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业务检测也可以采用调用链来完成。 故障检测方法根据类型有很多种，下面是一些在高可用性系统中常用的故障检测方法。 数值范围检查：在大多数应用中，一个操作的结果必须处于某个范围之内。对这些边界条件可以进行一些测试来验证数据是否满足预期要求。 数据完整性检查：每当数据被从一个单元传递给
自动化工程运维任务 在日常开发工作中，尽可能自动化一切，以减轻管理负担并最大限度地减少人为错误。为了最大限度地提高自动化投资的价值，优先考虑简单、程序化且长期的任务。应用自动化并不是一种全有或全无的策略。即使需要人工干预的工作流(例: 决策点)，也可以从自动化中受益。 风险等级 高 关键策略
量指定具体的分区值； 具体请参考第5章节11.5 性能调优常用方法。 衡量指标 衡量指标主要用于查看相应的指标来发现Hive服务或执行过程中的一些问题，尽快能定位Hive的性能问题。通常我们查看指标的顺序应该是通用指标，接入层指标，HiveMetaStore，HiveServer
aph函数的性能很大程度上取决于需要FunctionGraph函数执行何种逻辑。 策略： 正确的使用连接池，保持连接存活并重用在上一次调用中建立的连接（HTTP，数据库、redis等）。 通过接口调用FunctionGraph函数时，建议客户端维护http连接池，减少http连接初始化时间。
调试脚本，例如脚本错误、缺少或不正确的操作或与数据相关的问题，测试脚本的准确对于帮助确保准确可靠的性能测试执行至关重要。 配置测试变量和参数： 在测试脚本中配置变量和参数，以模拟真实场景请求。 包括多用户登录、查询数据或随机化等参数，以模拟不同的用户行为和工作负载响应。 脚本自动化： 脚本自动化
驱动设计(DDD)为架构设计起点，结合不同视角的架构视图，融入韧性、安全性、性能效率、成本和运营支柱，真正将云架构关注点融入到架构设计过程中。 云架构审视 随着业务需求和技术发展的变化，系统的架构也需要不断演进和优化。通过对照卓越架构技术框架的最佳实践，架构师对工作负载的架构进行
如果对于时延较为敏感，请避免创建跨AZ Redis实例。 冷热数据区分 建议将热数据加载到 Redis 中。低频数据可存储在 Mysql或者ElasticSearch中。 建议 Redis将低频数据存入内存中，并不会加速访问，且占用Redis空间。 业务数据分离 避免多个业务共用一个Redis。
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