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DB、DDS等云服务实例均高可用部署。 备份 GaussDB、DDS数据库自动备份，在数据故障时使用最新备份数据恢复，可以满足可用性目标要求。 容灾 应用跨3AZ部署，AZ故障时自动恢复。 监控告警 支持业务运行状况、成功指标的检查，在发生故障时告警；支持云服务实例负载状态及资源
RES11-02 压力负载测试 通过施加超出系统容量的业务压力，验证云服务的过载保护、业务隔离和优雅降级等能力。为全面验证系统整体的容量规划和业务依赖，云服务应用通常采用全链路压测进行测试。 风险等级 高 关键策略 模拟大量接口消息进行压力测试。 模拟各种业务场景进行压力测试。 持续自动测试。
组件之间通过消息队列、消息缓存、负载均衡器等交互（即松耦合关系），可一定程度上屏蔽组件的状态变化，防止对其他组件造成影响 相关云服务和工具 弹性负载均衡服务 ELB 分布式缓存服务 DCS 分布式消息服务Kafka版 分布式消息服务RabbitMQ版 分布式消息服务RocketMQ版
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，可能是链路闪断或其他临时性故障导致消息丢失，可以进行重试。 根据错误响应码进行有针对性的重试；对于临
系统组网与架构：系统组网方式如主备、集群、分布式等组网，系统架构分析服务间依赖关系，确定周边依赖服务。 硬件规格：所需服务器的数量、规格以及硬件配置，包括 CPU 主频/核数、内存容量、磁盘类型与容量、存储池类型与容量，网卡带宽等。 软件环境：软件版本与配置，如操作系统版本、服务版本、数据库版本、以及影响性能的相关配置。
用域名对接多个只读数据库实例，一旦出现问题，可以增加只读实例应急。 不用作消息队列 发布订阅场景下，不建议作为消息队列使用。 强制 如没有非常特殊的需求，不建议将 Redis 当作消息队列使用。 Redis 当作消息队列使用，会有容量、网络、效率、功能方面的多种问题。 如需要消息队列，可使用高吞吐的Kafka或者高可靠的RocketMQ。
被依赖项自身的可用性需要增强，以减少对依赖它的组件的影响。 风险等级 中 关键策略 对于被依赖项本身，为减少由于服务故障或运行缓慢对依赖它的组件的影响，需要考虑使用以下技术和原则： 减少被依赖项本身的外部依赖。 优化性能，减少消息响应时延和负载。 使用优先队列，优先处理高优先级用户的请求，以便在流量过载时不影响应用系统的核心功能。
客户端进行重试处理时，建议： 增加指数回退和抖动方法，以避免对服务端造成流量压力；采用指数回退重试时，每次重试之间的间隔会逐渐延长，并在两次重试之间引入抖动，以随机调整重试间隔，避免同时出现造成重试峰值。 限制最大重试次数或用时，避免由于消息积压而导致流量过载。 父主题： RES09 故障重试
用HTTPS来加密客户端和服务器之间的通信。 数据完整性验证：使用哈希函数、数字签名、消息认证码（MAC）等方法来验证数据的完整性，以确保数据在传输过程中没有被篡改。 相关云服务和工具 虚拟专用网络 VPN 云专线 DC 云连接服务 CC 数据快递服务 DES 云证书管理 CCM
面向所有故障进行检测 支持亚健康检测 RES07 您如何监控应用系统资源？ 定义关键指标与阈值并监控 日志统计监控 监控到异常后发送消息通知 监控数据存储和分析 端到端跟踪请求消息 RES08 您如何减少依赖影响？ 减少强依赖项 依赖采用松耦合 减少被依赖项故障的影响 RES09 您如何进行重试？
的任务是创建邮件标签，可以使用一个新函数genMailLableInfo()，以便调用一次取得所有信息，减少交互次数。 批处理 把经常性的服务请求合并到一起，节省请求的初始化、传输、终止的处理开销。当请求的任务初始化、传输、终止的开销较大时，系统的额外开销可能超过真正的处理时间。
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