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HBase的基础上进行扩展和优化，具有高性能、高可靠性、强大的扩展性和灵活的伸缩性等特点，适用于金融、电信、物流、游戏等场景。 同关系型数据库一样，非关系型数据的选择同样主要基于兼容性与场景评估两个原则： 场景一：基于兼容性原则 考虑平滑上云，上云前系统中数据库的选型已经过业务
银行，投资，金融，政府，电信，关键企业应用 系统的可用度依赖于系统内各业务单元的可用度。各业务单元之间典型的可靠性模型有两类： 串联模型：组成系统的所有单元中任一单元的故障都会导致整个系统故障的称为串联系统。 可靠性数学模型： 举例：假定系统存在2个串联单元，每个单元的可用度均为99.9%，则系统可用度为
VM中使用一个内部队列，这会消耗一定的资源。大多数场景下，使用最多5个优先级就够了。 如何确定消息大小 如何选择发往RabbitMQ的消息长度是一个常见问题。记住，每秒钟发送的消息数比消息大小更容易达到瓶颈。虽然发送大消息不是一个好的做法，但是发送多条小的消息也可能不是一个好的选择。更好的方法是生产者把
免功能过剩、并对性能影响较大的调用；选择云服务的时候，选择合适的云服务，结合业务的特征选择合适的云服务类型和规格，利用好云弹性的特性的优势。设计功能过于复杂的组件，有时候是为了通用，有时候则是一种不好的软件设计习惯。够用原则适用于自己设计或者调用已有的功能，使用时注意避免过度设计。
建议 由于大括号“{}”为Redis的hash tag语义，如果使用的是集群实例，Key名称需要正确地使用大括号避免分片不均的情况。 Value相关规范 设计合理的Value大小。 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K
程演练把不确定的恢复时长做到确定的。 资源生命周期管理 指的资源的申请、创建、交付、运维以及最终的销毁释放过程。 故障演练 故障演练指通过沉淀通用的故障场景和可控成本在线上故障重放，以持续性的演练和回归方式的运营来暴露问题，不断验证和推动系统、工具、流程、人员能力的提升，从而提前
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