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RES09-02 客户端需要根据综合评估是否要重试 当客户端请求超时或收到错误响应时，客户端需要决定是否重试；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
重试需要避免造成流量压力 对于链路闪断等原因导致的临时性故障，客户端进行一定的重试，可取得较好的效果；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
预留IP资源以便扩展及高可用 云上网络需要满足可扩展以及高可用需求，以便在云上资源弹性伸缩或业务扩展时，有足够网络资源支撑业务发展。 风险等级 高 关键策略 云上网络规划设计应满足以下原则： 针对每个Region，根据业务需要规划不同的VPC，每个VPC使用独立的地址空间；并需要预留IP地址空间用于新建VPC。
当CPU/内存使用高时，可根据业务情况，手工修改代理规格或增加代理数量以扩展资源。 当磁盘使用率高时，可根据业务情况，修改实例存储空间支持更大存储空间。 当带宽使用率高时，可根据业务情况，变更规格以支持更大带宽。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。 生产消息失败 检测：生产消息失败
检测：通过CES监控CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源。 开启存储空间自动扩容，以便在磁盘容量不足时自动扩容。 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
划适当的CPU核数和内存大小。 在规划内存时，要预留一定量的内存空间作为操作系统的buffer cache，一般预留20%。 从HDFS中读入数据时，要考虑block解压缩后的数据膨胀。 规划一定的磁盘作为缓存空间，包括缓存数据与日志。 调优目标 Flink调优的目标是在不影响其
均衡 使用数据压缩 在客户端CPU资源情况可控的情况下，使用压缩算法对数据进行压缩。 常用的压缩算法包括：ZIP，GZIP，SNAPPY，LZ4等。选择压缩算法时，需考虑数据的压缩率和压缩耗时。通常压缩率越高的算法，压缩耗时也越高。 压缩方式 压缩比 客户端CPU占用 服务端CPU占用
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。 父主题： RES09 故障重试
RES09 故障重试 当应用系统部署在云中，虽然云具有一定的高可用和故障自动恢复能力，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
数据。 确保敏感数据在云侧和客户端之间传输时是加密的状态，即使数据被窃取，也难以解密。 端到端加密：采用端到端加密的方式，确保数据在传输的整个过程中都是加密的，从数据生成端到数据接收端都能保持加密状态。对于Web应用的API，必须使用HTTPS来加密客户端和服务器之间的通信。 数
通过建立的分层性能模型，判断系统是否会出现性能劣化的情况。当出现劣化事件时，需要通过自动化手段快速定位定界发现根因。可以通过应用模型建设三维的拓扑，把架构-空间-时间数据关联起来。这里面的关键是架构模型的建立及分层指标的聚合可视化能力，需要依赖持续的资源治理和数据治理。 相关云服务和工具： 优化顾问
细节，以确保代码符合最佳实践、编程规范和安全标准。在代码白盒检视中，团队成员会检查代码的质量、安全性、可读性等方面，以发现潜在的问题和改进空间。 风险等级 中 关键策略 制定检视计划： 确定检视的频率和时间安排，以确保代码检视是持续的活动。 确定检视范围，例如可以是每次提交、每个功能完成后，或者定期的大规模检视。
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。 强制 一方面避免业务相互影响，另一方面避免单实例膨胀，并能在故障时降低影响面，快速恢复。
内，随机分散到不同时间，以解决这个问题。 空间换时间 通过使用更多的存储空间，以节省执行时间。 空间换时间包括简单地预先存储结果，或者存储经常被访问的数据以方便计算；另一种空间换时间则包括选择特定的算法，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
可将数据迁回云数据库RDS主实例，完成数据回溯。 详见“备份原理及方案”。 存储自动扩容 RDS支持存储空间自动扩容，在实例存储空间达到阈值时，会触发自动扩容。详见“存储空间自动扩容”。 跨AZ容灾 RDS支持跨AZ高可用。当用户购买实例的时候，选择主备实例类型，可以选择主可用区
本身，降低模型算法的显存消耗；要么是去扩大显存，通过一些置换方式获得“额外“空间，由于显存物理大小一定，我们获得额外空间的方式不外乎两种：时间换空间和空间转移。其中，时间换空间通常会消耗算力、带宽；空间转移主要是消耗I/O带宽，有一定的时延，可能会降低吞吐。 观测性能指标 指标ID
对性能有一定的影响。 如何正确选择 QoS 值 如果只有单个或少量消费者，并且消费速度很快，那么建议 QoS 设置的大一点，使得客户端保持忙碌状态。 如果客户端的消息处理速度和带宽保持不变，简单的用公式RTT / 单条消息处理时间就可以估算出应该设置多大的 QoS 值。 如果消费者数量较多并且消息处理速度较快，那么建议
且对于预测容量至关重要。为了满足工作负载需求，收集容量数据需要包括系统资源消耗数据以及业务关键数据。 资源消耗数据：包括CPU、内存、磁盘空间、网络带宽等，以便确定系统的瓶颈所在。 业务关键数据：包括用户数量、用户行为模式、业务类型、业务时段等，以便确定业务需求对工作负载的影响。
RES07-05 端到端跟踪请求消息 端到端跟踪请求消息的处理流程，便于分析和调试问题，并提高处理性能。 风险等级 低 关键策略 消息跟踪需要包含消息处理流程中所有组件，以便跟踪结果完整，从而进行准确分析和定位。 相关云服务和工具 应用性能管理 APM：支持调用链追踪，能够针对应
备份由用户触发，通常在执行业务系统维护、升级等高危操作进行，保存期限无限制。 DCS指定备份集恢复。恢复过程中，实例会有一段时间不能处理客户端的数据操作请求，当前数据将被删除，待恢复完成后存储原有备份数据。 详见“备份与恢复说明”。 跨AZ容灾 DCS提供的主备、Cluster集
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