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选择版本时需注意查看不同版本状态与区分，详情可参考官方公告。 规格选择：RabbitMQ服务提供了不同规格实例可供选择，建议按照业务需求对比，选择合适的规格型号，具体实例规格请参考官方文档。 父主题： 选择合适的应用中间件云服务资源
行处理。 分散负载原则：通过在不同时间或者不同位置处理冲突负载，从而分散负载：将资源划分为成一些相对独立的小资源组，不同进程/线程可以独立访问，是“资源”分散的常见方案；将同一时间点的多个请求分散到一个时间区段，是“时间”分散的方案。 父主题： 性能效率支柱
群，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE（以CCE为例），后端数据库通常采用RDS for MySQL提供更高性能与可靠性；为满足对应的可用性目标，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 ELB、CCE、DCS、Kafka、RDS、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 RDS、
受到部分用户质疑 端侧日志上报慢且易丢失：上报速度小时级，也极易出现丢失，对问题端到端定位分析、业务完整性分析均造成一定影响 业务挖掘分析难：日志数据无法直接写入DLI，需投递到Kafka后，再被DLI消费，链路长，且成本高 解决方案： 业务价值： 端侧日志全面采集接入，自定义域
DCS的CPU /内存/带宽/连接数使用率过高 检测：通过CES监控CPU /内存/带宽/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。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行，如将部分性能要求不高的业务切回到原始数据源。 连接后端DCS失败 检测：连接失败。 恢复： 应用
带宽费用拆分到不同的业务团队。 跨团队共享使用的CCE集群服务，应按照各团队分配和使用的CPU/内存等比例，将容器集群成本（包含CCE、ECS、EVS等服务成本）拆分到各个业务团队。 以上公共成本，以及其他共享资源&平台服务&服务支持&未及时标记产生的未分配成本，也可以按照一定的
逐步引入新版本部署范围或切换用户流量，配合自动回退以降低部署差错导致业务中断的风险。 金丝雀部署（灰度发布）是将少量客户引导到新版本的做法，通常在单个服务实例（Canary）上运行；当检查到任何行为更改或错误时，可以将Canary中的流量删除，并将用户发回到以前的版本。如果部署成
针对所有故障场景，都需要能自动检测，以便及时发现和恢复故障。 风险等级 高 关键策略 所有故障都必须有检测。 支持按不同维度进行故障检测，如Region、AZ、服务、方法、实例或容器ID等，检测维度与故障恢复方式对齐。 检测到故障后需及时告警或自动恢复。 针对具体故障进行检测时，根据检测的类型通常可以分为资源检测、功能检测和业务检测。
内部工具类应用典型架构为前端无状态应用层+后端数据库，其中前端无状态应用可采用ECS或CCE（以ECS为例），后端数据库基于不同业务类型可采用不同数据库，通常为RDS for MySQL；为满足对应的可用性目标，建议方案如下： 类别 实施方案 冗余 ECS与RDS单节点部署。 备份 RDS自动备份，在数据故
检测：连接失败。 恢复： 应用层进行重试，以应对暂时性故障，如RDS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
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 /内存/磁盘容量/磁盘IOPS/数据库连接数使用率过高”的处理。
00倍的计算能力。Spark可以使用HDFS作为底层存储，使用户能够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力，包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等，用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下：
应用层进行重试，以应对暂时性故障；应用故障重试处理可参考“故障重试”。 当多次重试后仍无法写入成功，可将数据写入本地缓存，待服务可用后再写入实例。 当实例由于过载导致网络限制时，可参考“CPU /内存/带宽使用率过高”的处理。 父主题： DMS分布式消息服务
性能效率支柱 性能效率支柱简介 基础概念 设计原则 问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍
PERF02 性能规划 性能规划 父主题： 性能效率支柱
PERF03 性能建模 选择合适的计算资源 选择合适网络服务资源 选择合适的存储云服务 选择合适的应用中间件云服务资源 选择合适的数据库资源 父主题： 性能效率支柱
PERF04 性能分析 性能测试 性能数据采集 建立性能可观测性体系 父主题： 性能效率支柱
能效率。 影响：如果没有数据驱动的见解，你可能不知道潜在的性能问题或优化机会。 潜在结果包括响应时间变慢、吞吐量降低、资源使用率增加，最终用户体验欠佳。 此外，由于缺少性能数据，因此难以及时诊断和排查问题，从而导致停机时间延长并降低工作效率。 PERF04-04 资源性能数据收集
设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化
PERF06 性能看护 性能看护 父主题： 性能效率支柱
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