常场景下的业务切换。 风险等级 高 关键策略 实时监控容灾状态，了解容灾运行状态。 支持应用级数据校验，比较AZ间数据同步差异，监控及PO指标。 典型确定性故障场景下自动容灾或切换，无需人工接入，业务不受影响，满足RPO/RTO指标。 典型亚健康
RES11-04 灾难演练 通过容灾演练，可以验证灾备系统是否可用，且数据丢失时间以及恢复时间符合数据的RPO与RTO指标要求。 风险等级 高 关键策略 灾难演练着重测试服务跨AZ或跨Region故障转移能力，验证系统的容灾能力以及面对灾难时的应对能力，涉及到多个团队间配合，通常
选择合适的消息队列 风险等级 中 关键策略 三种不同版分布式消息服务的适用场景如下： Kafka：兼容开源Kafka，适用构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点。 RocketMQ：兼容开源Rocket
应用系统多位置部署 通过将应用系统部署在多个位置，可以避免由于一个位置的基础设施故障而导致系统不可用。 风险等级 高 关键策略 将应用系统的数据和资源部署在多个AZ，可避免单个AZ故障影响业务。 对于可用性要求较高的应用系统，可部署在多个Region，避免单个Region故障影响业务。
网络的分区是将网络划分为多个部分，以隔离不同敏感性要求的网络流量和资源，从而增加网络的安全性。 风险等级 高 关键策略 通过网络分区，可以实现以下目的： 隔离敏感数据：将敏感数据和应用程序隔离在独立的网络分区中，以减少未经授权访问的风险。 可扩展性：分区和分层可以帮助管理和扩展复杂的网络架构，使其更易于维护和扩展。
Operations Management，简称AOM）是云上应用的一站式立体化运维管理平台，融合云监控、云日志、应用性能、真实用户体验、后台链接数据等多维度可观测性数据源，提供应用资源统一管理、一站式可观测性分析和自动化运维方案，帮助用户及时发现故障，全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况，提升企业海量运维的自动化能力和效率。
进一步优化性能效率，需要清楚地了解系统的使用方式、演变过程，以及平台或技术是如何随时间变化的。需要预留足够的时间来进行持续的性能优化，可以构建性能驱动的优化文化，让团队成员主动监视性能数据；通过指标数据驱动改进，使用新的设计模式和新的技术来优化体系结构。 性能优化成熟度模型 父主题：
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