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使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。 指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度
软件都可能会失效，包括IaaS、PaaS、SaaS及应用系统本身。韧性设计的目标不是试图防止这些故障的发生，而是为了在这些故障发生时，能最大程度地减轻故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误
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
设计合理的Key中Value的大小，推荐小于10 KB。 建议 过大的Value会引发分片不均、热点Key、实例流量或CPU使用率冲高等问题，还可能导致变更规格和迁移失败。应从设计源头上避免此类问题带来的影响。 设计合理的Key中元素的数量。 对于集合和列表类的数据结构（例如Hash，Set，List等），避
RES05-03 不同流量模型业务的网络共享带宽隔离 不同流量模型业务共享网络带宽享时，可能会导致流量抢占，相互影响，一个业务流量突然可能会导致其他业务不可用。 风险等级 高 关键策略 相同流量模型的业务，可共享网络带宽，带宽需要满足所有共享业务的需求 不同流量模型的业务，为了避
云备份CBR服务：CBR提供对磁盘（EVS）、服务器（ECS、HECS、BMS）基于快照的备份和恢复能力，SFS Turbo文件系统备份，云服务器部署的MySQL或SAP HANA等数据库备份，以及云上同步和管理线下备份软件OceanStor BCManager和VMware虚拟机的备份数据。CB
效果；对于流量过载等原因导致的故障，重试可能会导致情况进一步恶化，因此需要避免这种影响。 风险等级 高 关键策略 客户端进行重试处理时，建议： 增加指数回退和抖动方法，以避免对服务端造成流量压力；采用指数回退重试时，每次重试之间的间隔会逐渐延长，并在两次重试之间引入抖动，以随机调整重试间隔，避免同时出现造成重试峰值。
容到最大时的规则不超过配额限制。 在系统中也可配置资源使用超过一定限额后进行预警，避免配额超过限制后导致业务受影响。 相关云服务和工具 使用华为云“我的配额”，可以查询每个云服务不同资源类型的总配额限制和已用配额，可根据业务的需要申请扩大对应云服务指定资源的配额，也可配置配额预警
器工作负载关键指标在CSE服务中查看。函数服务关键指标在FunctionGraph控制台中查看。 3、资源监控 资源监控通常用于识别资源瓶颈分析系统性能问题。对应用系统资源进行监控时，需要先定义资源的关键指标以及对应的阈值，以便快速有效的发现业务表现和系统状态，以便在异常状态下尽早干预恢复，或定位改进系统缺陷。
采用Grid架构，可将应用系统内的工作负载的故障影响限制在有限Grid业务单元中。 风险等级 高 关键策略 应用系统采用多个功能相同的Grid业务单元，每个Grid业务单元具备完整业务功能，处理整个业务负载中的一个子集，不涉及与其他Grid业务单元的交互；在一个Grid业务单元发生故障时，仅影响本Grid业务单
常检测和恢复期间，可能会影响业务，时间在半分钟内。 数据备份和恢复 DCS支持将当前时间点的实例缓存数据备份并存储到OBS中，以便在缓存实例发生异常后能够从备份数据进行恢复。DCS实例支持定时和手动两种备份方式，定时备份频率以天为单位，最多保存7天，但至少会保留一个数据备份文件；
RES08-01 减少强依赖项 系统内组件之间强依赖时，一个组件故障会对其他组件造成直接影响，影响系统可用性。 风险等级 中 关键策略 可以通过以下技术将强依赖项转换为非强依赖项： 提高关键依赖项的冗余级别，降低该关键组件不可用的可能性。 与依赖项的通信采用异步消息并支持超时重试
体业务未超标，但系统中局部实例业务超标。亚健康更多是个相对概念，相对历史表现的统计，或相对系统整体。因此针对亚健康的检测和判断有所不同。当处于亚健康状态时，系统也需要及时进行隔离或恢复处理，避免对业务造成影响。 风险等级 高 关键策略 亚健康检测通常用于根据亚健康症状来预测系统故
对系统内组件需要定期进行健康检查，以判断其状态是否正常。 对于异常组件，需要能支持自动隔离，避免对整体业务造成影响。 相关云服务和工具 弹性负载均衡器 ELB：支持健康检查，会定期向后端服务器发送请求以测试其运行状态，并根据健康检查来判断后端服务器是否可用，当判断为异常后就不会将流量分发给该异常后端服务器。
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。 父主题： RDS云数据库
RES13-01 采用自动弹性扩缩容 当系统突发流量时，通过自动弹性扩容，可减少业务中断影响。 风险等级 高 关键策略 弹性扩缩容需要通过业务处理逻辑与数据分离、状态外置等技术手段支撑系统处理能力的快速增加或减少。 系统扩容和缩容的处理方式有两种，一种是改变单机的处理能力，包括C
数据持久度是指数据不丢失的概率，即存储在预计周期内不出现数据丢失的概率，可以用于度量一个存储系统的可靠性。其只表示数据是否丢失的概率，不体现数据丢失多少；数据持久度的预计周期，一般按一年进行预计。 影响存储数据持久度的主要因子有：冗余数、磁盘失效率与数据修复时间。其中每多一个冗余，数据持久度通常
RES08-03 减少被依赖项故障的影响 被依赖项自身的可用性需要增强，以减少对依赖它的组件的影响。 风险等级 中 关键策略 对于被依赖项本身，为减少由于服务故障或运行缓慢对依赖它的组件的影响，需要考虑使用以下技术和原则： 减少被依赖项本身的外部依赖。 优化性能，减少消息响应时延和负载。
RDS云数据库 云数据库RDS（Relational Database Service，简称RDS）是一种基于云计算平台的稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线云数据库服务。 可靠性功能 常见故障模式 父主题： 云服务可靠性介绍
、Ⅲ类（一般）、Ⅳ类（轻微）。 I类：这种故障会导致整个系统崩溃或主要功能受到严重影响； II类：这种故障会导致系统主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患； III类：系统次要功能丧失或下降，须立即修理，但不影响系统主要功能实现的故障； IV类：部分次要功能
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