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RabbitMQ性能优化 保持尽可能短的队列长度 太多的消息堆积在队列中会造成内存负载过高，为了释放内存，RabbitMQ 会把消息转存到磁盘，转存过程会耗费大量时间，造成消息处理速度下降或直接阻塞生产流程。因此队列中堆积过多的消息容易对 broker 产生负面效应。
常见故障模式 CCE集群的CPU /内存/磁盘容量使用率过高 检测：通过AOM监控CCE集群的CPU/内存/磁盘容量使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更集群规格或扩展资源。
常见故障模式 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。
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
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
当GaussDB(for MySQL)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： GaussDB(for MySQL)云数据库
常见故障模式 ECS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测：通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更规格以扩展资源或增加ECS实例进行负荷分担。 对于无状态业务，启动AS弹性伸缩，自动扩展资源。
常见故障模式 BMS的CPU /内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率过高 检测：通过CES监控CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS使用率 恢复： 根据业务情况，更换规格更高的BMS实例或增加BMS实例进行负荷分担。 应用层进行过载保护，保障优先业务的运行。
常见故障模式 ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率过高 检测：通过CES监控ELB的并发连接数/新建连接数/带宽使用率。 恢复： 根据业务情况，采用独享型负载均衡器，并手工调整ELB负载均衡器规格。 父主题： ELB弹性负载均衡
云服务通用的故障模式有：CPU过载、内存过载、磁盘使用率过高、数据故障(被误删等)、AZ故障、Region故障等。 定义严酷度类别 严酷度是度量故障给系统造成的最坏潜在后果，一般分为四个等级：Ⅰ类（严重）、Ⅱ类（较严重）、Ⅲ类（一般）、Ⅳ类（轻微）。
首先是通过高质量的产品开发，严谨的运维流程和制度来降低故障的概率，要挑战零故障，同时也要有技术手段对可能发生的故障，将间隔、影响范围及故障恢复时间做到可防、可控、可治，要把数字化带来的“不确定性”通过运维变成“确定性”。
PERF05-02 通用算法优化 风险等级 中 关键策略 算法优化是提高程序性能的关键，可以通过改进算法的设计和实现方式来提高其效率和性能。以下是一些最佳实践： 使用正确的数据结构：选择合适的数据结构可以大辐提高算法的效率。例如，使用哈希表可以快速查找元素，使用数组可以快速访问元素
PERF03-02 选择合适规格的虚拟机和容器节点 风险等级 中 关键策略 服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量
Spark性能优化 概述 Spark是基于内存的分布式计算框架。在迭代计算的场景下，数据处理过程中的数据可以存储在内存中，提供了比MapReduce高10到100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。
PERF03-03 使用弹性伸缩 风险等级 中 关键策略 如果工作负载能够支持弹性（例如：应用无状态化），请考虑具有自动缩放功能的计算服务，该功能可根据需求自动调整计算容量。自动缩放有助于确保在高峰期拥有足够的资源，并防止在低需求时段过度预配。虚拟机弹性伸缩和容器弹性伸缩都是实现应用自动化扩容和缩容的方式
COST07-01 持续监控资源利用率指标 风险等级 高 关键策略 持续地在组织中定义资源的核心利用率指标（如CPU利用率，内存，CDN服务的流量，数据库的TPS），按（天、周、月）等时间周期发现规律，对低利用率资源的应用/项目进行审查。 父主题： COST07 管理和优化资源
Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval.ms
人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需要考虑进行
SEC09-03 实施安全审计 对云服务的关键操作开启安全审计，审计覆盖到每个用户。对审计日志进行保护并定期备份，避免受到未预期的删除、修改或覆盖。 风险等级 高 关键策略 云服务的关键操作包含高危操作（如创建IAM用户、删除IAM用户、重启虚拟机、变更安全配置等）、成本敏感操作（
COST03-03 公共成本分配 风险等级 中 关键策略 跨团队共享使用的CDN、直播带宽应按照各业务团队的实际带宽占比，将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
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