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常见问题-实例规格/版本-如何设置在业务低谷期执行变配RDS实例或迁移可

李沃晟 2019-12-01 21:41:40 710 浏览量 回答数 0

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1.增大系统容量。我们的业务量越来越大,而要能应对越来越大的业务量,一台机器的性能已经无法满足了,我们需要多台机器才能应对大规模的应用场景。所以,我们需要垂直或是水平拆分业务系统,让其变成一个分布式的架构。2.加强系统可用。我们的业务越来越关键,需要提高整个系统架构的可用性,这就意味着架构中不能存在单点故障。这样,整个系统不会因为一台机器出故障而导致整体不可用。所以,需要通过分布式架构来冗余系统以消除单点故障,从而提高系统的可用性。3.因为模块化,所以系统模块重用度更高4.因为软件服务模块被拆分,开发和发布速度可以并行而变得更快5.系统扩展性更高6.团队协作流程也会得到改善

wangccsy 2019-12-02 01:47:09 0 浏览量 回答数 0

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楼主,这个是RDS本身的高可用机制,不是由你来触发的,RDS默认主备架构,主实例发生异常或者故障的时候会做主备切换,然后备库起来提供服务,中间会有一次闪断,时间很短,应用程序自动重连后业务恢复正常。 这个机制最大程度保障 你的业务高可用,不会因为数据库单点故障导致您的业务不可用。

rds-pd 2019-12-02 02:12:07 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 负载均衡主要应用于以下场景中: 场景一:应用于高访问量的业务 如果您的应用访问量很高,您可以通过配置监听规则将流量分发到不同的ECS实例上。此外,您可以使用会话保持功能将同一客户端的请求转发到同一台后端ECS,提高访问效率。 场景二:横向扩张系统 您可以根据业务发展的需要,通过随时添加和移除ECS实例来扩展应用系统的服务能力,适用于各种Web服务器和App服务器。 场景三:消除单点故障 您可以在负载均衡实例下添加多台ECS实例。当其中一部分ECS实例发生故障后,负载均衡会自动屏蔽故障的ECS实例,将请求分发给正常运行的ECS实例,保证应用系统仍能正常工作。 场景四:同城容灾 (多可用区容灾) 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务,阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域容灾。当主可用区出现机房故障或不可用时,负载均衡仍然有能力在非常短的时间内(大约30s中断)切换到另外一个备可用区恢复服务能力;当主可用区恢复时,负载均衡同样会自动切换到主可用区提供服务。 使用负载均衡时,您可以将负载均衡实例部署在支持多可用区的地域以实现同城容灾。此外,建议您结合自身的应用需要,综合考虑后端服务器的部署。如果您的每个可用区均至少添加了一台ECS实例,那么此种部署模式下的负载均衡服务的效率是最高的。 如下图所示,在负载均衡实例下绑定不同可用区的ECS实例。正常情况下,用户访问流量将转发至主可用区内的ECS实例;当可用区A发生故障时,用户访问流量将转发至备可用区内的ECS实例。此种部署既可以避免因为单个可用区的故障而导致对外服务的不可用,也可以通过不同产品间可用区的选择来降低延迟。 如果您采取如下图所示的部署方案,即在负载均衡实例的主可用区下绑定多台ECS实例,而在备可用区没有任何ECS实例。当主可用区发生故障时会造成业务中断,因为备可用区没有ECS实例来接收请求。这样的部署方式很明显是以牺牲高可用性为代价来获取低延时。 场景五:跨地域容灾 您可以在不同地域下部署负载均衡实例,并分别挂载相应地域内不同可用区的ECS。上层利用云解析做智能DNS,将域名解析到不同地域的负载均衡实例服务地址下,可实现全局负载均衡。当某个地域出现不可用时,暂停对应解析即可实现所有用户访问不受影响。

2019-12-01 23:10:30 0 浏览量 回答数 0

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详细解答可以参考官方帮助文档 负载均衡主要应用于以下场景中: 场景一:应用于高访问量的业务 如果您的应用访问量很高,您可以通过配置监听规则将流量分发到不同的ECS实例上。此外,您可以使用会话保持功能将同一客户端的请求转发到同一台后端ECS,提高访问效率。 场景二:横向扩张系统 您可以根据业务发展的需要,通过随时添加和移除ECS实例来扩展应用系统的服务能力,适用于各种Web服务器和App服务器。 场景三:消除单点故障 您可以在负载均衡实例下添加多台ECS实例。当其中一部分ECS实例发生故障后,负载均衡会自动屏蔽故障的ECS实例,将请求分发给正常运行的ECS实例,保证应用系统仍能正常工作。 场景四:同城容灾 (多可用区容灾) 为了提供更加稳定可靠的负载均衡服务,阿里云负载均衡已在各地域部署了多可用区以实现同地域容灾。当主可用区出现机房故障或不可用时,负载均衡仍然有能力在非常短的时间内(大约30s中断)切换到另外一个备可用区恢复服务能力;当主可用区恢复时,负载均衡同样会自动切换到主可用区提供服务。 使用负载均衡时,您可以将负载均衡实例部署在支持多可用区的地域以实现同城容灾。此外,建议您结合自身的应用需要,综合考虑后端服务器的部署。如果您的每个可用区均至少添加了一台ECS实例,那么此种部署模式下的负载均衡服务的效率是最高的。 如下图所示,在负载均衡实例下绑定不同可用区的ECS实例。正常情况下,用户访问流量将转发至主可用区内的ECS实例;当可用区A发生故障时,用户访问流量将转发至备可用区内的ECS实例。此种部署既可以避免因为单个可用区的故障而导致对外服务的不可用,也可以通过不同产品间可用区的选择来降低延迟。 如果您采取如下图所示的部署方案,即在负载均衡实例的主可用区下绑定多台ECS实例,而在备可用区没有任何ECS实例。当主可用区发生故障时会造成业务中断,因为备可用区没有ECS实例来接收请求。这样的部署方式很明显是以牺牲高可用性为代价来获取低延时。 场景五:跨地域容灾 您可以在不同地域下部署负载均衡实例,并分别挂载相应地域内不同可用区的ECS。上层利用云解析做智能DNS,将域名解析到不同地域的负载均衡实例服务地址下,可实现全局负载均衡。当某个地域出现不可用时,暂停对应解析即可实现所有用户访问不受影响。

2019-12-01 23:10:29 0 浏览量 回答数 0

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2019-12-01 23:10:29 0 浏览量 回答数 0

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OSS采用多可用区(AZ)机制,将用户的数据分散存放在同一地域(Region)的3个可用区。当某个可用区不可用时,仍然能够保障数据的正常访问。OSS同城冗余存储提供99.9999999999%(12个9)的数据设计可靠性以及99.995%的服务设计可用性。 OSS的同城冗余存储能够提供机房级容灾能力。当断网、断电或者发生灾难事件导致某个机房不可用时,仍然能够确保继续提供强一致性的服务能力,整个故障切换过程用户无感知,业务不中断、数据不丢失,可以满足关键业务系统对于“恢复时间目标(RTO)”以及“恢复点目标(RPO)”等于0的强需求。 支持的存储类型 目前OSS的同城冗余存储支持标准存储类型、低频访问存储类型。这两种存储类型的各项对比指标详情如下:

剑曼红尘 2020-03-26 18:17:41 0 浏览量 回答数 0

问题

负载均衡高可用框架

行者武松 2019-12-01 21:36:54 1691 浏览量 回答数 0

问题

应用场景

行者武松 2019-12-01 21:34:46 1048 浏览量 回答数 0

问题

容器服务节点重启操作最佳实践

反向一觉 2019-12-01 21:23:26 1964 浏览量 回答数 0

回答

公共云同城容灾 通用架构 中小型企业业务量不是特别大,对异地容灾要求不是特别强烈,在阿里云平台上可采用以下同城容灾方案: 架构说明: 在同一地域下选择购买云产品。建议在VPC网络环境下,选择同一可用区或者同地域不同可用区的云产品。 在前端购买SLB,提供负载功能,当后端ECS资源使用紧张时可以直接横向扩展,对业务无影响。 建议ECS服务器至少两台,避免单点故障。 数据库业务尽量不要和应用服务部署在同一台ECS上,防止不同服务之间资源抢占,同时方便日常管理和后期扩容。数据库服务器推荐直接购买RDS产品,数据安全有保障,同时也不需要花太多精力去运维管理。

剑曼红尘 2020-03-23 14:10:35 0 浏览量 回答数 0

问题

产品优势-高可靠性

李沃晟 2019-12-01 21:35:56 558 浏览量 回答数 0

问题

基础版

云栖大讲堂 2019-12-01 21:35:09 1044 浏览量 回答数 0

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混合云容灾服务的目标是为企业的数据和应用提供稳定、可靠、易用、低成本的异地容灾能力。您可以参考快照型容灾(SDR)与连续复制型容灾(CDR)在技术指标、实现方式、应用场景上的区别,针对不同的使用场景选择相应的业务类型来保护您的关键业务和核心数据。 技术指标 SDR 与 CDR 在技术指标上的区别如下表所示: 指标 CDR SDR RPO 秒 - 分钟级 小时 - 天级 RTO 分钟级 小时级 多恢复点时限 30天 不限时长 网络要求 较高 较低 灾备一体机硬件 可选 必选 应用场景 由于 SDR 与 CDR 在各项技术指标和技术实现方式的差异,您需要根据不同使用场景选择合适的容灾方案。 场景 案例 CDR SDR 关键应用秒级 - 分钟级 RPO、RTO 容灾 企业关键业务允许 5 分钟RPO,宕机后要求 15 分钟内在云上拉起,恢复业务运行。 √ × 重要应用小时级 RPO、 RTO 云容灾 企业内重要应用需要实现 24 小时 RPO、6 小时 RTO 的应用级容灾。 × √ 关键应用数据级容灾 (本地+云双备份) 本地 Oracle、SQL Server 数据库,以及一系列重要文件需要实现多版本的本地备份,同时备份数据上云,实现数据级容灾。 × √ 跨地域容灾 容灾系统部署在阿里云的两个地域中,当主系统发生故障时,业务系统切换到容灾系统。主系统和容灾系统部署在不同的地域,可靠性更高,有效避免了地域性灾害导致的系统故障。 √ × 跨可用区容灾 支持业务的跨可用区(Zone)容灾能力,对整体的应用做容灾备份来应对单地区的故障,满足业务的 RTO/RPO 核心指标。 √ × 总的来说,CDR 专注于为企业核心应用提供高标准 RPO、RTO 的业务持续性服务,支持 IDC 到阿里云、阿里云上跨地域和跨可用区容灾,将您因业务宕机导致的损失降到更低。 而 SDR 在纯应用数据的多版本备份能力上更具优势,为您的数据提供本地备份和云上数据容灾的双保险。同时标准型也能承载 RPO、RTO 要求不高的业务的整机容灾业务,总拥有成本也更低。 此外,CDR 与 SDR 可以混合使用来保护不同的应用,以便达到性能和成本的最佳平衡。 实现方式 SDR 与 CDR 在实现方式上的区别如下: CDR 是基于磁盘级的数据持续复制技术来实现数据的实时上云,从而提供对关键业务的低 RPO、RTO 业务持续性保障。 SDR 则是基于对应用和服务器整机的全自动定时备份和备份恢复来实现数据级和应用级的云容灾。

1934890530796658 2020-03-30 17:24:39 0 浏览量 回答数 0

问题

oss同城区域冗余存储的问题

游客kczbnkh6gscmk 2019-12-01 19:33:37 749 浏览量 回答数 2

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公共云同城灾备解决方案适用的灾备场景为: 公共云形态:企业业务已部署在阿里云上,希望在阿里云的同地域的不同可用区搭建同城容灾架构。 应用级:企业希望对整体的应用做容灾备份,而非单独的数据库或存储。 云上同城灾备:应对公共云上某地域可用区故障场景,例如: 企业正使用的云产品实例不可用。 可用区的某产品的集群级别的性能衰减或不可用。 基础设置故障导致的整个可用区故障。 SLB:Server Load Balancer,是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务,在整个IT系统中,SLB是服务的对外接口,流量入口。阿里云SLB可通过多可用区来消除单点故障,保障系统的稳定性。详细的灾备设计及技术指标见 SLB 章节。 ECS:Elastic Compute Service,是一种简单高效、处理能力可弹性伸缩的计算服务,在整个IT系统中提供计算能力。ECS可使用镜像、快照进行备份,详细的设计及技术指标见 ECS 章节。 OSS:Object Storage Service,是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。在整个IT系统中提供非结构化、半结构化的存储能力,详细的灾备设计及技术指标见 OSS 章节。 RDS:Relational Database Service,是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。在整个IT系统中提供关系型数据库能力,详细的设计及技术指标见 RDS 章节。

剑曼红尘 2020-03-23 14:09:43 0 浏览量 回答数 0

问题

架构优化:如何避免单点故障提高可用性

domen 2019-12-01 21:56:35 10809 浏览量 回答数 0

问题

高可用服务

云栖大讲堂 2019-12-01 21:34:33 1169 浏览量 回答数 0

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感觉可以划分为两个问题吧:1.因为标准在提升,老旧的浏览器可能不支持html5和css3,导致兼容性问题。解决方式:考虑业务支持环境,尽可能的以最低版本浏览器进行Bug测试。2.浏览器内核差异,最值得吐槽的是IE浏览器和别的很多浏览器都不一样,举个例子:在IE下需要点击"点两下",在firefox下需要点击"点一下"因为内核不同,一些内置对象的属性名称是不一致的,所以相同的js脚本可能在firefox下可用,而在IE下就不能用。js脚本屏蔽浏览器差异最简单有效的方式:使用jquery。因为jquery内部已经实现了屏蔽浏览器差异,所以多数情况下是不会遇到这样问题的(再有问题就个别对待,或自己写一个屏蔽差异的方法)

小旋风柴进 2019-12-02 02:17:13 0 浏览量 回答数 0

问题

快速入门SQL Server版-各版本的功能差异

李沃晟 2019-12-01 21:37:43 560 浏览量 回答数 0

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高可用架构部署方案 高可用架构提供业务分发、弹性扩展、多可用区部署等功能。相较于使用单台ECS实例部署数据库与应用,高可用架构只需简单部署,并且拥有更高的稳定性和可扩展性。 高可用架构特点 高可用架构具有如下特点: 使用多可用区高可用版的负载均衡SLB(Server Load Balancer)对多台云服务器ECS进行流量分发,可扩展应用系统对外服务能力、消除单点故障,提升应用系统的可用性。使用SLB自动跨可用区部署,可加强业务容灾能力。 通过自定义镜像,可以迅速复制出相同应用部署的云服务器ECS实例,之后将实例添加到SLB后端服务器组中,实现业务高可用。SLB可以同时配置四层和七层监听,及轮循、加权轮循、加权最小连接数等多种算法,合理分配后端ECS计算资源。 使用云数据库RDS(Relational Database Service),针对高并发场景进行特殊优化,同时引入线程池、并行复制、隐含主键等功能保证系统持续稳定和高吞吐。云数据库CloudDBA具有完备的性能监控数据,实时监控实例硬件使用指标、慢SQL,并给出各种优化建议,帮您快速定位并解决问题。 部署流程 假设您已拥有一台ECS实例,并且在该实例上部署了数据库与应用,您可以将单实例部署方式转变为单可用区或多可用区高可用架构。本教程指导您如何使用ECS、EIP、SLB和RDS产品来部署多可用区高可用架构。 高可用结构图 使用自定义镜像,部署多台相同配置的ECS实例。详情请参见复制ECS实例。 创建负载均衡SLB实例,将实例添加到SLB后端服务器组中,用于跨可用区挂载ECS实例,实现业务的高可用性。详情请参见配置SLB实例。 使用DTS将ECS实例上的自建数据库迁移至RDS实例,保障业务数据库不中断,自动备份保障数据不丢失。详情请参见迁移自建数据库至RDS实例。 复制ECS实例为了支持跨可用区容灾部署,本教程使用源实例的自定义镜像复制出三台ECS实例。一台与源实例位于同一可用区,两台与源实例位于同一地域下的不同可用区。 前提条件 已注册阿里云账号。如还未注册,请先完成账号注册。 已拥有待复制的源ECS实例。 操作步骤 为ECS实例创建自定义镜像。 登录ECS管理控制台。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 实例。 在顶部状态栏处,选择地域。 找到目标实例。在操作列中,单击更多 > 磁盘和镜像 > 创建自定义镜像。 输入镜像名称和描述信息。 单击创建。 说明 创建镜像需要一段时间,请您耐心等待。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 镜像。当目标镜像的进度为100%、状态为可用时,表示镜像创建成功。自定义镜像 使用自定义镜像创建3台ECS实例。 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 镜像。 在自定义镜像页面,找到上一步创建的自定义镜像,在操作列,单击创建实例。 在自定义购买页面,镜像区域已设置为您选择的自定义镜像。根据页面提示,完成其他配置项并购买1台ECS实例。 其中: 地域:选择与源实例相同的地域。 可用区:选择与源实例相同的可用区。 公网带宽:取消勾选分配公网IPv4地址。 更多配置详情,请参见使用向导创建实例。 重复第i步和第ii步。在自定义购买页,镜像区域已设置为您选择的自定义镜像。根据页面提示,完成其他配置项并购买2台实例。 其中: 地域:选择与源实例相同的地域。 可用区:选择与源实例不同的可用区。 实例区域:设置购买实例数量为2。 公网带宽区域:取消勾选分配公网IPv4地址。 更多配置详情,请参见使用向导创建实例。 执行结果 在左侧导航栏,单击实例与镜像 > 实例。在实例列表页面,四台ECS实例的状态均为运行中,可用区两两相同。 ecs_instances 配置SLB实例 ECS实例复制完成后,在支持多可用区的地域创建负载均衡SLB实例,用于跨可用区挂载ECS实例,扩展应用系统对外服务能力、消除单点故障,提升应用系统的可用性。本文介绍SLB实例的部署方法。 前提条件 已复制三台ECS实例,详情请参见复制ECS实例。 四台ECS实例的Web服务均已启动并正常运行。 注意 若Web服务未运行,则SLB实例与ECS实例之间无法正常通信。 操作步骤 创建SLB实例。具体操作,请参见创建负载均衡实例。 本教程使用的配置如下: 地域:必须与ECS实例位于同一地域。 可用区类型:选择多可用区。 实例类型:选择私网。 网络类型:选择专有网络。 主可用区和备可用区:按需配置。 create_slb 将源实例的公网IP转换为弹性公网IP。具体操作,请参见专有网络公网IP转换为弹性公网IP。 说明 为避免影响业务,需保证源实例IP地址不变。因此,需要先将源实例的公网IP转换为弹性公网IP,与源实例解绑后,再将其绑定至高可用版SLB实例上。 ip_eip 解绑源实例与弹性公网IP。 在源实例的IP地址列,单击弹性IP地址链接。 click_eip 在弹性公网IP页面,单击解绑。 unbindEIP 单击确定。更多详情,请参见解绑EIP。 绑定弹性公网IP至SLB实例。 在弹性公网IP页面,找到与源实例解绑后的弹性公网IP。 bindEIP 在操作列,单击绑定。 实例类型选择SLB实例,SLB实例选择刚创建的SLB实例,单击确定。更多详情,请参见绑定SLB实例。 配置SLB实例。具体操作,请参见配置负载均衡实例。 基本配置如下: 在协议&监听页签,完成以下配置。 负载均衡协议:选择TCP。 监听端口:输入80。 调度算法:按需选择。本教程选择轮询。 其他配置使用默认值。 configure_slb 单击下一步。在后端服务器页签,选择默认服务器组,单击继续添加添加ECS实例。 addEcsInstance 勾选源实例和已复制的三台ECS实例,单击下一步:配置权重和端口号。端口配置为80,其他值保持默认,单击下一步。 configure_ports 在健康检查页签,使用默认值,单击下一步。 在配置审核页签,核对信息后,单击提交。 单击确定,返回实例管理页面,单击refresh。 当健康检查状态为正常时,表示后端ECS实例可以正常处理负载均衡转发的请求了。 说明 健康检查需要几分钟时间,请您耐心等待并单击刷新图标查看状态。 health_check 执行结果 为方便测试,本教程分别在四台ECS实例上搭建了静态网页,以标识每台ECS实例。在浏览器中输入负载均衡实例的服务地址,测试负载均衡服务。由于调度算法为轮询,请求会轮流发往每台ECS实例。 slb_test 迁移自建数据库至RDS实例 将源ECS实例上的数据库迁移至高可用版云数据库RDS,可实现数据库服务的高可用性、高可靠性、高安全性和高易用性。本教程以MySQL数据库为例,介绍如何使用DTS将ECS实例上的自建数据库迁移至RDS实例。 前提条件 已配置SLB实例,详情请参见配置SLB实例。 已创建高可用版RDS实例。如未创建,请参见创建RDS for MySQL实例。 已为RDS实例创建账号。如未创建,请参见创建账号和数据库。 已为ECS实例上的自建数据库创建非root账号,用于DTS迁移。 例如,您可以运行以下命令为MySQL数据库创建名为dts、密码为123456的账号。 grant all on . to 'dts'@'%' IDENTIFIED BY '123456'; 背景信息 DTS提供的数据迁移功能能够支持同异构数据源之间的数据迁移,同时提供了库表列三级映射、数据过滤多种ETL特性。您可以使用DTS进行零停机迁移,在迁移过程中,源数据库正常持续提供服务,最大程度降低迁移对业务的影响。DTS支持的数据库类型请参见数据迁移。 操作步骤 登录数据传输DTS控制台。 在左侧导航栏,选择数据迁移。 选择目标RDS实例所在地域,并单击创建迁移任务。 配置迁移任务。 配置任务名称。 您可以使用默认的名称或者自定义名称。 配置源库信息。 DTS支持通过公网、VPN网关、专线及智能网关访问的自建数据库。本教程使用的源数据库为ECS实例上的自建数据库。其他类型数据库的迁移方案,请参见DTS用户手册。 参数名称 描述 实例类型 ECS上的自建数据库。 实例地区 源ECS实例所在地域。 ECS实例ID 源ECS实例的实例ID。DTS支持经典网络及专有网络的ECS实例。 数据库类型 源ECS实例上自建数据库的类型。本示例中,数据库类型为MySQL。 端口 MySQL数据库监听的端口号。 数据库账号 源ECS实例上MySQL数据库的非root账号。 说明 数据库账号必须填写非root账号,否则测试连接时会报错。 数据库密码 非root账号对应的密码。 单击源库信息右下角的测试连接。 当返回的结果为测试通过时,表示源库连接正常。 配置目标库信息。 参数名称 参数值 实例类型 RDS实例。 实例地区 RDS实例所在地域。 RDS实例ID RDS实例的实例ID。 数据库账号 RDS实例的账号。 为RDS实例创建账号,请参见创建账号和数据库。 说明 数据库账号必须填写非root账号,否则测试连接时会报错。 数据库密码 账号对应的密码。 单击目标库信息右下角的测试连接。 当返回的结果为测试通过时,表示目标库连接正常。 单击授权白名单并进入下一步。 配置迁移类型及迁移对象。 配置迁移类型。 业务零停机迁移,请选择:结构迁移+全量数据迁移+增量数据迁移。 全量迁移,请选择:结构迁移+全量数据迁移。 配置迁移对象。 在迁移对象框中单击要迁移的数据库对象,如数据库、表或列,然后单击>添加到已选择对象框中。 说明 默认情况下,数据库对象迁移到ECS自建MySQL实例后,对象名跟本地MySQL实例一致。如果迁移的数据库对象在源实例跟目标实例上名称不同,您需要使用DTS提供的对象名映射功能,详情请参见库表列映射。 单击预检查并启动。 在迁移任务正式启动之前,会预检查连通性、权限及日志格式等。下图表示预检查成功通过。 precheck 预检查通过后,您可以在迁移任务列表中查看迁移任务的迁移状态及进度。 task_result 后续步骤 在应用程序中配置RDS实例的连接地址和账号密码,以连接到RDS实例。您还可以使用数据管理服务DMS(Data Management Service)或客户端管理RDS实例。具体操作,请参见连接MySQL实例。

1934890530796658 2020-03-25 19:18:04 0 浏览量 回答数 0

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在工程实践上,为了保障系统的可用性,互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求,并通过系统执行幂等性的保证,保证数据的最终一致性。但在电商等场景中,对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统(如 MySQL 主从同步)又有一定区别,分成以下 6 种解决方案。(一)规避分布式事务——业务整合业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说,则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务,这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式,比如服务 D 包含本地服务和服务 E,而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。优点:解决(规避)了分布式事务。缺点:显而易见,把本来规划拆分好的业务,又耦合到了一起,业务职责不清晰,不利于维护。由于这个方法存在明显缺点,通常不建议使用。(二)经典方案 - eBay 模式此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列,再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景,通过对账系统对事后问题的处理。消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因,如果接口不能保证幂等性,数据的唯一性将很难保证。eBay 方式的主要思路如下。Base:一种 Acid 的替代方案此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章,是一篇解释 BASE 原则,或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择,那么如何实现可用性呢?答案是BASE (basically available, soft state, eventually consistent)BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子:如果将用户分区在 5 个数据库服务器上,BASE 设计鼓励类似的处理方式,一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法,不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。文章中描述了一个最常见的场景,如果产生了一笔交易,需要在交易表增加记录,同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务,所以就涉及到分布式事务一致性的问题。文中提出了一个经典的解决方法,将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题,达到多次重试的幂等性,增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。基于以上方法,在第一阶段,通过本地的数据库的事务保障,增加了 transaction 表及消息队列 。在第二阶段,分别读出消息队列(但不删除),通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行,未被执行的记录会修改 user 表,然后增加一条操作记录到 updates_applied,事务执行成功之后再删除队列。通过以上方法,达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。(三)去哪儿网分布式事务方案随着业务规模不断地扩大,电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里,现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。拆分首先要面临的是什么呢?最开始的单体应用所有功能都在一起,存储也在一起。比如运营要取消某个订单,那直接去更新订单表状态,然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用,库在一起,这些都可以在一个事务里,由关系数据库来保证一致性。但拆分之后就不同了,不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库,而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了,而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。分布式事务有两种解决方式优先使用异步消息。上文已经说过,使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。幂等有两种方式,一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成,如果当前状态是支付完成,则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了,直接作为消息成功处理。另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等,则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库,发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出,而是向消息库插入一条消息记录,然后在事务提交的时候再异步将消息发出,发送消息如果成功则将消息库里的消息删除,如果遇到消息队列服务异常或网络问题,消息没有成功发出那么消息就留在这里了,会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。有的业务不适合异步消息的方式,事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似,每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。比如 A 同步调用 B,C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态,B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了,这个失败可能是 B 真的失败了,也可能是调用超时,实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表,做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功,B 失败,C 成功。那么最终决定有两种方式,根据具体场景:重试 B,直到 B 成功,事务记录表里记录了各项调用参数等信息;执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。对 b 场景做一个特殊说明:比如 B 是扣库存服务,在第一次调用的时候因为某种原因失败了,但是重试的时候库存已经变为 0,无法重试成功,这个时候只有回滚 A 和 C 了。那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库,会对业务侵入,业务还要关心这个库,是否一个合理的设计?实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入,我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库,通过框架层(消息的客户端或事务 RPC 框架)透明的在背后操作这个库,业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑,不需要直接访问这个库。总结起来,其实两种方式的根本原理是类似的,也就是将分布式事务转换为多个本地事务,然后依靠重试等方式达到最终一致性。(四)蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案交易创建的一般性流程我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点,每个功能点都可以有多个实现(具体的实现之间有组合/互斥关系)。把各个功能点按照一定流程串起来,就完成了交易创建的过程。面临的问题每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢?比如锁定优惠券服务调用超时了,不能确定到底有没有锁券成功,该如何处理?再比如锁券成功了,但是扣减库存失败了,该如何处理?方案选型服务依赖过多,会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务,9 个都执行成功了,最后一个执行失败了,那么是不是前面 9 个都要回滚掉?这个成本还是非常高的。所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下,对于非实时、非强一致性的关联业务写入,在本地事务执行成功后,我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。消息通知往往不能保证 100% 成功;且消息通知后,接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决;后者可以选用事务消息来保证。但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性,所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦,通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制,保证消息一定消费成功,达到最终一致性。由于消息可能会被重发,消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中,锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。要保证多个系统间数据一致,乍一看,必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升;在电商领域,绝对的强一致是过于理想化的,我们可以选择准实时的最终一致性。我们在交易创建流程中,首先创建一个不可见订单,然后在同步调用锁券和扣减库存时,针对调用异常(失败或者超时),发出废单消息到MQ。如果消息发送失败,本地会做时间阶梯式的异步重试;优惠券系统和库存系统收到消息后,会进行判断是否需要做业务回滚,这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。(五)支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案,由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下,大部分信息引用自官方网站。分布式事务服务简介分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架,用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分,前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包,主要负责事务数据的写入和处理;后者是一个独立的系统,主要负责异常事务的恢复。核心特性传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下,ACID 模型能有效保障数据的完整性,但是在大规模分布式环境下,一个业务往往会跨越多个数据库,如何保证这多个数据库之间的数据一致性,需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题,但是 2PC 是反可伸缩模式,也就是说,在事务处理过程中,参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样,当业务规模达到千万级以上时,2PC 的局限性就越来越明显,系统可伸缩性会变得很差。基于此,我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案,这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求,其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。简单的说,DTS 框架有如下特性:最终一致:事务处理过程中,会有短暂不一致的情况,但通过恢复系统,可以让事务的数据达到最终一致的目标。协议简单:DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口,业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。与 RPC 服务协议无关:在 SOA 架构下,一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service,Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上,与底层协议无关。与底层事务实现无关: DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念,与底层事务实现无关,也就是说在 DTS 的范围内,无论是关系型数据库 MySQL,Oracle,还是 KV 存储 MemCache,或者列存数据库 HBase,只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者,就可以接入到 DTS 事务范围内。一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供 TCC 型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性,它登记业务活动中的操作,并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作,在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”与 2PC 协议比较,没有单独的 Prepare 阶段,降低协议成本。系统故障容忍度高,恢复简单(六)农信网数据一致性方案电商业务公司的支付部门,通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门,支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。对于业务部门来说,电商部门的订单支付,需要调用支付平台的支付接口来处理订单;同时需要调用积分中心的接口,按照业务规则,给用户增加积分。从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性,也就是支付成功必须加积分。我们采用的方式是同步调用,首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付,由积分平台提供增加与回撤接口。具体的流程是先调用积分平台增加用户积分,再调用支付平台进行支付处理,如果处理失败,catch 方法调用积分平台的回撤方法,将本次处理的积分订单回撤。用户信息变更公司的用户信息,统一由用户中心维护,而用户信息的变更需要同步给各业务子系统,业务子系统再根据变更内容,处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer,添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息,同步本地数据信息,再处理相关业务比如 APP 退出下线等。我们采用异步消息通知机制,目前主要使用 ActiveMQ,基于 Virtual Topic 的订阅方式,保证单个业务集群订阅的单次消费。总结分布式服务对衍生的配套系统要求比较多,特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案,需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。

小川游鱼 2019-12-02 01:46:40 0 浏览量 回答数 0

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OSS提供合规保留策略、同城冗余存储及版本控制等特性来保障OSS的数据安全性。 合规保留策略 OSS现已全面支持WORM(一次写入,多次读取)特性,允许用户以“不可删除、不可篡改”方式保存和使用数据。 OSS提供强合规策略,用户可针对存储空间(Bucket)设置基于时间的合规保留策略。当策略锁定后,用户可以在Bucket中上传和读取文件(Object),但是在Object的保留时间到期之前,任何用户都无法删除Object和策略。Object的保留时间到期后,才可以删除Object。OSS支持的WORM特性,适用于金融、保险、医疗、证券等行业。您可以基于OSS搭建“云上数据合规存储空间”。 有关合规保留策略的更多信息,请参考合规保留策略。 同城冗余存储 OSS采用多可用区(AZ)机制,将用户的数据分散存放在同一地域(Region)的3个可用区。当某个可用区不可用时,仍然能够保障数据的正常访问。OSS同城冗余存储(多可用区)是基于99.9999999999%(12个9)的数据可靠性设计,并且能够提供99.995%的数据设计可用性 。 OSS的同城冗余存储能够提供机房级容灾能力。当断网、断电或者发生灾难事件导致某个机房不可用时,仍然能够确保继续提供强一致性的服务能力,整个故障切换过程用户无感知,业务不中断、数据不丢失,可以满足关键业务系统对于“恢复时间目标(RTO)”以及“恢复点目标(RPO)”等于0的强需求。 有关同城冗余存储的更多信息,请参考同城冗余存储。 版本控制 开启存储空间(Bucket)版本控制特性后,针对数据的覆盖和删除操作将会以历史版本的形式保存下来。通过文件(Object)的版本管理,用户在错误覆盖或者删除Object后,能够将Bucket中存储的Object恢复至任意时刻的历史版本。 版本控制应用于Bucket内的所有Object。当第一次针对Bucket开启版本控制后,该Bucket中所有的Object将在之后一直受到版本控制,并且每个版本都具有唯一的版本ID。 Bucket开启版本控制后,针对文件的每次覆盖都会生成一个历史版本,并且针对每个版本进行收费。您可以通过生命周期规则自动删除过期版本。

剑曼红尘 2020-03-26 17:54:08 0 浏览量 回答数 0

问题

用负载均衡实现ECS的高可用性

chenchuan 2019-12-01 21:33:54 540 浏览量 回答数 0

问题

HBase 高可用原理与实践

pandacats 2019-12-20 21:19:02 0 浏览量 回答数 0
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