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关、异常故障生效概率决定是否触发，触发故障为对应模块随机一种异常。 表1 异常故障 模块 故障名称 描述 全模块 SocketErr 网络连接异常。 IORWErr IO异常-读写关闭。 IOUEErr IO异常-意外结束。 NilPointerErr 空指针异常。 mysql SQLErr
敏感信息加解密 配置文件中配置密文信息。可以解密的配置有devspore.dcs.redis.servers.dc1.password,devspore.dcs.redis.servers.dc1.sentinelPassword,devspore.dcs.etcd.password
自定义DcsConnection 使用场景：使用RedisTemplate命令时，DcsConnection中的接口没有覆盖到的情况，可以自定义扩展DcsConnection。 自定义DcsConnection。 type选择为normal时使用。 import com.huawei
解@DynamicReadRoute指定读操作的路由。注解@DynamicReadRoute指定路由的参数：source，用于选择数据源，可以选择对应的枚举值：MongoSource.ACTIVE, MongoSource.LOCAL。 注解@DynamicReadRoute支持在方法、类上添加。
MultiZoneClient集成了Redis的命令，使得在多个区域进行数据管理变得更加便捷和高效。 它提供了丰富的功能，包括数据读写、事务管理、数据类型操作等，可以满足各种复杂的业务需求。 常用命令使用方式参考如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
具体收费介绍，请参考价格详情。 表1 多活高可用服务计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 多活管理中心 根据多活管理中心规格、购买时长以及购买的实例数量进行计费。 包年/包月、按需计费 功能模块 根据功能模块版本、功能点数量以及开通时长进行计费。 按需计费 节点 根据多活管理中心关联的节点数以及购买时长进行计费。
使用多数据源 上面的方式都是只引入一个数据源，在某些场景下，需要引入多个数据库，操作不同的数据库，此时，可以通过配置不同前缀来注入多个datasource的bean，方法如下： 引入依赖。 <dependency> <groupId>com.huaweicloud.devspore</groupId>
local-read-single-write（本地读单边写） 本地读单边写，适用于读多写少场景，读流量很大，对一致性不敏感的场景： 对于用户，不感知多个Redis。 对于SDK 读操作：同步路由到local Redis。 写操作：同步路由到active Redis。 此场景下Redis之间依赖同步服务相互同步。
方案概述 应用场景 MAS通过工作流编排和执行，提供业务进行跨区域容灾双活切换的完整流程。MAS工作流提供如下能力： 提供切换流程编排功能，可以一键式流程切换。 提供丰富插件，可实现各层级的切换/操作能力。 支持工作流模板，通过模板可快速完成复杂的容灾切换工作流的创建。 父主题： 事件流编排
Jedis是一个流行的Java客户端库，用于与Redis数据库进行交互。 Lettuce 是一个可伸缩线程安全的Redis客户端，多个线程可以共享同一个 RedisConnection。 直接替换客户端命令参考如下。 import com.huawei.devspore.mas.redis
注解@DynamicRoute指定路由分为两部分：source和hint，可单独只指定source或hint，也可一起组合使用。 source用于选择数据中心，可以填“dc1”/“dc2”/“ACTIVE”。填“dc1”时，则强制路由到dc1数据中心，不管此时的路由算法为哪种，也不管sql类型是读还是
sport等包的升级，可先将原先导入的包进行排除，再重新引入较高版本的对应包。相关pom文件操作如下： 容器刚启动时，etcd、mysql连接错误，后面自动恢复正常。 关键错误信息： load data from etcd failed: java.util.concurrent
sharding-count: 2 props: sql-show: true 上面配置数据库用户名和密码未填，用户按需补充。 上面提供的配置只是一个例子，实际配置用户按自己的分库分表需求进行配置，这部分配置跟shardingsphere本身的分库分表配置一致。 读写分离：
String - es地址：<ip:port>或<http://ip:port>多个用 “; ”分隔。 username 否 String - es用户名。 password 否 String - es密码。 protocol 否 String http/https 协议。 supportXPack
场景四：异地多活（单元化） 适用于容灾可用性要求达到99.99%+，业务对时延敏感，且要求数据分区化场景。 分区化管理+应用数据多活，可扩展性强，可以随时增加新的分区，可靠性高。 场景五：混沌工程 适用于向被测系统主动引入故障，通过故障注入、故障演练的方式提升系统可靠性。 图1 MAS应用场景
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