节点故障甚至会导致丢数据的风险;其次,分布式架构的读写耦合导致查询和导入存在资源竞争的问题;另外,由于本地存储reshuffle功能的成本问题,分布式架构的扩容成本非常高,而且容易导致线上服务IO热点,进而影响整个集... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790069&x-signature=Obd1R%2FjNj%2B0L%2FUbsLV3kcwc0vSs%3D)在VW上,每个消费任务的执行流程如下:首先,向Server端发起RPC请求,创建一个事务来进行消费;然后,根据分配的任务,从topi...
一个小小的错误可能会导致灾难性的问题。## 4 何为云原生云原生(Cloud Native)概念是由 Pivotal 的 Matt Stine 在 2013 年首次提出的。初探**云原生**,总给人一种模棱两可,不知所云的感觉。但实际上,云原生有... 云原生软件的设计是为了预测故障并保持稳定,即使它所运行的基础设施正在经历故障或正在发生其他变化。云原生目前已经包括了 DevOps(Development 和 Operations 的组合)、持续交付( Continuous Delivery,CD)、微服...
可以导致灾难性故障、或让用户受损的薄弱环节,并推动研发自主地进行问题修复、代码优化,最终建设成为真正意义上的韧性架构,增加用户抵御突发事件的能力与信心。混沌工程最早由 Netflix 在 2008 年开始实践,通过实... 故障结果分析、优化系统六大步骤,下面具体介绍下每个步骤:* 准备演练:准备演练方案、演练目标、演练场景、演练影响面等* 演练编排:编排要演练的服务、任务串并行、类型、执行情况、实验时间、频率等* 开始演练...
可以导致灾难性故障、或让用户受损的薄弱环节,并推动研发自主地进行问题修复、代码优化,最终建设成为真正意义上的韧性架构,增加用户抵御突发事件的能力与信心。混沌工程最早由 Netflix 在 2008 年开始实践,通... 故障结果分析、优化系统六大步骤,下面具体介绍下每个步骤:* 准备演练:准备演练方案、演练目标、演练场景、演练影响面等* 演练编排:编排要演练的服务、任务串并行、类型、执行情况、实验时间、频率等* 开始演练...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049248&x-signature=bMSTJJVSSnjPv3jpKCPLr52oLBw%3D)这么做带来的优点是:* 用户表不存在时间的概念,数据增长=新用户增速,规模可控* 用户表本身会作为维度表在原模型中引入... 分流服务本身面向故障设计, 采用降级的策略避免调用链路上的失败影响全部实验结果,牺牲一部分实时性使用多级缓存保障单一基础设施离线的极端情况下分流结果依然稳定。![picture.image](https://p6-volc-commu...
可能直接或间接地派生出一系列的故障。以下是一些常见的极端风险问题:* 存储集群运维操作失误导致存储下线,导致整个 Kubernetes 集群不可用;* 管理员直接删除 etcd 中的数据,未经过 apiserver 做校验,可能导致一... 避免误操作引发级联删除操作引发灾难性后果。**显式副本修改**:当需要调整关键 workload 资源副本数量时,为了避免意外地将副本数量缩减至 0,我们要求在通过 UPDATE 或者 PATCH 请求调整副本数的同时,还需要显式地...
可以快速下线故障节点,补充新的正常节点,从而实现快速故障转移,并且这个故障转移对用户来说也是无感无损的动作。以上这三个特性会相互促进,形成一个良性的循环。 **云原生演进方向**对于上述所... 共享磁盘卷对 IO 也不是很敏感,但对隔离性、持久化有一定的需求,需要在出现故障时能够找回,但是找不回的情况也不会产生灾难性的后果,其中最典型的场景就是缓存;独占磁盘卷需要高度的 IO 隔离特性,典型的场景如...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715790076&x-signature=UrM9mSrtmCfoPHqYsINBYf5SVSs%3D)火山引擎数据中台产品双月刊涵盖「大数据研发治理套件 DataLeap」「云原生数据仓库 ByteHouse」「湖仓一体分析服务 LAS」「云... 更容易遇到系统性故障,如节点OOM等。在这种情况下,由客户端重试并不是个优雅的方案。在ByteHouse中,一个SQL查询会被转化为一系列的算子。 我们希望提升算子的容错能力以更好的应对长时间查询下的系统故障。目前的...
这对于品牌方的舆情影响是灾难性的。所以如果我们对安全性有更高的需求,那么企业直播是更好的选择。 第二种情况就是对直播间定制化和品牌露出有更强的需求。企业在做直播的时候,肯定希望有更多自己品牌的露出,但是... 它跟点播最大的区别就在于此——用户对直播中任何一个故障的感知都会被无限地放大。所以务必要确保你所选择的服务商有足够的资源去支撑你做这一场直播,有足够强的技术能力去解决很多突发的未知问题。 从服务能力上...
当该可用区出现灾难性故障时,实例会丢失所有缓存数据。 实例中所有分片的所有节点都会部署在同一可用区中。可用区部署架构图如下所示。 未启用分片集群实例部署方案 容灾说明 节点部署策略 多可用区部署 任一可用区的故障只会导致该可用区内节点数据的丢失。关于节点故障切换的更多详情,请参见主从切换。 使用多可用区部署时,您可以选择如下任意一种策略部署节点所在的可用区: 单独指定可用区您可以为单分片中每个节点单独指...