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中间件层：Redis、Kafka集群跨可用区高可用部署。 数据层：MySQL数据库高可用，通过DRS数据复制服务实现跨云的数据库复制与容灾切换；并可定期自动备份数据，在数据丢失时快速恢复业务。OBS对象存储服务同样支持跨Region复制能力。 为了保证数据的可靠性，RDS数据库的数据定期自动备份到OBS，在数据丢失时可以快速恢复。
工作负载、数据库实例等。 针对应用系统内的关键数据，利用云服务或应用系统自身实现跨Region的数据复制。 若云服务实例支持跨Region容灾，则配置生产站点与灾备Region之间的复制，如对于RDS数据库实例，需申请DRS实例对主Region与灾备Region的数据库进行实时复
应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端云数据库 TaurusDB失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如云数据库 TaurusDB实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当云数据库 TaurusDB实例由于过载导致网络限制时，可参考“RDS的CPU /内
法，如HASH算法就是一种典型的空间换时间的算法。另一种是OLAP技术，在此技术中，数据被按照一定的层级关系预先汇总，这样会大辐降低后续查询的耗时。 比如在慢SQL优化的时候，常用收段是识别频繁访问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
进行备份，即最小RPO=1小时，用户需要根据数据重要性选择合适的备份周期。 数据库自动备份：RDS、DDS、GaussDB等数据库服务提供了缺省自动备份功能，实例每5分钟自动进行一次增量备份，以保证数据库的可靠性。 DCS备份：DCS服务针对非单机实例提供了自动备份和手工备份功能，建议设置自动备份策略进行备份。
分区，会导致分区间的数据不均衡。 系统重新实现了分区分配策略，但策略逻辑有问题，会导致分区间的数据不均衡。 Kafka扩容了Broker节点，新增的节点没有分配分区，会导致节点间的数据不均衡。 业务使用过程中随着集群状态的变化，多少会发生一些Leader副本的切换或迁移，会导致个
但对外仍会导致短时间的故障，需要应用系统能针对这种短时间故障进行适配处理，主要是采用重试机制。 云中故障需要重试的典型场景有： 实例主备切换时可能会导致连接中断，如DCS、RDS实例由于某些原因主备切换时，会导致连接中断，需要客户端重试。 实例由于故障重启可能会导致通信中断，如
在进行重试处理时，API及命令调用会重复发送，服务方会多次重复执行，需要保证重复执行多次的结果不变。 风险等级 高 关键策略 应用系统在设计时，应使操作具有幂等性，也就是允许一个操作连续执行两次或多次时，应该与单次调用产生的结果相同，从而保证重试安全；若不支持操作的幂等性，会导致客户端难以重试或重试的处理更复杂。
CDN 、 Redis 等，提高数据访问速度。 代码优化: 对云服务资源使用的代码进行优化，提高代码执行效率。 数据库优化: 对云服务资源使用的数据库进行优化，如索引优化、查询优化等。 负载均衡: 使用负载均衡技术，将请求分发到多个云服务资源，提高系统的处理能力。 监控和调整: 持续
过负荷控制、故障自愈或迁移等可靠性关键事件也是服务健壮性的表征，如有异常需要预先干预。关键事件监控可以使用CTS服务，或自行搭建。 CES服务支持ECS、EVS、OBS、VPC、ELB、AS等IaaS服务，以及RDS数据库，DCS、DMS等高可用中间件的主要指标监控，支持用户上报
应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 连接后端RDS失败 检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如RDS实例正在进行主备切换时；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当RDS实例由于过载导致网络限制时，可参考“RDS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高”的处理。
数据安全中心DSC：用户可以通过DSC的预置脱敏规则，或自定义脱敏规则来对指定数据库表进行脱敏，DSC支持RDS，ECS自建数据库等云上各类场景。另外，DSC可基于扫描结果自动提供脱敏合规建议，支持一键配置脱敏规则。 数据库安全服务 DBSS：使用数据库安全服务DBSS进行数据脱敏。当需要对输入的SQL语
RES13-03 过载检测与流量控制 当应用系统发生过载时，可能会导致系统疲于处理请求而无法有效提供服务，因此需要进行过载检测并进行流量控制。 风险等级 高 关键策略 过载控制(也称流控)指系统处于过载时，通过限流、降级、熔断、弹性伸缩等手段，使系统保证部分或者全部额定容量业务成
如果函数没有网络访问场景的，不建议配置VPC。 参考配置网络。 超时时间 如果函数配置的超时时间比较长的话，且函数代码中发生异常导致阻塞，函数同步调用会等待直到超出超时时间才返回超时异常，造成业务卡顿，长时间不退出等问题，无法实现failfast，影响业务体验。建议结合业务实际场景配置超时时间，避免超时时间配置过大。
RES08-02 依赖松耦合 系统内组件之间直接访问时，会产生紧耦合关系一个组件的状态变化会对其他组件产生直接影响，从而会导致所有组件的可用性均下降。而采用松耦合架构时，各个组件之间的依赖关系非常弱，它们可以独立地进行修改和扩展，而不影响其他组件；系统更加灵活，易于维护和升级，并且稳定性和可靠性也更强。
试；重试有助于客户端在请求失败时，通过重复消息来获得预期的结果，避免业务失败，但也会消耗更多的服务器时间来获取所需的成功响应。 风险等级 高 关键策略 请求超时，可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失，可以进行重试。 根据错误响应码进行有针对性的重试；对于临时性故障，如错误码
了的可使用内存但是当申请一个大块内存时又无法复用，这种会导致reserved 与 allocated 的较大差值，通常称为内存碎片。 pytorch的内存碎片影响因素 一个step里更多的内存申请释放内存次数理论上一定会导致更多的内存碎片，为什么说是一个step呢？因为pytor
持主备或集群资源时，应用的关键节点应使用主备或集群资源，如CCE高可用集群、RDS主备实例、DDS集群、DCS主备或集群实例等。对于运行在CCE集群上的工作负载，也需要配置多个，以避免单个节点故障就导致业务中断。 单节点实例通过多实例实现高可用：当云服务只支持单节点发放，则需要应
L优化的主要手段，通过接口查看Hive对整个SQL语句是如何进行任务的分解和编排，并结合MapReduce/Spark的执行情况针对性的进行任务的优化。 HiveMetaStore：因为Hive的MetaStore可能是外部的独立数据库，所以它的性能也会影响到整个HiveServ
责任共担模式 云上应用系统的韧性，依赖于云基础设施及应用系统本身的韧性，任何一方故障，都可能会导致云上应用系统故障；因此需要华为云与客户共同承担责任，来保障应用系统的韧性。 华为云责任：华为云提供高可用的基础设施，包括运行华为云服务的硬件、软件和机房设施，并确保服务可用性满足SLA服务等级协议。
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