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    实时执行系统故障原因

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2019-12-01 23:21:11 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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分布式事务的解决方案有如下几种: 全局消息基于可靠消息服务的分布式事务TCC最大努力通知方案1:全局事务(DTP模型)全局事务基于DTP模型实现。DTP是由X/Open组织提出的一种分布式事务模型——X/Open Distributed Transaction Processing Reference Model。它规定了要实现分布式事务,需要三种角色: AP:Application 应用系统 它就是我们开发的业务系统,在我们开发的过程中,可以使用资源管理器提供的事务接口来实现分布式事务。 TM:Transaction Manager 事务管理器 分布式事务的实现由事务管理器来完成,它会提供分布式事务的操作接口供我们的业务系统调用。这些接口称为TX接口。事务管理器还管理着所有的资源管理器,通过它们提供的XA接口来同一调度这些资源管理器,以实现分布式事务。DTP只是一套实现分布式事务的规范,并没有定义具体如何实现分布式事务,TM可以采用2PC、3PC、Paxos等协议实现分布式事务。RM:Resource Manager 资源管理器 能够提供数据服务的对象都可以是资源管理器,比如:数据库、消息中间件、缓存等。大部分场景下,数据库即为分布式事务中的资源管理器。资源管理器能够提供单数据库的事务能力,它们通过XA接口,将本数据库的提交、回滚等能力提供给事务管理器调用,以帮助事务管理器实现分布式的事务管理。XA是DTP模型定义的接口,用于向事务管理器提供该资源管理器(该数据库)的提交、回滚等能力。DTP只是一套实现分布式事务的规范,RM具体的实现是由数据库厂商来完成的。有没有基于DTP模型的分布式事务中间件?DTP模型有啥优缺点?方案2:基于可靠消息服务的分布式事务这种实现分布式事务的方式需要通过消息中间件来实现。假设有A和B两个系统,分别可以处理任务A和任务B。此时系统A中存在一个业务流程,需要将任务A和任务B在同一个事务中处理。下面来介绍基于消息中间件来实现这种分布式事务。 title 在系统A处理任务A前,首先向消息中间件发送一条消息消息中间件收到后将该条消息持久化,但并不投递。此时下游系统B仍然不知道该条消息的存在。消息中间件持久化成功后,便向系统A返回一个确认应答;系统A收到确认应答后,则可以开始处理任务A;任务A处理完成后,向消息中间件发送Commit请求。该请求发送完成后,对系统A而言,该事务的处理过程就结束了,此时它可以处理别的任务了。 但commit消息可能会在传输途中丢失,从而消息中间件并不会向系统B投递这条消息,从而系统就会出现不一致性。这个问题由消息中间件的事务回查机制完成,下文会介绍。消息中间件收到Commit指令后,便向系统B投递该消息,从而触发任务B的执行;当任务B执行完成后,系统B向消息中间件返回一个确认应答,告诉消息中间件该消息已经成功消费,此时,这个分布式事务完成。上述过程可以得出如下几个结论: 消息中间件扮演者分布式事务协调者的角色。 系统A完成任务A后,到任务B执行完成之间,会存在一定的时间差。在这个时间差内,整个系统处于数据不一致的状态,但这短暂的不一致性是可以接受的,因为经过短暂的时间后,系统又可以保持数据一致性,满足BASE理论。 上述过程中,如果任务A处理失败,那么需要进入回滚流程,如下图所示: title 若系统A在处理任务A时失败,那么就会向消息中间件发送Rollback请求。和发送Commit请求一样,系统A发完之后便可以认为回滚已经完成,它便可以去做其他的事情。消息中间件收到回滚请求后,直接将该消息丢弃,而不投递给系统B,从而不会触发系统B的任务B。此时系统又处于一致性状态,因为任务A和任务B都没有执行。 上面所介绍的Commit和Rollback都属于理想情况,但在实际系统中,Commit和Rollback指令都有可能在传输途中丢失。那么当出现这种情况的时候,消息中间件是如何保证数据一致性呢?——答案就是超时询问机制。 title 系统A除了实现正常的业务流程外,还需提供一个事务询问的接口,供消息中间件调用。当消息中间件收到一条事务型消息后便开始计时,如果到了超时时间也没收到系统A发来的Commit或Rollback指令的话,就会主动调用系统A提供的事务询问接口询问该系统目前的状态。该接口会返回三种结果: 提交 若获得的状态是“提交”,则将该消息投递给系统B。回滚 若获得的状态是“回滚”,则直接将条消息丢弃。处理中 若获得的状态是“处理中”,则继续等待。消息中间件的超时询问机制能够防止上游系统因在传输过程中丢失Commit/Rollback指令而导致的系统不一致情况,而且能降低上游系统的阻塞时间,上游系统只要发出Commit/Rollback指令后便可以处理其他任务,无需等待确认应答。而Commit/Rollback指令丢失的情况通过超时询问机制来弥补,这样大大降低上游系统的阻塞时间,提升系统的并发度。 下面来说一说消息投递过程的可靠性保证。 当上游系统执行完任务并向消息中间件提交了Commit指令后,便可以处理其他任务了,此时它可以认为事务已经完成,接下来消息中间件一定会保证消息被下游系统成功消费掉!那么这是怎么做到的呢?这由消息中间件的投递流程来保证。 消息中间件向下游系统投递完消息后便进入阻塞等待状态,下游系统便立即进行任务的处理,任务处理完成后便向消息中间件返回应答。消息中间件收到确认应答后便认为该事务处理完毕! 如果消息在投递过程中丢失,或消息的确认应答在返回途中丢失,那么消息中间件在等待确认应答超时之后就会重新投递,直到下游消费者返回消费成功响应为止。当然,一般消息中间件可以设置消息重试的次数和时间间隔,比如:当第一次投递失败后,每隔五分钟重试一次,一共重试3次。如果重试3次之后仍然投递失败,那么这条消息就需要人工干预。 title title 有的同学可能要问:消息投递失败后为什么不回滚消息,而是不断尝试重新投递? 这就涉及到整套分布式事务系统的实现成本问题。 我们知道,当系统A将向消息中间件发送Commit指令后,它便去做别的事情了。如果此时消息投递失败,需要回滚的话,就需要让系统A事先提供回滚接口,这无疑增加了额外的开发成本,业务系统的复杂度也将提高。对于一个业务系统的设计目标是,在保证性能的前提下,最大限度地降低系统复杂度,从而能够降低系统的运维成本。 不知大家是否发现,上游系统A向消息中间件提交Commit/Rollback消息采用的是异步方式,也就是当上游系统提交完消息后便可以去做别的事情,接下来提交、回滚就完全交给消息中间件来完成,并且完全信任消息中间件,认为它一定能正确地完成事务的提交或回滚。然而,消息中间件向下游系统投递消息的过程是同步的。也就是消息中间件将消息投递给下游系统后,它会阻塞等待,等下游系统成功处理完任务返回确认应答后才取消阻塞等待。为什么这两者在设计上是不一致的呢? 首先,上游系统和消息中间件之间采用异步通信是为了提高系统并发度。业务系统直接和用户打交道,用户体验尤为重要,因此这种异步通信方式能够极大程度地降低用户等待时间。此外,异步通信相对于同步通信而言,没有了长时间的阻塞等待,因此系统的并发性也大大增加。但异步通信可能会引起Commit/Rollback指令丢失的问题,这就由消息中间件的超时询问机制来弥补。 那么,消息中间件和下游系统之间为什么要采用同步通信呢? 异步能提升系统性能,但随之会增加系统复杂度;而同步虽然降低系统并发度,但实现成本较低。因此,在对并发度要求不是很高的情况下,或者服务器资源较为充裕的情况下,我们可以选择同步来降低系统的复杂度。 我们知道,消息中间件是一个独立于业务系统的第三方中间件,它不和任何业务系统产生直接的耦合,它也不和用户产生直接的关联,它一般部署在独立的服务器集群上,具有良好的可扩展性,所以不必太过于担心它的性能,如果处理速度无法满足我们的要求,可以增加机器来解决。而且,即使消息中间件处理速度有一定的延迟那也是可以接受的,因为前面所介绍的BASE理论就告诉我们了,我们追求的是最终一致性,而非实时一致性,因此消息中间件产生的时延导致事务短暂的不一致是可以接受的。 方案3:最大努力通知(定期校对)最大努力通知也被称为定期校对,其实在方案二中已经包含,这里再单独介绍,主要是为了知识体系的完整性。这种方案也需要消息中间件的参与,其过程如下: title 上游系统在完成任务后,向消息中间件同步地发送一条消息,确保消息中间件成功持久化这条消息,然后上游系统可以去做别的事情了;消息中间件收到消息后负责将该消息同步投递给相应的下游系统,并触发下游系统的任务执行;当下游系统处理成功后,向消息中间件反馈确认应答,消息中间件便可以将该条消息删除,从而该事务完成。上面是一个理想化的过程,但在实际场景中,往往会出现如下几种意外情况: 消息中间件向下游系统投递消息失败上游系统向消息中间件发送消息失败对于第一种情况,消息中间件具有重试机制,我们可以在消息中间件中设置消息的重试次数和重试时间间隔,对于网络不稳定导致的消息投递失败的情况,往往重试几次后消息便可以成功投递,如果超过了重试的上限仍然投递失败,那么消息中间件不再投递该消息,而是记录在失败消息表中,消息中间件需要提供失败消息的查询接口,下游系统会定期查询失败消息,并将其消费,这就是所谓的“定期校对”。 如果重复投递和定期校对都不能解决问题,往往是因为下游系统出现了严重的错误,此时就需要人工干预。 对于第二种情况,需要在上游系统中建立消息重发机制。可以在上游系统建立一张本地消息表,并将 任务处理过程 和 向本地消息表中插入消息 这两个步骤放在一个本地事务中完成。如果向本地消息表插入消息失败,那么就会触发回滚,之前的任务处理结果就会被取消。如果这量步都执行成功,那么该本地事务就完成了。接下来会有一个专门的消息发送者不断地发送本地消息表中的消息,如果发送失败它会返回重试。当然,也要给消息发送者设置重试的上限,一般而言,达到重试上限仍然发送失败,那就意味着消息中间件出现严重的问题,此时也只有人工干预才能解决问题。 对于不支持事务型消息的消息中间件,如果要实现分布式事务的话,就可以采用这种方式。它能够通过重试机制+定期校对实现分布式事务,但相比于第二种方案,它达到数据一致性的周期较长,而且还需要在上游系统中实现消息重试发布机制,以确保消息成功发布给消息中间件,这无疑增加了业务系统的开发成本,使得业务系统不够纯粹,并且这些额外的业务逻辑无疑会占用业务系统的硬件资源,从而影响性能。 因此,尽量选择支持事务型消息的消息中间件来实现分布式事务,如RocketMQ。 方案4:TCC(两阶段型、补偿型)TCC即为Try Confirm Cancel,它属于补偿型分布式事务。顾名思义,TCC实现分布式事务一共有三个步骤: Try:尝试待执行的业务 这个过程并未执行业务,只是完成所有业务的一致性检查,并预留好执行所需的全部资源Confirm:执行业务 这个过程真正开始执行业务,由于Try阶段已经完成了一致性检查,因此本过程直接执行,而不做任何检查。并且在执行的过程中,会使用到Try阶段预留的业务资源。Cancel:取消执行的业务 若业务执行失败,则进入Cancel阶段,它会释放所有占用的业务资源,并回滚Confirm阶段执行的操作。下面以一个转账的例子来解释下TCC实现分布式事务的过程。 假设用户A用他的账户余额给用户B发一个100元的红包,并且余额系统和红包系统是两个独立的系统。 Try 创建一条转账流水,并将流水的状态设为交易中将用户A的账户中扣除100元(预留业务资源)Try成功之后,便进入Confirm阶段Try过程发生任何异常,均进入Cancel阶段Confirm 向B用户的红包账户中增加100元将流水的状态设为交易已完成Confirm过程发生任何异常,均进入Cancel阶段Confirm过程执行成功,则该事务结束Cancel 将用户A的账户增加100元将流水的状态设为交易失败在传统事务机制中,业务逻辑的执行和事务的处理,是在不同的阶段由不同的部件来完成的:业务逻辑部分访问资源实现数据存储,其处理是由业务系统负责;事务处理部分通过协调资源管理器以实现事务管理,其处理由事务管理器来负责。二者没有太多交互的地方,所以,传统事务管理器的事务处理逻辑,仅需要着眼于事务完成(commit/rollback)阶段,而不必关注业务执行阶段。 TCC全局事务必须基于RM本地事务来实现全局事务TCC服务是由Try/Confirm/Cancel业务构成的, 其Try/Confirm/Cancel业务在执行时,会访问资源管理器(Resource Manager,下文简称RM)来存取数据。这些存取操作,必须要参与RM本地事务,以使其更改的数据要么都commit,要么都rollback。 这一点不难理解,考虑一下如下场景: title 假设图中的服务B没有基于RM本地事务(以RDBS为例,可通过设置auto-commit为true来模拟),那么一旦[B:Try]操作中途执行失败,TCC事务框架后续决定回滚全局事务时,该[B:Cancel]则需要判断[B:Try]中哪些操作已经写到DB、哪些操作还没有写到DB:假设[B:Try]业务有5个写库操作,[B:Cancel]业务则需要逐个判断这5个操作是否生效,并将生效的操作执行反向操作。 不幸的是,由于[B:Cancel]业务也有n(0<=n<=5)个反向的写库操作,此时一旦[B:Cancel]也中途出错,则后续的[B:Cancel]执行任务更加繁重。因为,相比第一次[B:Cancel]操作,后续的[B:Cancel]操作还需要判断先前的[B:Cancel]操作的n(0<=n<=5)个写库中哪几个已经执行、哪几个还没有执行,这就涉及到了幂等性问题。而对幂等性的保障,又很可能还需要涉及额外的写库操作,该写库操作又会因为没有RM本地事务的支持而存在类似问题。。。可想而知,如果不基于RM本地事务,TCC事务框架是无法有效的管理TCC全局事务的。 反之,基于RM本地事务的TCC事务,这种情况则会很容易处理:[B:Try]操作中途执行失败,TCC事务框架将其参与RM本地事务直接rollback即可。后续TCC事务框架决定回滚全局事务时,在知道“[B:Try]操作涉及的RM本地事务已经rollback”的情况下,根本无需执行[B:Cancel]操作。 换句话说,基于RM本地事务实现TCC事务框架时,一个TCC型服务的cancel业务要么执行,要么不执行,不需要考虑部分执行的情况。 TCC事务框架应该提供Confirm/Cancel服务的幂等性保障一般认为,服务的幂等性,是指针对同一个服务的多次(n>1)请求和对它的单次(n=1)请求,二者具有相同的副作用。 在TCC事务模型中,Confirm/Cancel业务可能会被重复调用,其原因很多。比如,全局事务在提交/回滚时会调用各TCC服务的Confirm/Cancel业务逻辑。执行这些Confirm/Cancel业务时,可能会出现如网络中断的故障而使得全局事务不能完成。因此,故障恢复机制后续仍然会重新提交/回滚这些未完成的全局事务,这样就会再次调用参与该全局事务的各TCC服务的Confirm/Cancel业务逻辑。 既然Confirm/Cancel业务可能会被多次调用,就需要保障其幂等性。 那么,应该由TCC事务框架来提供幂等性保障?还是应该由业务系统自行来保障幂等性呢? 个人认为,应该是由TCC事务框架来提供幂等性保障。如果仅仅只是极个别服务存在这个问题的话,那么由业务系统来负责也是可以的;然而,这是一类公共问题,毫无疑问,所有TCC服务的Confirm/Cancel业务存在幂等性问题。TCC服务的公共问题应该由TCC事务框架来解决;而且,考虑一下由业务系统来负责幂等性需要考虑的问题,就会发现,这无疑增大了业务系统的复杂度。

1210119897362579 2019-12-02 00:14:25 0 浏览量 回答数 0

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打不开网业可能的原因有: 一、网络设置的问题 这种原因比较多出现在需要手动指定IP、网关、DNS服务器联网方式下,及使用代理服务器上网的。仔细检查计算机的网络设置。 二、DNS服务器的问题 当IE无法浏览网页时,可先尝试用IP地址来访问,如果可以访问,那么应该是DNS的问题,造成DNS的问题可能是连网时获取DNS出错或DNS服务器本身问题,这时你可以手动指定DNS服务(地址可以是你当地ISP提供的DNS服务器地址,也可以用其它地方可正常使用DNS服务器地址。)在网络的属性里进行,(控制面板—网络和拔号连接—本地连接—右键属性—TCP/IP协议—属性—使用下面的DNS服务器地址)。不同的ISP有不同的DNS地址。有时候则是路由器或网卡的问题,无法与ISP的DNS服务连接,这种情况的话,可把路由器关一会再开,或者重新设置路由器。 还有一种可能,是本地DNS缓存出现了问题。为了提高网站访问速度,系统会自动将已经访问过并获取IP地址的网站存入本地的DNS缓存里,一旦再对这个网站进行访问,则不再通过DNS服务器而直接从本地DNS缓存取出该网站的IP地址进行访问。所以,如果本地DNS缓存出现了问题,会导致网站无法访问。可以在“运行”中执行ipconfig /flushdns来重建本地DNS缓存。 三、IE浏览器本身的问题 当IE浏览器本身出现故障时,自然会影响到浏览了;或者IE被恶意修改破坏也会导致无法浏览网页。这时可以尝试用“黄山IE修复专家”来修复(建议到安全模式下修复),或者重新IE(如重装IE遇到无法重新的问题,可参考:附一解决无法重装IE) 四、网络防火墙的问题 如果网络防火墙设置不当,如安全等级过高、不小心把IE放进了阻止访问列表、错误的防火墙策略等,可尝试检查策略、降低防火墙安全等级或直接关掉试试是否恢复正常。 五、网络协议和网卡驱动的问题 IE无法浏览,有可能是网络协议(特别是TCP/IP协议)或网卡驱动损坏导致,可尝试重新网卡驱动和网络协议。 六、HOSTS文件的问题 HOSTS文件被修改,也会导致浏览的不正常,解决方法当然是清空HOSTS文件里的内容。 七、系统文件的问题 当与IE有关的系统文件被更换或损坏时,会影响到IE正常的使用,这时可使用SFC命令修复一下,WIN98系统可在“运行”中执行SFC,然后执行扫描;WIN2000/XP/2003则在“运行”中执行sfc /scannow尝试修复。 其中当只有IE无法浏览网页,而QQ可以上时,则往往由于winsock.dll、wsock32.dll或wsock.vxd(VXD只在WIN9X系统下存在)等文件损坏或丢失造成,Winsock是构成TCP/IP协议的重要组成部分,一般要重装TCP/IP协议。但xp开始集成TCP/IP协议,所以不能像98那样简单卸载后重装,可以使用 netsh 命令重置 TCP/IP协议,使其恢复到初次安装操作系统时的状态。具体操作如下: 点击“开始 运行”,在运行对话框中输入“CMD”命令,弹出命令提示符窗口,接着输入“netsh int ip reset c:\resetlog.txt”命令后会回车即可,其中“resetlog.txt”文件是用来记录命令执行结果的日志文件,该参数选项必须指定,这里指定的日志文件的完整路径是“c:\resetlog.txt”。执行此命令后的结果与删除并重新安装 TCP/IP 协议的效果相同。 小提示:netsh命令是一个基于命令行的脚本编写工具,你可以使用此命令配置和监视Windows 系统,此外它还提供了交互式网络外壳程序接口,netsh命令的使用格式请参看帮助文件(在令提示符窗口中输入“netsh/?”即可)。 第二个解决方法是修复以上文件,WIN9X使用SFC重新提取以上文件,WIN2000/XP/2003使用sfc /scannow命令修复文件,当用sfc /scannow无法修复时,可试试网上发布的专门针对这个问题的修复工具WinSockFix,可以在网上搜索下载。 八、杀毒软件的实时监控问题 这倒不是经常见,但有时的确跟实时监控有关,因为现在杀毒软件的实时监控都添加了对网页内容的监控。举一个实例:KV2005就会在个别的机子上会导致IE无法浏览网页(不少朋友遇到过),其具体表现是只要打开网页监控,一开机上网大约20来分钟后,IE就会无法浏览网页了,这时如果把KV2005的网页监控关掉,就一切恢复正常;经过彻底地重装KV2005也无法解决。虽然并不是安装KV2005的每台机子都会出现这种问题,毕竟每台机子的系统有差异,安装的程序也不一样。但如果出现IE无法浏览网页时,也要注意检查一下杀毒软件。 九、Application Management服务的问题 出现只能上QQ不能开网页的情况,重新启动后就好了。不过就算重新启动,开7到8个网页后又不能开网页了,只能上QQ。有时电信往往会让你禁用Application Management服务,就能解决了。具体原因不明。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 03:03:33 0 浏览量 回答数 0

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麒麟开源堡垒机网络设备使用方案

linziyuan 2019-12-01 21:30:08 4927 浏览量 回答数 1

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一、网络设置的问题 这种原因比较多出现在需要手动指定IP、网关、DNS服务器联网方式下,及使用代理服务器上网的。仔细检查计算机的网络设置。 二、DNS服务器的问题 当IE无法浏览网页时,可先尝试用IP地址来访问,如果可以访问,那么应该是DNS的问题,造成DNS的问题可能是连网时获取DNS出错或DNS服务器本身问题,这时你可以手动指定DNS服务(地址可以是你当地ISP提供的DNS服务器地址,也可以用其它地方可正常使用DNS服务器地址。)在网络的属性里进行,(控制面板—网络和拔号连接—本地连接—右键属性—TCP/IP协议—属性—使用下面的DNS服务器地址)。不同的ISP有不同的DNS地址。有时候则是路由器或网卡的问题,无法与ISP的DNS服务连接,这种情况的话,可把路由器关一会再开,或者重新设置路由器。 还有一种可能,是本地DNS缓存出现了问题。为了提高网站访问速度,系统会自动将已经访问过并获取IP地址的网站存入本地的DNS缓存里,一旦再对这个网站进行访问,则不再通过DNS服务器而直接从本地DNS缓存取出该网站的IP地址进行访问。所以,如果本地DNS缓存出现了问题,会导致网站无法访问。可以在“运行”中执行ipconfig /flushdns来重建本地DNS缓存。 三、IE浏览器本身的问题 当IE浏览器本身出现故障时,自然会影响到浏览了;或者IE被恶意修改破坏也会导致无法浏览网页。这时可以尝试用“黄山IE修复专家”来修复(建议到安全模式下修复),或者重新IE(如重装IE遇到无法重新的问题,可参考:附一解决无法重装IE) 四、网络防火墙的问题 如果网络防火墙设置不当,如安全等级过高、不小心把IE放进了阻止访问列表、错误的防火墙策略等,可尝试检查策略、降低防火墙安全等级或直接关掉试试是否恢复正常。 五、网络协议和网卡驱动的问题 IE无法浏览,有可能是网络协议(特别是TCP/IP协议)或网卡驱动损坏导致,可尝试重新网卡驱动和网络协议。 六、HOSTS文件的问题 HOSTS文件被修改,也会导致浏览的不正常,解决方法当然是清空HOSTS文件里的内容。 七、系统文件的问题 当与IE有关的系统文件被更换或损坏时,会影响到IE正常的使用,这时可使用SFC命令修复一下,WIN98系统可在“运行”中执行SFC,然后执行扫描;WIN2000/XP/2003则在“运行”中执行sfc /scannow尝试修复。 其中当只有IE无法浏览网页,而 可以上时,则往往由于winsock.dll、wsock32.dll或wsock.vxd(VXD只在WIN9X系统下存在)等文件损坏或丢失造成,Winsock是构成TCP/IP协议的重要组成部分,一般要重装TCP/IP协议。但xp开始集成TCP/IP协议,所以不能像98那样简单卸载后重装,可以使用 netsh 命令重置 TCP/IP协议,使其恢复到初次安装操作系统时的状态。具体操作如下: 点击“开始 运行”,在运行对话框中输入“CMD”命令,弹出命令提示符窗口,接着输入“netsh int ip reset c:\resetlog.txt”命令后会回车即可,其中“resetlog.txt”文件是用来记录命令执行结果的日志文件,该参数选项必须指定,这里指定的日志文件的完整路径是“c:\resetlog.txt”。执行此命令后的结果与删除并重新安装 TCP/IP 协议的效果相同。 小提示:netsh命令是一个基于命令行的脚本编写工具,你可以使用此命令配置和监视Windows 系统,此外它还提供了交互式网络外壳程序接口,netsh命令的使用格式请参看帮助文件(在令提示符窗口中输入“netsh/?”即可)。 第二个解决方法是修复以上文件,WIN9X使用SFC重新提取以上文件,WIN2000/XP/2003使用sfc /scannow命令修复文件,当用sfc /scannow无法修复时,可试试网上发布的专门针对这个问题的修复工具WinSockFix,可以在网上搜索下载。 八、杀毒软件的实时监控问题 这倒不是经常见,但有时的确跟实时监控有关,因为现在杀毒软件的实时监控都添加了对网页内容的监控。举一个实例:KV2005就会在个别的机子上会导致IE无法浏览网页(不少朋友遇到过),其具体表现是只要打开网页监控,一开机上网大约20来分钟后,IE就会无法浏览网页了,这时如果把KV2005的网页监控关掉,就一切恢复正常;经过彻底地重装KV2005也无法解决。虽然并不是安装KV2005的每台机子都会出现这种问题,毕竟每台机子的系统有差异,安装的程序也不一样。但如果出现IE无法浏览网页时,也要注意检查一下杀毒软件。 九、感染了病毒所致 这种情况往往表现在打开IE时,在IE界面的左下框里提示:正在打开网页,但老半天没响应。在任务管理器里查看进程,(进入方法,把鼠标放在任务栏上,按右键—任务管理器—进程)看看CPU的占用率如何,如果是100%,可以肯定,是感染了病毒,这时你想运行其他程序简直就是受罪。这就要查查是哪个进程贪婪地占用了CPU资源.找到后,最好把名称记录下来,然后点击结束,如果不能结束,则要启动到安全模式下把该东东删除,还要进入注册表里,(方法:开始—运行,输入regedit)在注册表对话框里,点编辑—查找,输入那个程序名,找到后,点鼠标右键删除,然后再进行几次的搜索,往往能彻底删除干净。 有很多的病毒,杀毒软件无能为力时,唯一的方法就是手动删除。 十一、无法打开二级链接 还有一种现象也需特别留意:就是能打开网站的首页,但不能打开二级链接,如果是这样,处理的方法是重新注册如下的DLL文件: 在开始—运行里输入: regsvr32 Shdocvw.dll regsvr32 Shell32.dll(注意这个命令,先不用输) regsvr32 Oleaut32.dll regsvr32 Actxprxy.dll regsvr32 Mshtml.dll regsvr32 Urlmon.dll regsvr32 Msjava.dll regsvr32 Browseui.dll 注意:每输入一条,按回车。第二个命令可以先不用输,输完这些命令后重新启动windows,如果发现无效,再重新输入一遍,这次输入第二个命令。 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:39 0 浏览量 回答数 0

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Redis常见的几种主要使用方式: Redis 单副本 Redis 多副本(主从) Redis Sentinel(哨兵) Redis Cluster(集群) Redis 自研 Redis各种使用方式的优缺点: 1 Redis单副本 Redis各种使用方式的优缺点: Redis 多副本,采用主从(replication)部署结构,相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上,根据公司的基础环境配置,可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。 优点: 1、高可靠性,一方面,采用双机主备架构,能够在主库出现故障时自动进行主备切换,从库提升为主库提供服务,保证服务平稳运行。另一方面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。 2、读写分离策略,从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。 缺点: 1、故障恢复复杂,如果没有RedisHA系统(需要开发),当主库节点出现故障时,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要通知业务方变更配置,并且需要让其他从库节点去复制新主库节点,整个过程需要人为干预,比较繁琐。 2、主库的写能力受到单机的限制,可以考虑分片 3、主库的存储能力受到单机的限制,可以考虑Pika 4、原生复制的弊端在早期的版本也会比较突出,如:Redis复制中断后,Slave会发起psync,此时如果同步不成功,则会进行全量同步,主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿;又由于COW机制,导致极端情况下的主库内存溢出,程序异常退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU(压缩)资源消耗;发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增,阻塞请求。建议升级到最新版本。 使用场景 对 Redis 协议兼容性要求较高的业务 标准版完全兼容 Redis 协议,业务可以平滑迁移。 Redis 作为持久化数据存储使用的业务 标准版提供持久化机制及备份恢复机制,极大地保证数据可靠性。 单个 Redis 性能压力可控 由于 Redis 原生采用单线程机制,性能在10万 QPS 以下的业务建议使用。如果需要更高的性能要求,请选用集群版本。 Redis 命令相对简单,排序、计算类命令较少 由于 Redis 的单线程机制,CPU 会成为主要瓶颈。如排序、计算类较多的业务建议选用集群版配置。 2 Redis多副本(主从) Redis 多副本,采用主从(replication)部署结构,相较于单副本而言最大的特点就是主从实例间数据实时同步,并且提供数据持久化和备份策略。主从实例部署在不同的物理服务器上,根据公司的基础环境配置,可以实现同时对外提供服务和读写分离策略。 优点: 1、高可靠性,一方面,采用双机主备架构,能够在主库出现故障时自动进行主备切换,从库提升为主库提供服务,保证服务平稳运行。另一方面,开启数据持久化功能和配置合理的备份策略,能有效的解决数据误操作和数据异常丢失的问题。 2、读写分离策略,从节点可以扩展主库节点的读能力,有效应对大并发量的读操作。 缺点: 1、故障恢复复杂,如果没有RedisHA系统(需要开发),当主库节点出现故障时,需要手动将一个从节点晋升为主节点,同时需要通知业务方变更配置,并且需要让其他从库节点去复制新主库节点,整个过程需要人为干预,比较繁琐。 2、主库的写能力受到单机的限制,可以考虑分片 3、主库的存储能力受到单机的限制,可以考虑Pika 4、原生复制的弊端在早期的版本也会比较突出,如:Redis复制中断后,Slave会发起psync,此时如果同步不成功,则会进行全量同步,主库执行全量备份的同时可能会造成毫秒或秒级的卡顿;又由于COW机制,导致极端情况下的主库内存溢出,程序异常退出或宕机;主库节点生成备份文件导致服务器磁盘IO和CPU(压缩)资源消耗;发送数GB大小的备份文件导致服务器出口带宽暴增,阻塞请求。建议升级到最新版本。 使用场景 对 Redis 协议兼容性要求较高的业务 标准版完全兼容 Redis 协议,业务可以平滑迁移。 Redis 作为持久化数据存储使用的业务 标准版提供持久化机制及备份恢复机制,极大地保证数据可靠性。 单个 Redis 性能压力可控 由于 Redis 原生采用单线程机制,性能在10万 QPS 以下的业务建议使用。如果需要更高的性能要求,请选用集群版本。 Redis 命令相对简单,排序、计算类命令较少 由于 Redis 的单线程机制,CPU 会成为主要瓶颈。如排序、计算类较多的业务建议选用集群版配置。 3 Redis Sentinel(哨兵) Redis Sentinel是社区版本推出的原生高可用解决方案,Redis Sentinel部署架构主要包括两部分:Redis Sentinel集群和Redis数据集群,其中Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群。可以实现故障发现、故障自动转移、配置中心和客户端通知。Redis Sentinel的节点数量要满足2n+1(n>=1)的奇数个。 优点: 1、Redis Sentinel集群部署简单 2、能够解决Redis主从模式下的高可用切换问题 3、很方便实现Redis数据节点的线形扩展,轻松突破Redis自身单线程瓶颈,可极大满足对Redis大容量或高性能的业务需求。 4、可以实现一套Sentinel监控一组Redis数据节点或多组数据节点 缺点: 1、部署相对Redis 主从模式要复杂一些,原理理解更繁琐 2、资源浪费,Redis数据节点中slave节点作为备份节点不提供服务 3、Redis Sentinel主要是针对Redis数据节点中的主节点的高可用切换,对Redis的数据节点做失败判定分为主观下线和客观下线两种,对于Redis的从节点有对节点做主观下线操作,并不执行故障转移。 4、不能解决读写分离问题,实现起来相对复杂 建议: 1、如果监控同一业务,可以选择一套Sentinel集群监控多组Redis数据节点的方案,反之选择一套Sentinel监控一组Redis数据节点的方案 2、sentinel monitor 配置中的 建议设置成Sentinel节点的一半加1,当Sentinel部署在多个IDC的时候,单个IDC部署的Sentinel数量不建议超过(Sentinel数量 – quorum)。 3、合理设置参数,防止误切,控制切换灵敏度控制 quorum down-after-milliseconds 30000 failover-timeout 180000 maxclient timeout 4、部署的各个节点服务器时间尽量要同步,否则日志的时序性会混乱 5、Redis建议使用pipeline和multi-keys操作,减少RTT次数,提高请求效率 6、自行搞定配置中心(zookeeper),方便客户端对实例的链接访问 4 Redis Cluster(集群) Redis Cluster是社区版推出的Redis分布式集群解决方案,主要解决Redis分布式方面的需求,比如,当遇到单机内存,并发和流量等瓶颈的时候,Redis Cluster能起到很好的负载均衡的目的。Redis Cluster集群节点最小配置6个节点以上(3主3从),其中主节点提供读写操作,从节点作为备用节点,不提供请求,只作为故障转移使用。Redis Cluster采用虚拟槽分区,所有的键根据哈希函数映射到0~16383个整数槽内,每个节点负责维护一部分槽以及槽所印映射的键值数据。 优点: 1、无中心架构 2、数据按照slot存储分布在多个节点,节点间数据共享,可动态调整数据分布。 3、可扩展性,可线性扩展到1000多个节点,节点可动态添加或删除。 4、高可用性,部分节点不可用时,集群仍可用。通过增加Slave做standby数据副本,能够实现故障自动failover,节点之间通过gossip协议交换状态信息,用投票机制完成Slave到Master的角色提升。 5、降低运维成本,提高系统的扩展性和可用性。 缺点: 1、Client实现复杂,驱动要求实现Smart Client,缓存slots mapping信息并及时更新,提高了开发难度,客户端的不成熟影响业务的稳定性。目前仅JedisCluster相对成熟,异常处理部分还不完善,比如常见的“max redirect exception”。 2、节点会因为某些原因发生阻塞(阻塞时间大于clutser-node-timeout),被判断下线,这种failover是没有必要的。 3、数据通过异步复制,不保证数据的强一致性。 4、多个业务使用同一套集群时,无法根据统计区分冷热数据,资源隔离性较差,容易出现相互影响的情况。 5、Slave在集群中充当“冷备”,不能缓解读压力,当然可以通过SDK的合理设计来提高Slave资源的利用率。 6、key批量操作限制,如使用mset、mget目前只支持具有相同slot值的key执行批量操作。对于映射为不同slot值的key由于keys 不支持跨slot查询,所以执行mset、mget、sunion等操作支持不友好。 7、key事务操作支持有限,只支持多key在同一节点上的事务操作,当多个key分布于不同的节点上时无法使用事务功能。 8、key作为数据分区的最小粒度,因此不能将一个很大的键值对象如hash、list等映射到不同的节点。 9、不支持多数据库空间,单机下的redis可以支持到16个数据库,集群模式下只能使用1个数据库空间,即db 0。 10、复制结构只支持一层,从节点只能复制主节点,不支持嵌套树状复制结构。 11、避免产生hot-key,导致主库节点成为系统的短板。 12、避免产生big-key,导致网卡撑爆、慢查询等。 13、重试时间应该大于cluster-node-time时间 14、Redis Cluster不建议使用pipeline和multi-keys操作,减少max redirect产生的场景。 使用场景 数据量较大 Redis 集群版可以有效的扩展数据规模,相比标准版支持存储量更大的64、128、256 GB 集群版,可以有效的满足数据扩展需求。 QPS 压力较大 标准版 Redis 无法支撑较大的 QPS,需要采用多节点的部署方式来冲破 Redis 单线程的性能瓶颈。 吞吐密集型应用 相比标准版,Redis 集群版的内网吞吐限制相对较低,针对热点数据读取、大吞吐类型的业务可以友好的支持。 对 Redis 协议不敏感的应用 由于集群版的架构引入了多个组件,在 Redis 协议支持上相比标准版有一定限制。

剑曼红尘 2020-04-27 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

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Ora-03114:未连接数据库现象:在使用pl/sqldeveloper编译时总是报Ora-03114:未连接数据库。解决方法:去掉cdc功能。故障原因:PLSQLDev.exe程序和Oracle数据库的CDC功能产生冲突;使用TOAD,OEM等其他客户端工具则不会有以上情况。操作为:DROPTRIGGERsys.cdc_alter_ctable_before;DROPTRIGGERsys.cdc_create_ctable_after;DROPTRIGGERsys.cdc_create_ctable_before;DROPTRIGGERsys.cdc_drop_ctable_before;做以上操作就可以编译了,如果还是不可以编译,就再执行如下的语句CALLsys.dbms_java.dropjava('-srdbms/jlib/CDC.jar'); OracleCDC简介CDC(ChangeDataCapture)是oracle在数据库级别实现的增量抽取解决方案。在一般的ETL过程中,对于增量抽取,无非是在数据上加时间截,全记录比对,关键字段比对,日志分析抽取等几种方法,要么需要修改原表结构,要么需要大量的算法,要么借助第三方的工具实现。Oracle从9i开始引入的CDC特性,使得有机会在数据库层面上直接实现增量抽取功能,在性能方面由于和数据库引擎的直接集成,比第三方工具应该具有一定的优势。 CDC有两个模式:同步和异步。两种模式的实现机制是截然不同的。同步CDC主要是采用触发器记录新增数据,基本能够做到实时增量抽取。而异步CDC则是通过分析已经commit的日志记录来得到增量数据信息,有一定的时间延迟,并且提供了到OracleStreams的接口。同步CDC在企业版或者标准版中都可以使用,异步CDC则只包含在企业版中。注意CDC在9i和10g中有了比较大的改变,异步CDC主要采用了和Streams相同的技术。 CDC中将系统分为两个角色:发布者和订阅者。发布者主要负责捕获增量数据,订阅者则将增量数据传递给实际应用。这些任务都可以通过oracle提供的PL/SQL包实现。 官方文档说明:ORA-03114notconnectedtoORACLE Cause:AcalltoOraclewasattemptedwhennoconnectionwasestablished.Usuallythishappensbecauseauser-writtenprogramhasnotloggedon.Itmayhappenifcommunicationtroublecausesadisconnection.Inaddition,thismessagecouldoccurwhenALTERSYSTEMKILLSESSIONorALTERSYSTEMDISCONNECTSESSIONwereissuedwiththeIMMEDIATEqualifierbecause,inthosecases,  ora-03114:未连接数据库theclient'sconnectiontothedatabaseisterminatedwithoutwaitingfortheclienttoissuearequest.  ora-03114:未连接数据库Action:Tryagain.Ifthemessagerecursandtheprogramisuserwritten,checktheprogram.----end---- 如果回答对您有帮助,请采纳 http://blog.sina.com.cn/s/blog_62e47f0e0100g6r0.html http://blog.csdn.net/wyzxg/article/details/4676909 楼上的方法都试过了,不好用,谢谢。

爱吃鱼的程序员 2020-06-24 14:27:26 0 浏览量 回答数 0

问题

为什么对基础设施的监控变得如此重要?

忆远0711 2019-12-01 21:46:44 8511 浏览量 回答数 1

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负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。均衡负载能够平均分配客户请求到服务器列阵,籍此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题. 软件负载   基于特定服务器软件的负载均衡   ---- 这种技术是利用网络协议的重定向功能来实现负载均衡的,例如在Http协议中支持定位指令,接收到这个指令的浏览器将自动重定向到该指令指明的另一个URL上。由于和执行服务请求相比,发送定位指令对Web服务器的负载要小得多,因此可以根据这个功能来设计一种负载均衡的服务器。一旦Web服务器认为自己的负载较大,它就不再直接发送回浏览器请求的网页,而是送回一个定位指令,让浏览器去服务器集群中的其他服务器上获得所需要的网页。在这种方式下,服务器本身必须支持这种功能,然而具体实现起来却有很多困难,例如一台服务器如何能保证它重定向过的服务器是比较空闲的,并且不会再次发送定位指令?定位指令和浏览器都没有这方面的支持能力,这样很容易在浏览器上形成一种死循环。因此这种方式实际应用当中并不多见,使用这种方式实现的服务器集群软件也较少。   DNS负载   基于DNS的负载均衡   ---- DNS负载均衡技术是最早的负载均衡解决方案,它是通过DNS服务中的随机名字解析来实现的,在DNS服务器中,可以为多个不同的地址配置同一个名字,而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中的一个地址。因此,对于同一个名字,不同的客户机会得到不同的地址,它们也就访问不同地址上的Web服务器,从而达到负载均衡的目的。   ---- 这种技术的优点是,实现简单、实施容易、成本低、适用于大多数TCP/IP应用;但是,其缺点也非常明显,首先这种方案不是真正意义上的负载均衡,DNS服务器将Http请求平均地分配到后台的Web服务器上,而不考虑每个Web服务器当前的负载情况;如果后台的Web服务器的配置和处理能力不同,最慢的Web服务器将成为系统的瓶颈,处理能力强的服务器不能充分发挥作用;其次未考虑容错,如果后台的某台Web服务器出现故障,DNS服务器仍然会把DNS请求分配到这台故障服务器上,导致不能响应客户端。最后一点是致命的,有可能造成相当一部分客户不能享受Web服务,并且由于DNS缓存的原因,所造成的后果要持续相当长一段时间(一般DNS的刷新周期约为24小时)。所以在国外最新的建设中心Web站点方案中,已经很少采用这种方案了。 .基于四层交换技术的负载均衡   ---- 这种技术是在第四层交换机上设置Web服务的虚拟IP地址,这个虚拟IP地址是DNS服务器中解析到的Web服务器的IP地址,对客户端是可见的。当客户访问此Web应用时,客户端的Http请求会先被第四层交换机接收到,它将基于第四层交换技术实时检测后台Web服务器的负载,根据设定的算法进行快速交换。常见的算法有轮询、加权、最少连接、随机和响应时间等。   七层负载   基于七层交换技术的负载均衡   ---- 基于第七层交换的负载均衡技术主要用于实现Web应用的负载平衡和服务质量保证。它与第四层交换机比较起来有许多优势:第七层交换机不仅能检查TCP/IP数据包的TCP和UDP端口号,从而转发给后台的某台服务器来处理,而且能从会话层以上来分析Http请求的URL,根据URL的不同将不同的Http请求交给不同的服务器来处理(可以具体到某一类文件,直至某一个文件),甚至同一个URL请求可以让多个服务器来响应以分担负载(当客户访问某一个URL,发起Http请求时,它实际上要与服务器建立多个会话连接,得到多个对象,例如.txt/.gif/.jpg文档,当这些对象都下载到本地后,才组成一个完整的页面)。  

不语奈何 2020-01-09 18:27:49 0 浏览量 回答数 0

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ECS磁盘 我想在ECS 跨服务器进行数据拷贝,有没有知道实现方法的? Linux系统服务器重启或初始化系统之后,再登录服务器执行df -h查看磁盘挂载,发现数据不见了。这是为什么?能不能找回来? 重启服务器后发现/alidata目录所有数据丢失。怎么才能找回来呢? ECS Linux扩容格式化磁盘提示magic number in super-block while trying to open /dev/xvdb1 ? Linux 实例初始化系统盘后,怎样才能重新挂载数据盘? 如何在ECS 利用快照创建磁盘实现无损扩容数据盘? ECS云服务器磁盘FAQ云服务器磁盘I/O速度是多少? Linux 购买了数据盘,但是系统中看不到怎么办? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,系统盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘能否再次划分出一个分区用作数据存储? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,划分了多个分区的磁盘,做快照时是针对该分区的,还是针对磁盘的? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,磁盘二次分区有哪些注意事项? ECS系统盘和数据盘二次分区FAQ,数据盘进行二次分区后,此时回滚快照后,数据盘是几个分区? 什么是可用区? 怎么根据服务器应用需求选择可用区? 按量付费云盘和云盘有什么区别? 按量付费云盘和普通云盘的性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 可以使用用户快照创建按量付费云盘吗? 什么是挂载点? 一块按量付费云盘可以挂载到多个 ECS 实例上吗? 一台 ECS 实例能同时挂载多少块按量付费云盘吗? 按量付费云盘能够挂载到包年包月和按量付费 ECS 实例上吗? 为什么挂载按量付费云盘时找不到我想挂载的 ECS 实例? 购买按量付费云盘后,挂载到目标 ECS 实例的挂载点是否还需要执行磁盘挂载操作? 我已经操作过续费变配,在续费变配期内是否还能将普通云盘转为按量付费云盘? ECS快照 为什么我的按量付费云盘没有自动快照了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 卸载按量付费云盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我能够卸载系统盘吗? 什么是独立云磁盘? 什么是可用区? 独立云磁盘跟现在的磁盘有什么区别? 服务器应用与可用区选择的选择关系是怎么样的? 独立云磁盘怎么收费? 独立云磁盘能够挂载到包年包月实例上吗? 独立云磁盘和普通云磁盘的磁盘性能和数据安全性一样吗,磁盘性能会有提升吗? 我的包年包月实例上不需要的磁盘能不能卸载? 为什么我的独立云磁盘和我的实例一起释放了? 为什么独立云磁盘挂载时找不到我想挂载的实例? 为什么我在本实例列表中选择独立云磁盘挂载时找不到我想要挂载的磁盘? 我删除磁盘的时候,快照会被保留吗? 为什么我的独立云磁盘没有自动快照了? 为什么我不能购买独立云磁盘? 一台实例能挂载多少块独立云磁盘? 卸载独立云磁盘时,我的磁盘会丢数据吗? 我的系统盘能够卸载吗? 什么是设备名? 为什么我在控制台上找不到重置磁盘,更换操作系统,回滚快照的操作了? 重新初始化磁盘时,我的快照会丢失吗? 更换系统盘时,我的快照会丢失吗? 为什么我的数据盘不能选择临时磁盘 独立云磁盘服务器的应用场景有哪些? 可以使用用户快照创建独立云磁盘吗? 独立云磁盘购买后挂载到目标实例的挂载点后,是否还需要执行磁盘挂载操作? 本地SSD盘“本地”是指? 本地SSD盘适合的用户场景有哪些? SSD盘相对之前的普通云盘性能提升多少,是否可以提供具体参数? 本地SSD盘是否支持在原ECS上进行添加或者将原云磁盘更换成本地SSD盘? 本地SSD盘购买后是否支持升级? SSD 云盘具备怎样的 I/O 性能? SSD云盘的数据可靠性是怎样的? SSD 云盘适合的应用场景有哪些? SSD 云盘相对普通云盘性能提升多少?是否可以提供具体参数? I/O 优化是什么概念?能将存量的 ECS 实例升级为 I/O 优化的实例吗? 是否支持将原普通云盘更换成 SSD 云盘? 如何购买 SSD 云盘,I/O 优化的实例及 SSD 云盘的价格是多少? 为什么 I/O 优化的实例有时启动比较耗时? 有些自定义镜像不支持创建 I/O 优化的实例,我该如何操作? 购买SSD云盘后是否支持升级? 使用了 I/O 优化实例和 SSD 云盘之后,Linux 系统在分区挂载的时候报错。 为什么我用 fio 测试性能时,会导致实例宕机? 云盘参数和性能测试工具及方法有推荐的吗? 我想扩容系统盘,求详细步骤! 所有块存储都支持系统盘扩容吗?有地域限制吗? 包年包月和按量付费的ECS实例都支持系统盘扩容吗? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费? 新购ECS时,系统盘开始单独收费?老用户存量的系统盘如何收费?系统盘扩容是否需要停机操作? 系统盘扩容上线后,系统盘的容量范围多少? 哪些镜像支持系统盘扩容? 云服务器续费变配后,不支持更换系统盘时指定系统盘容量? 系统盘扩容之后是否支持再缩容? 扩容系统盘应注意的问题? 回滚磁盘报错,进行快照回滚的时候,出现如下错误提示: 执行回滚磁盘需要停止实例,并确保当前磁盘没有创建中的快照和没有更换过操作系统。 这是什么原因? 普通云盘和SSD云盘添加挂载信息时有哪些要注意的事项? 申请公测资格 什么是共享块存储? 共享块存储适用于哪些行业和业务场景? 为什么需要共享块存储? 如何正确使用共享块存储? 我能跨地域挂载共享块存储吗? 共享块存储产品规格有哪些? 我想知道阿里云产品的售卖模式和公测范围! 公测购买入口是哪,求链接! 有没有谁分享下共享块存储性能测试命令? 数据盘挂载问题导致数据无法访问,我要怎么排查问题? 我要怎样才能在Linux和Windows主机之间挂载ntfs格式云盘? 为什么ECS实例里文件系统和快照空间大小不一致?在ECS实例内删除文件后再打快照,发现快照容量并没有变小。 ECS实例如何优化快照使用成本? 在ECS实例里什么是快照商业化? 在ECS实例里,快照商业化后过渡优惠期是什么时候? 在ECS实例里,快照商业化的用户范围包括有哪些? 在ECS实例里,如果我已经开通了 OSS,快照会自动存到我的 OSS Bucket 吗?是否需要重新再创建一个 Bucket 来存储快照? 已经购买了 OSS 预付费存储包,同时在使用快照和 OSS 服务,那么存储包会优先抵扣哪个产品? 快照商业化之后,我希望继续使用,需要购买哪个产品,云盘还是对象存储OSS资源包? 快照商业化的收费模式是怎样的? 快照费用的计算方法是怎样的? 快照收费后,不停止自动快照是否就开始收取费用? 快照要收费了,之前的快照要被删除吗? 如果不想付费,之前的快照能继续使用吗? 快照收费后,之前创建的手动快照和自动快照都会收费吗? 快照收费前停止快照策略,需手动删除历史快照吗?正式收费后会直接删除我的历史快照吗? 快照收费以后,账户欠费对快照有什么影响? 如果账号欠费,有关联关系(创建过磁盘或者镜像)的快照,在欠费15天之后是否会被删除? 快照服务和块存储服务的关系,在收费方面的关系是什么? 快照容量是如何计算的,是等于磁盘大小吗? ECS实例内删除文件会减少空间占用吗? 为什么快照容量大于文件系统内看到的数据量? 参考快照增量说明,如中间快照被删除,后面的快照能否使用? 如何开通快照服务? 快照和镜像的关系? 如何在保留关联实例和磁盘的情况下,删除快照跟镜像,快照、实例、镜像之间的关系? 快照和块存储、OSS对象存储是什么关系? 一块云盘能否设置多个快照策略? 快照 2.0 服务包括哪些内容? 快照有什么用途? 快照 2.0 服务支持的云盘类型? 快照数量有什么限制? 快照保留时长怎样? 打快照对块存储 I/O 性能有多少影响? 快照怎么收费? 老的自动快照策略什么时候不可用? 老的快照策略产生的快照什么时候删除? 自动快照功能细节有哪些? 用户的自定义快照和自动快照有冲突吗? 我能保留其中想要的自动快照而让系统不删除吗? 如果一个自动快照被引用(用户创建自定义镜像或者磁盘),会导致自动快照策略执行失败吗? 我如果什么都没有设置,自动快照会启动吗? 自动快照能够删除吗? 自动快照具体在什么时间创建能看到吗? 我如何区分哪些快照是自动快照和用户快照? 更换系统盘、云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,自动快照会不会释放? 未随磁盘释放和更换系统盘释放的自动快照会一直保留吗? 云服务器 ECS 到期后或手动释放磁盘时,手工快照会不会释放? 我能单独制定某几块磁盘执行或取消自动快照吗? 云服务器 ECS 有没有自动备份? 磁盘无快照是否能够回滚或数据恢复? 快照回滚能否单独回滚某个分区或部分数据? 系统盘快照回滚是否会影响数据盘? 更换系统后,快照能否回滚? 在回滚快照前,有哪些注意事项? 怎样使ECS回滚快照后同步数据? 如何通过API配置定时自定义快照? 超出预付费存储包的流量,会怎么收费? ECS镜像 Aliyun Linux 17.01 特性有哪些,有说明文档吗? 云市场镜像有哪些功能? 镜像能带来哪些便利? 目前镜像支持哪些服务器环境和应用场景? 镜像是否安全? 选择了镜像后能更换吗? 镜像安装使用过程中出问题了怎么办? Docker私有镜像库是什么? 自定义镜像如何查看数据盘? 自定义镜像,如何卸载和删除 disk table 里的数据? 如何确认已经卸载数据盘,并可以新建自定义镜像? ECS 实例释放后,自定义镜像是否还存在? ECS 实例释放后,快照是否还存在? 用于创建自定义镜像的云服务器 ECS 实例到期或释放数据后,创建的自定义镜像是否受影响?使用自定义镜像开通的云服务器 ECS 实例是否受影响? 使用自定义镜像创建的 ECS 实例是否可以更换操作系统?更换系统后原来的自定义镜像是否还可以使用? 更换系统盘时另选操作系统,是否可以使用自定义镜像? 已创建的自定义镜像,是否可以用于更换另一台云服务器 ECS 的系统盘数据? 是否可以升级自定义镜像开通的云服务器 ECS 的 CPU、内存、带宽、硬盘等? 是否可以跨地域使用自定义镜像? 包年包月云服务器 ECS 的自定义镜像,是否可以用于开通按量付费的云服务器 ECS? ECS Windows企业版和标准版区别 什么情况下需要复制镜像? 可以复制哪些镜像? 当前有哪些支持镜像复制功能的地域? 复制一个镜像大概需要多久? 复制镜像怎么收费的? 在复制镜像过程中,源镜像和目标镜像有什么限制? 怎么复制我的云账号的镜像资源到其他云账号的其他地域? 复制镜像有镜像容量限制吗? 如何购买镜像市场镜像? 按次购买的镜像的使用期限是多久? 镜像市场的镜像支持退款吗? 镜像市场商业化后,还有免费的镜像市场镜像吗? 在杭州买了一个镜像市场的镜像,能否在北京创建ECS实例或者更换系统盘? ECS实例使用镜像市场的镜像,升级和续费ECS实例,需要为镜像继续付费吗? ECS实例使用镜像市场的镜像,实例释放后,继续购买ECS实例还可以免费使用该镜像吗? 使用镜像市场镜像创建ECS实例,该实例创建一个自定义镜像,使用该自定义镜像创建ECS实例需要为该镜像付费吗? 来源于镜像市场的镜像复制到其他地域创建ECS实例,是否需要为该镜像付费? 如果把来源于镜像市场的自定义镜像共享给其他账号(B)创建ECS实例,账号B是否需要为该镜像付费? 如果使用镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像进行更换系统盘,需要付费吗? ECS实例正在使用镜像市场的镜像,进行重置系统盘需要收费吗? 怎么调用ECS API,使用镜像市场镜像或者来源镜像市场的自定义镜像或者共享镜像,创建ECS实例和更换系统盘? 如果没有购买镜像市场的镜像或者来源于镜像市场的镜像,在调用ECS API 使用该镜像创建ECS实例和更换系统盘,会报错吗? 我的ESS是自动创建机器的,并且量是不固定,设置最小值为10台,最大值为100台,那么使用镜像市场的镜像如何保证我的的需求实例能正常弹出来? 镜像市场的镜像是否支持批量购买? 如果之前使用的镜像市场的镜像,已不存在该商品(如:jxsc000010、jxsc000019),怎能保证已经设置的弹性伸缩组的机器的正常弹出? 1个product code能否支持不同region的镜像? 我买了100 product code同样值的镜像,是否可以支持在所有的地域可用? 为什么有的ECS云服务器无法选择Windows操作系统? 操作系统是否要收费? 我能否自己安装或者升级操作系统? 服务器的登录用户名密码是什么? 能否更换或升级操作系统? 操作系统是否有图形界面? 如何选择操作系统? 操作系统自带 FTP 上传吗? 每个用户最多可以获得多少个共享镜像? 每个镜像最多可以共享给多少个用户? 使用共享镜像是否占用我的镜像名额? 使用共享镜像创建实例的时候存不存在地域限制? 我曾把自己账号中的某个自定义镜像共享给其他账号,现在我可以删除这个镜像吗 我把某个自定义镜像(M)的共享账号(A)给删除了,会有什么影响? 使用共享镜像创建实例存在什么样的风险? 我把自定义镜像共享给其他账号,存在什么风险? 我能把别人共享给我的镜像再共享给他人吗? 我把镜像共享给他人,还能使用该镜像创建实例吗? ECS Windows服务器桌面分辨率过高导致VNC花屏处理方法通过 管理终端 进入服务器后,把 Windows 服务器桌面分辨率设置过高,确定后,WebVNC 出现花屏。 ECS创建自定义镜像创建服务器为何需要注释挂载项 勾选"IO优化实例"选项导致购买ECS实例时无法选择云市场镜像 如何为 Linux 服务器安装 GRUB 历史Linux镜像的问题修复方案 如何处理 CentOS DNS 解析超时? 什么是镜像市场的包年包月和按周付费镜像? 预付费镜像能与哪种 ECS 实例搭配使用? 怎么购买预付费镜像?可以单独购买吗? 预付费镜像怎么付费? 预付费镜像到期了就不能用了吗?怎么继续使用? 购买预付费镜像后,如果我不想再使用这个镜像,能要求退款吗? 退款时,费用怎么结算? 预付费镜像能转换为按量付费镜像吗? 预付费镜像与其它镜像之间能互换吗?更换后费用怎么计算? 在哪里查看并管理我购买的预付费镜像? 使用预付费镜像制作的自定义镜像会收费吗?预付费镜像过期对于自定义镜像有什么影响? ECS 实例操作系统选择说明 阿里云支持哪些 SUSE 版本? SUSE 操作系统提供哪些服务支持? ECS安全组 如何检查 TCP 80 端口是否正常工作? 什么是安全组? 为什么在购买 ECS 实例的时候选择安全组? 安全组配置错误会造成哪些影响? 专有网络实例设置安全组规则时为什么不能设置公网规则? 创建 ECS 实例时我还没创建安全组怎么办? 为什么无法访问 25 端口? 为什么我的安全组里自动添加了很多规则? 为什么有些安全组规则的优先级是 110? 为什么我在安全组里放行了 TCP 80 端口,还是无法访问 80 端口? ECS安全组被添加内网ip地址了,是怎么回事? 能说明下ECS安全组中规则的优先级执行匹配顺序吗? ECS实例安全组默认的公网规则被删除导致无法ping通,ECS 服务器无法ping通,排查防火墙、网卡IP配置无误,回滚系统后仍然无法ping通。 我刚购买了ECS实例,如何选择及配置安全组? 没有添加默认安全组访问规则-导致通过API创建的ECS实例断网,要怎么恢复? 使用ECS安全组工具撤销之前账号间互通的操作 ECS网络 带宽与上传、下载速度峰值的有什么关系? 弹性公网IP在哪里可以查看流量和带宽监控信息? 我用的是ECS Ubuntu系统,要怎么单独禁用和启动内外网卡? ECS 实例子网划分和掩码是什么? ECS 实例网络带宽是否独享? 带宽单线还是双线,电信还是网通? 5 Mbps 带宽怎么理解? 带宽的价格是多少? 不同地域的 ECS 实例之间的内网是通的吗? 为何新建的 ECS 实例就有 200 Kbps 左右入网流量? 我的 ECS 实例经常能在 Web 日志中看到大量的恶意 IP 访问我的网站,疑有刷流量和恶意访问的嫌疑,询问云盾是否有屏蔽 IP 的功能? 包月ECS新购时是否可以选择带宽按照使用流量计费? 包月ECS带宽按流量计费是如何计费的? 目前使用的固定带宽计费,是否可以转换为带宽按流量计费? 是否可以随时调整流量带宽峰值? 续费变更配置时(比如到期时间为2015年3月31日,续费一个月到4月30日),如果将包月ECS按固定带宽计费改成按流量付费计费,操作以后在未生效前(3月31日前),是否还可以升级带宽? 续费变更配置时候将包月ECS带宽按流量计费改成按固定带宽计费,为什么我的带宽服务停掉了? 如果账号没有足够余额,欠费怎么办?ECS实例也会停掉吗? 带宽流量欠费是否有短信通知? 当带宽按照流量计费欠费时,是否可以对实例进行升级 CPU、内存操作? 欠费充值后带宽是自动恢复的吗? 包月带宽转流量计费后,流量价格是多少? ECS 服务器出现了异地登录怎么办? 爱哪里可以查看云服务器 ECS 公网流量统计总和? 我的ECS 实例对外 DDoS 攻击导致被锁定了,要如何处理 ? 什么是云服务器 ECS 的入网带宽和出网带宽? ECS云服务器如何禁用公网IP? ECS 实例停止(关机)后按量付费带宽仍产生流量,ECS 实例在控制台上状态为已停止,但按量付费的带宽每小时仍会产生不小的费用,且此时 ECS 实例正在遭受攻击,云盾控制台中 DDoS 防护中 ECS 的状态为清洗中。 访问ECS服务器的网站提示“由于你访问的URL可能对网站造成安全威胁,您的访问被阻断”,这是什么原因? 服务器黑洞是什么?求科普! 如果想确认该服务器的IP信息和地理位置,要在哪里去查询? 我想知道客户端本地到ECS服务器是不是丢包,要怎么测试? 内网和公共 NTP 服务器是什么?它们两个有什么区别 我能 ping 通但端口不通,这是端口的问题吗? 如何通过防火墙策略限制对外扫描行为? 我想用手机移动端网络路由跟踪探测,可以吗? 云监控中的ECS带宽和ECS控制台中看到的带宽不一致是什么原因? 云服务器ECS三张网卡有什么区别? Ubuntu系统ECS使用“如何通过防火墙策略限制对外扫描行为”脚本之后出现无法远程、数据库连接不上。 什么业务场景需要在专有网络(VPC)类型ECS购买PublicIP? 怎么购买专有网络(VPC)类型分配 PublicIP 的 ECS? 专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 和 EIP 的区别? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 的可以升级带宽吗? 专有网络(VPC)类型ECS的 PublicIP 可以解绑吗? 如果购买网络(VPC)类型 ECS 的时候,没有分配公网 IP,该怎么才能分配一个公网 IP? 怎么查询专有网络(VPC)类型 ECS 的 PublicIP 的监控数据? 怎么查询专有网络(VPC)类型ECS的按流量付费的 PublicIP 的账单? 专有网络和经典网络的 PublicIP 异同? 专有网络(VPC)类型 ECS 购买 PublicIP 的付费方式? ECS API 如何通过 API / SDK 实现不同账号 ECS 实例的内网通信? ECS API绑定公网IP报错:The IP is already in use分析 ECS API修改实例带宽不能指定时间范围吗? 所在可用区不支持相应磁盘类型-导致ECS API创建实例报错 用ECS API创建实例的时候,返回如下错误信息: "Code": "InvalidDataDiskCategory.NotSupported" 如何创建有公网 IP 的 ECS 实例? 通过API或SDK查询安全组规则无法显示所有的规则,这是怎么回事? 如何通过OpenAPI创建ECS实例的流程状态描述? 数据传输服务DTS实时同步功能,我想只同步表结构,要怎么做? 如何获取控制台RequestId? 阿里云中国站部分地域实例什么时候降价? ECS Linux 实例怎么设置 Locale 变量? 克隆ECS服务器的方法 其它国家和地区是否都可以提供经典网络和专有网络的类型呢?网络类型是否可以变更呢? 各个地域的网络覆盖范围是什么呢? 其他相关问题 不同地域的实例,价格一样吗? 如果我使用其它国家和地区的实例搭建了一个网站,我的用户将通过域名访问网站,这个域名需要 ICP 备案吗? 为什么有些实例规格只能在中国大陆地域购买,而在其它国家和地区无法购买? 可否将中国大陆地域的实例迁移到其它国家和地区呢? 如何在其它国家和地区部署 ECS 实例? 我要买其它国家和地区的实例,需要单独申请一个国际站账号吗? ——更多ECS相关问题—— · ECS故障处理百问合集

问问小秘 2020-01-02 15:49:17 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本服务条款是阿里云计算有限公司(以下简称“阿里云”)与您就云盾DDoS防护服务的相关事项所订立的有效合约。您通过盖章、网络页面点击确认或以其他方式选择接受本服务条款,或实际使用阿里云提供的云盾DDoS防护服务,即表示您与阿里云已达成协议并同意接受本服务条款的全部约定内容。如若双方盖章文本与网络页面点击确认或以其他方式选择接受之服务条款文本,存有不一致之处,以双方盖章文本为准。 在接受本服务条款之前,请您仔细阅读本服务条款的全部内容(特别是以粗体及/或下划线标注的内容)。如果您对本服务条款的条款有疑问的,请通过阿里云官网(www.aliyun.com)公布的联系方式,进行询问,阿里云将向您解释条款内容。如果您不同意本服务条款的任意内容,或者无法准确理解阿里云对条款的解释,请不要进行后续操作。 1 定义 1.1 本条款中的“您”是指:所有使用阿里云云盾DDoS防护服务的主体(包括但不限于个人、团队、公司、组织等),或称“用户”。 1.2 本条款中“服务”指:阿里云向您提供 www.aliyun.com 网站上所展示的云盾DDoS防护服务以及相关的技术及网络支持服务。 1.3 DDoS: Distributed Denial of Service,即分布式拒绝服务攻击,在云端该攻击表现为,通过仿冒大量的正常服务请求来阻止用户访问其在云端数据、应用程序或网站。 1.4 清洗:本服务对进入用户的数据流量进行实时监控,及时发现包括DDoS攻击在内的异常流量。在不影响正常业务的前提下,清洗掉异常流量, 即将可疑流量从原始网络路径中重定向到净化产品上进行恶意流量的识别和剥离,还原出的合法流量回注到原网络中转发给目标系统。 1.5 DDoS防护服务:基于流量清洗、黑洞技术等方式为用户提供的DDoS攻击防护服务,用户在购买了对应流量峰值的DDoS防护服务套餐后,在被DDoS攻击时,且未超过流量峰值的情况下,用户的云服务器可正常运行。 1.6 触发清洗阈值:指的是触发流量清洗所需要的最低值,包括每秒流量,每秒报文数量,每秒HTTP请求数三个触发清洗的阈值,用户云服务器的流量超过三个中的任意一个,都会触发清洗。 1.7 流量峰值:指某一段时间内云服务器产生的流量最大值。 2 服务费用 2.1 阿里云将在阿里云官网公布云盾DDoS防护服务的计费模式、价格体系等信息。具体计费规则请您查看 www.aliyun.com 上的页面公告,且按照页面公布的当时有效的计费模式与标准为准。 2.2 在您付费之后,阿里云才开始为您提供服务。您未在下单后7天内付费的,本服务条款以及与您就服务所达成的一切行为失效。 2.3 服务期满双方愿意继续合作的,您至少应在服务期满前7天前支付续费款项,以使服务得以继续进行。如续费时阿里云对产品体系、名称或价格进行调整的,双方同意按照届时有效的新的产品体系、名称或价格履行。 2.4 阿里云保留在您未按照约定支付全部费用之前不向您提供服务和/或技术支持,或者终止服务和/或技术支持的权利,同时,阿里云保留对后付费服务中的欠费行为追究法律责任的权利。 2.5 您理解并同意,阿里云有权根据经营情况,不定期的对云盾DDoS防护服务的产品体系、名称或价格、计费模式等进行调整。阿里云将尽合理范围内的最大努力,将前述调整及变化,通过官网公告、站内通知等方式提前告知您,或提前发送至您预留的联系方式。 2.6 阿里云有权根据其自身业务推广的需要不时推出优惠活动,您完全理解,所有的优惠活动以及业务推广服务都是阿里云提供的一次性特别优惠,优惠内容不包括赠送服务项目的修改、更新及维护费用,并且赠送服务项目不可折价冲抵服务价格。 3 权利义务 3.1 您的权利、义务 3.1.1 您同意遵守本服务条款以及服务展示页面的相关管理规范及流程。您了解上述协议及规范等的内容可能会不时变更。如本服务条款的任何内容发生变动,阿里云应通过提前30天在 www.aliyun.com 的适当版面公告向您提示修改内容。如您不同意阿里云对本服务条款所做的修改,您有权停止使用阿里云的服务,此等情况下,阿里云应与您进行服务费结算(如有),并且您应将业务迁出。如您继续使用阿里云服务,则视为您接受阿里云对本服务条款相关条款所做的修改。 3.1.2 您应按照阿里云的页面提示及本服务条款的约定支付相应服务费用。 3.1.3 您承诺: 3.1.3.1 不利用本服务从事DDoS防护、DNS防护等防护售卖业务; 3.1.3.2 不得将云盾DDoS防护服务各个部分分开用于任何目的; 3.1.3.3 除阿里云明示许可外,不得修改、翻译、改编、出租、转许可、在信息网络上传播或转让阿里云提供的软件,也不得逆向工程、反编译或试图以其他方式发现阿里云提供的软件的源代码; 3.1.3.4 若阿里云的服务涉及第三方软件之许可使用的,您同意遵守相关的许可协议的约束; 3.1.3.5 您利用云盾DDoS防护服务进行防护的业务须为正常的商业、科研等符合国家法律规定的业务,不得用于从事任何非法业务,包括但不限于: 3.1.3.5.1 违反国家规定的政治宣传和/或新闻; 3.1.3.5.2 涉及国家秘密和/或安全; 3.1.3.5.3 封建迷信和/或淫秽、色情和/或教唆犯罪; 3.1.3.5.4 博彩有奖、赌博游戏、“私服”、“外挂”等非法互联网出版活动; 3.1.3.5.5 违反国家民族和宗教政策; 3.1.3.5.6 妨碍互联网运行安全; 3.1.3.5.7 侵害他人合法权益和/或其他有损于社会秩序、社会治安、公共道德的活动; 3.1.3.5.8 其他违反法律法规、部门规章或国家政策的内容。 3.1.3.6 不建立或利用有关设备、配置运行与所购服务无关的程序或进程,或者故意编写恶意代码导致大量占用阿里云云计算资源(如云盾DDoS防护服务、网络带宽、存储空间等)所组成的平台(以下简称“云平台”)中的服务器内存、CPU或者网络带宽资源,给阿里云云平台或者阿里云的其他用户的网络、服务器(包括但不限于本地及外地和国际的网络、服务器等)、产品/应用等带来严重的负荷,影响阿里云与国际互联网或者阿里云与特定网络、服务器及阿里云内部的通畅联系,或者导致阿里云云平台产品与服务或者阿里云的其他用户网站所在的服务器宕机、死机或者用户基于云平台的产品/应用不可访问等; 3.1.3.7 不进行任何破坏或试图破坏网络安全的行为(包括但不限于钓鱼,黑客,网络诈骗,网站或空间中含有或涉嫌散播:病毒、木马、恶意代码,及通过虚拟服务器对其他网站、服务器进行涉嫌攻击行为如扫描、嗅探、ARP欺骗、DDoS等); 3.1.3.8 不进行任何改变或试图改变阿里云提供的系统配置或破坏系统安全的行为; 3.1.3.9 不利用阿里云提供的服务从事损害阿里云、阿里云的关联公司或阿里巴巴集团内包括但不限于阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里妈妈、阿里金融等(以下统称为阿里巴巴公司)各公司、网站合法权益之行为,前述损害阿里巴巴公司、网站合法权益的行为包括但不限于违反阿里巴巴公司公布的任何服务协议/条款、管理规范、交易规则等规范内容、破坏或试图破坏阿里巴巴公司公平交易环境或正常交易秩序等; 3.1.3.10 不从事其他违法、违规或违反阿里云服务条款的行为; 3.1.3.11 如阿里云发现您违反上述条款的约定,有权根据情况采取相应的处理措施,包括但不限于立即中止服务、终止服务等。如因您违反上述保证而给阿里云(包括阿里云关联公司)或阿里云合作伙伴造成损失的,您还应自行承担一切法律责任并赔偿损失; 3.1.3.12 如果第三方机构或个人对您提出质疑或投诉,阿里云将通知您,您有责任在规定时间内进行说明并出具证明材料,如您未能提供相反证据或您逾期未能反馈的,阿里云将采取包括但不限于立即中止服务或终止服务等处理措施。因您未及时更新联系方式或联系方式不正确而致使未能联系到您的,亦视为您逾期未能反馈; 3.1.3.13 阿里云依据第3.1.3.11条、第3.1.3.12条对您采取了中止服务、终止服务等措施而给您造成任何损失的,阿里云不承担任何责任。 3.1.4 您不应在阿里云服务或平台之上安装、使用盗版软件;您对自己行为(如自行安装的软件和进行的操作)所引起的结果承担全部责任。 3.1.5 您对自己存放在阿里云云平台上的数据以及进入和管理阿里云云平台上各类产品与服务的口令、密码的完整性和保密性负责。因您维护不当或保密不当或操作不当致使上述数据、口令、密码等丢失或泄漏所引起的一切损失和后果均由您自行承担。 3.1.6 您应向阿里云提交执行本服务条款的联系人和管理用户网络及云平台上各类产品与服务的人员名单和联系方式并提供必要的协助。如以上人员发生变动,您应自行将变动后的信息进行在线更新并及时通知阿里云。因您提供的人员的信息不真实、不准确、不完整,以及因以上人员的行为或不作为而产生的结果,均由您负责。 3.1.7 您了解阿里云无法保证其所提供的服务毫无瑕疵(如阿里云安全产品并不能保证您的硬件或软件的绝对安全),但阿里云承诺不断提升服务质量及服务水平。所以您同意:即使阿里云提供的服务存在瑕疵,但上述瑕疵是当时行业技术水平所无法避免的,其将不被视为阿里云违约。您同意和阿里云一同合作解决上述瑕疵问题。 3.1.8 您应仔细阅读阿里云就云盾DDoS防护服务在阿里云网站上的服务说明,自行判断云盾DDoS防护服务与您选择适用的操作系统、云服务器等产品或服务的适配性。 3.1.9 您应依照相关操作指引进行操作。由您手动设置的部分(如您对触发清洗阈值等参数的设置)及其产生的结果由您自行负责,请您自行把握风险并谨慎操作。 3.1.10 您将在所选购套餐的流量峰值范围内享受DDoS防护服务。如攻击流量超过您所购买的流量峰值,您应及时升级至更高流量峰值套餐,否则您的云服务器可能会被攻击导致服务中断。 3.2 阿里云的权利、义务 3.2.1 阿里云应按照本服务条款的约定及产品页面的服务标准,向您提供服务。 3.2.2 服务期限内,阿里云将为您提供如下客户服务: 3.2.2.1 阿里云为付费用户提供7×24售后故障服务,并为付费用户提供有效的联系方式并保证付费用户能够联系到故障联系人。故障联系人在明确故障后及时进行反馈; 3.2.2.2 阿里云提供7*24小时的在线工单服务系统,解答客户在使用中的问题。 3.2.3 阿里云将消除您非人为操作所出现的故障,但因您的原因和/或不可抗力以及非阿里云控制范围之内的事项除外。 3.2.4 阿里云提供本服务条款规定的技术支持,但不承担由于您的原因(包括但不限于代码质量,人为管理疏漏,自身安全管理等)造成的影响和损失。 3.2.5 阿里云应严格遵守保密义务。 4 知识产权 4.1 您承认阿里云向您提供的任何资料、技术或技术支持、软件、服务等的知识产权均属于阿里云或第三方所有。除阿里云或第三方明示同意外,您无权复制、传播、转让、许可或提供他人使用上述资源,否则应承担相应的责任。 5 保密条款 5.1 保密资料指由一方向另一方披露的所有技术及非技术信息(包括但不限于产品资料,产品计划,价格,财务及营销规划,业务战略,客户信息,客户数据,研发,软件硬件,API应用数据接口,技术说明,设计,特殊公式,特殊算法等)。 5.2 本服务条款任何一方同意对获悉的对方之上述保密资料予以保密,并严格限制接触上述保密信息的员工遵守本条之保密义务。除非国家机关依法强制要求或上述保密资料已经进入公有领域外,接受保密资料的一方不得对外披露。 5.3 本服务条款双方明确认可各自用户信息和业务数据等是各自的重要资产及重点保密信息。本服务条款双方同意尽最大的努力保护上述保密信息等不被披露。一旦发现有上述保密信息泄露事件,双方应合作采取一切合理措施避免或者减轻损害后果的产生。 5.4 本条款不因本服务条款的终止而失效。 6 期限与终止 6.1 阿里云云盾DDoS防护服务自您开通服务之日起即可使用,至法律规定或本服务条款约定的终止情形出现之时终止。 6.2 发生下列情形,云盾DDoS防护服务终止: 6.2.1 双方协商一致终止; 6.2.2 由于您严重违反本服务条款(包括但不限于a.您未按照本服务条款的约定履行付款义务,及/或b.您严重违反本服务条款中所做的承诺,及/或c.您严重违反法律规定等),阿里云有权按本服务条款的相关约定单方面终止服务,并不退还您已经支付的费用; 6.2.3 如因用户网站遭遇计算机病毒、网络入侵和攻击破坏(包括但不限于DDoS)等危害网络安全事项或行为(以下统称该等行为),阿里云云盾服务将在用户所选购套餐的流量峰值范围内提供DDoS防护服务,如果超过流量峰值或超过服务说明中防护范围,为使用户免受攻击,将会占用用户的网站或服务之相关资源及可能会造成用户的网站或服务在一定时间内不可被最终用户访问(以下统称“服务不可用”),用户理解并确认,该类服务不可用为阿里云履行云盾DDoS防护服务的正常履行行为,并将不视为阿里云对相关服务的违约;如该等行为给阿里云带来危害,或影响阿里云与国际互联网或者阿里云与特定网络、服务器及阿里云内部的通畅联系,阿里云将保留在未通知用户即暂停或终止用户在阿里云其他服务的权利,而无须承担任何义务和责任。 6.2.4 阿里云由于自身经营政策的变动,提前通过提前30天发网站内公告、在网站内合适版面发通知或给您发站内通知、书面通知的方式,终止本服务条款项下的服务; 6.2.5 在业务接入高防IP后,系统显示未发生攻击的情况下,支持5天无理由退款(提交工单)。 7 违约责任 7.1 本服务条款任何一方违约均须依法承担违约责任。 7.2 如果因阿里云原因造成您连续72小时不能正常使用服务的,您可终止接受服务,但非阿里云控制之内的原因引起的除外。 7.3 在任何情况下,阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性的损害,包括您使用阿里云服务而遭受的利润损失承担责任(即使您已被告知该等损失的可能性)。 7.4 在任何情况下,阿里云对本服务条款所承担的违约赔偿责任总额不超过向您收取的该违约行为所对应的云盾DDoS防护服务之服务费总额。 8 不可抗力 8.1 因不可抗力或者其他意外事件,使得本服务条款的履行不可能、不必要或者无意义的,遭受不可抗力、意外事件的一方不承担责任。 8.2 不可抗力、意外事件是指不能预见、不能克服并不能避免且对一方或双方当事人造成重大影响的客观事件,包括但不限于自然灾害如洪水、地震、瘟疫流行等以及社会事件如战争、动乱、政府行为、电信主干线路中断、黑客、网路堵塞、电信部门技术调整和政府管制等。 9 法律适用及争议解决 9.1 本服务条款受中华人民共和国法律管辖。 9.2 在执行本服务条款过程中如发生纠纷,双方应及时协商解决。协商不成时,任何一方可直接向杭州市西湖区人民法院提起诉讼。 10 附则 10.1.阿里云在 www.aliyun.com 相关页面上的服务说明、价格说明和您确认同意的订购页面是本服务条款不可分割的一部分,如果阿里云在 www.aliyun.com 相关页面上的服务说明、价格说明和您确认同意的订购页面与本服务条款有不一致之处,以本服务条款为准。 10.2 阿里云有权以提前30天在 www.aliyun.com 上公布或给您发站内通知或书面通知的方式将本服务条款的权利义务全部或者部分转移给阿里云的关联公司。 10.3 如果任何条款在性质上或其他方面理应地在此协议终止时继续存在,那么应视为继续存在的条款,这些条款包括但不局限于保证条款、保密条款、知识产权条款、法律适用及争议解决条款。 10.4 本服务条款项下,阿里云对您的所有通知均可通过网页公告、网站内通知、电子邮件、手机短信或书面信函等任一方式进行;该等通知于发送之日即视为已送达收件人。

2019-12-01 23:32:33 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本服务条款是阿里云计算有限公司(以下简称“阿里云”)与您就云盾DDoS防护服务的相关事项所订立的有效合约。您通过盖章、网络页面点击确认或以其他方式选择接受本服务条款,或实际使用阿里云提供的云盾DDoS防护服务,即表示您与阿里云已达成协议并同意接受本服务条款的全部约定内容。如若双方盖章文本与网络页面点击确认或以其他方式选择接受之服务条款文本,存有不一致之处,以双方盖章文本为准。 在接受本服务条款之前,请您仔细阅读本服务条款的全部内容(特别是以粗体及/或下划线标注的内容)。如果您对本服务条款的条款有疑问的,请通过阿里云官网(www.aliyun.com)公布的联系方式,进行询问,阿里云将向您解释条款内容。如果您不同意本服务条款的任意内容,或者无法准确理解阿里云对条款的解释,请不要进行后续操作。 1 定义 1.1 本条款中的“您”是指:所有使用阿里云云盾DDoS防护服务的主体(包括但不限于个人、团队、公司、组织等),或称“用户”。 1.2 本条款中“服务”指:阿里云向您提供 www.aliyun.com 网站上所展示的云盾DDoS防护服务以及相关的技术及网络支持服务。 1.3 DDoS: Distributed Denial of Service,即分布式拒绝服务攻击,在云端该攻击表现为,通过仿冒大量的正常服务请求来阻止用户访问其在云端数据、应用程序或网站。 1.4 清洗:本服务对进入用户的数据流量进行实时监控,及时发现包括DDoS攻击在内的异常流量。在不影响正常业务的前提下,清洗掉异常流量, 即将可疑流量从原始网络路径中重定向到净化产品上进行恶意流量的识别和剥离,还原出的合法流量回注到原网络中转发给目标系统。 1.5 DDoS防护服务:基于流量清洗、黑洞技术等方式为用户提供的DDoS攻击防护服务,用户在购买了对应流量峰值的DDoS防护服务套餐后,在被DDoS攻击时,且未超过流量峰值的情况下,用户的云服务器可正常运行。 1.6 触发清洗阈值:指的是触发流量清洗所需要的最低值,包括每秒流量,每秒报文数量,每秒HTTP请求数三个触发清洗的阈值,用户云服务器的流量超过三个中的任意一个,都会触发清洗。 1.7 流量峰值:指某一段时间内云服务器产生的流量最大值。 2 服务费用 2.1 阿里云将在阿里云官网公布云盾DDoS防护服务的计费模式、价格体系等信息。具体计费规则请您查看 www.aliyun.com 上的页面公告,且按照页面公布的当时有效的计费模式与标准为准。 2.2 在您付费之后,阿里云才开始为您提供服务。您未在下单后7天内付费的,本服务条款以及与您就服务所达成的一切行为失效。 2.3 服务期满双方愿意继续合作的,您至少应在服务期满前7天前支付续费款项,以使服务得以继续进行。如续费时阿里云对产品体系、名称或价格进行调整的,双方同意按照届时有效的新的产品体系、名称或价格履行。 2.4 阿里云保留在您未按照约定支付全部费用之前不向您提供服务和/或技术支持,或者终止服务和/或技术支持的权利,同时,阿里云保留对后付费服务中的欠费行为追究法律责任的权利。 2.5 您理解并同意,阿里云有权根据经营情况,不定期的对云盾DDoS防护服务的产品体系、名称或价格、计费模式等进行调整。阿里云将尽合理范围内的最大努力,将前述调整及变化,通过官网公告、站内通知等方式提前告知您,或提前发送至您预留的联系方式。 2.6 阿里云有权根据其自身业务推广的需要不时推出优惠活动,您完全理解,所有的优惠活动以及业务推广服务都是阿里云提供的一次性特别优惠,优惠内容不包括赠送服务项目的修改、更新及维护费用,并且赠送服务项目不可折价冲抵服务价格。 3 权利义务 3.1 您的权利、义务 3.1.1 您同意遵守本服务条款以及服务展示页面的相关管理规范及流程。您了解上述协议及规范等的内容可能会不时变更。如本服务条款的任何内容发生变动,阿里云应通过提前30天在 www.aliyun.com 的适当版面公告向您提示修改内容。如您不同意阿里云对本服务条款所做的修改,您有权停止使用阿里云的服务,此等情况下,阿里云应与您进行服务费结算(如有),并且您应将业务迁出。如您继续使用阿里云服务,则视为您接受阿里云对本服务条款相关条款所做的修改。 3.1.2 您应按照阿里云的页面提示及本服务条款的约定支付相应服务费用。 3.1.3 您承诺: 3.1.3.1 不利用本服务从事DDoS防护、DNS防护等防护售卖业务; 3.1.3.2 不得将云盾DDoS防护服务各个部分分开用于任何目的; 3.1.3.3 除阿里云明示许可外,不得修改、翻译、改编、出租、转许可、在信息网络上传播或转让阿里云提供的软件,也不得逆向工程、反编译或试图以其他方式发现阿里云提供的软件的源代码; 3.1.3.4 若阿里云的服务涉及第三方软件之许可使用的,您同意遵守相关的许可协议的约束; 3.1.3.5 您利用云盾DDoS防护服务进行防护的业务须为正常的商业、科研等符合国家法律规定的业务,不得用于从事任何非法业务,包括但不限于: 3.1.3.5.1 违反国家规定的政治宣传和/或新闻; 3.1.3.5.2 涉及国家秘密和/或安全; 3.1.3.5.3 封建迷信和/或淫秽、色情和/或教唆犯罪; 3.1.3.5.4 博彩有奖、赌博游戏、“私服”、“外挂”等非法互联网出版活动; 3.1.3.5.5 违反国家民族和宗教政策; 3.1.3.5.6 妨碍互联网运行安全; 3.1.3.5.7 侵害他人合法权益和/或其他有损于社会秩序、社会治安、公共道德的活动; 3.1.3.5.8 其他违反法律法规、部门规章或国家政策的内容。 3.1.3.6 不建立或利用有关设备、配置运行与所购服务无关的程序或进程,或者故意编写恶意代码导致大量占用阿里云云计算资源(如云盾DDoS防护服务、网络带宽、存储空间等)所组成的平台(以下简称“云平台”)中的服务器内存、CPU或者网络带宽资源,给阿里云云平台或者阿里云的其他用户的网络、服务器(包括但不限于本地及外地和国际的网络、服务器等)、产品/应用等带来严重的负荷,影响阿里云与国际互联网或者阿里云与特定网络、服务器及阿里云内部的通畅联系,或者导致阿里云云平台产品与服务或者阿里云的其他用户网站所在的服务器宕机、死机或者用户基于云平台的产品/应用不可访问等; 3.1.3.7 不进行任何破坏或试图破坏网络安全的行为(包括但不限于钓鱼,黑客,网络诈骗,网站或空间中含有或涉嫌散播:病毒、木马、恶意代码,及通过虚拟服务器对其他网站、服务器进行涉嫌攻击行为如扫描、嗅探、ARP欺骗、DDoS等); 3.1.3.8 不进行任何改变或试图改变阿里云提供的系统配置或破坏系统安全的行为; 3.1.3.9 不利用阿里云提供的服务从事损害阿里云、阿里云的关联公司或阿里巴巴集团内包括但不限于阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里妈妈、阿里金融等(以下统称为阿里巴巴公司)各公司、网站合法权益之行为,前述损害阿里巴巴公司、网站合法权益的行为包括但不限于违反阿里巴巴公司公布的任何服务协议/条款、管理规范、交易规则等规范内容、破坏或试图破坏阿里巴巴公司公平交易环境或正常交易秩序等; 3.1.3.10 不从事其他违法、违规或违反阿里云服务条款的行为; 3.1.3.11 如阿里云发现您违反上述条款的约定,有权根据情况采取相应的处理措施,包括但不限于立即中止服务、终止服务等。如因您违反上述保证而给阿里云(包括阿里云关联公司)或阿里云合作伙伴造成损失的,您还应自行承担一切法律责任并赔偿损失; 3.1.3.12 如果第三方机构或个人对您提出质疑或投诉,阿里云将通知您,您有责任在规定时间内进行说明并出具证明材料,如您未能提供相反证据或您逾期未能反馈的,阿里云将采取包括但不限于立即中止服务或终止服务等处理措施。因您未及时更新联系方式或联系方式不正确而致使未能联系到您的,亦视为您逾期未能反馈; 3.1.3.13 阿里云依据第3.1.3.11条、第3.1.3.12条对您采取了中止服务、终止服务等措施而给您造成任何损失的,阿里云不承担任何责任。 3.1.4 您不应在阿里云服务或平台之上安装、使用盗版软件;您对自己行为(如自行安装的软件和进行的操作)所引起的结果承担全部责任。 3.1.5 您对自己存放在阿里云云平台上的数据以及进入和管理阿里云云平台上各类产品与服务的口令、密码的完整性和保密性负责。因您维护不当或保密不当或操作不当致使上述数据、口令、密码等丢失或泄漏所引起的一切损失和后果均由您自行承担。 3.1.6 您应向阿里云提交执行本服务条款的联系人和管理用户网络及云平台上各类产品与服务的人员名单和联系方式并提供必要的协助。如以上人员发生变动,您应自行将变动后的信息进行在线更新并及时通知阿里云。因您提供的人员的信息不真实、不准确、不完整,以及因以上人员的行为或不作为而产生的结果,均由您负责。 3.1.7 您了解阿里云无法保证其所提供的服务毫无瑕疵(如阿里云安全产品并不能保证您的硬件或软件的绝对安全),但阿里云承诺不断提升服务质量及服务水平。所以您同意:即使阿里云提供的服务存在瑕疵,但上述瑕疵是当时行业技术水平所无法避免的,其将不被视为阿里云违约。您同意和阿里云一同合作解决上述瑕疵问题。 3.1.8 您应仔细阅读阿里云就云盾DDoS防护服务在阿里云网站上的服务说明,自行判断云盾DDoS防护服务与您选择适用的操作系统、云服务器等产品或服务的适配性。 3.1.9 您应依照相关操作指引进行操作。由您手动设置的部分(如您对触发清洗阈值等参数的设置)及其产生的结果由您自行负责,请您自行把握风险并谨慎操作。 3.1.10 您将在所选购套餐的流量峰值范围内享受DDoS防护服务。如攻击流量超过您所购买的流量峰值,您应及时升级至更高流量峰值套餐,否则您的云服务器可能会被攻击导致服务中断。 3.2 阿里云的权利、义务 3.2.1 阿里云应按照本服务条款的约定及产品页面的服务标准,向您提供服务。 3.2.2 服务期限内,阿里云将为您提供如下客户服务: 3.2.2.1 阿里云为付费用户提供7×24售后故障服务,并为付费用户提供有效的联系方式并保证付费用户能够联系到故障联系人。故障联系人在明确故障后及时进行反馈; 3.2.2.2 阿里云提供7*24小时的在线工单服务系统,解答客户在使用中的问题。 3.2.3 阿里云将消除您非人为操作所出现的故障,但因您的原因和/或不可抗力以及非阿里云控制范围之内的事项除外。 3.2.4 阿里云提供本服务条款规定的技术支持,但不承担由于您的原因(包括但不限于代码质量,人为管理疏漏,自身安全管理等)造成的影响和损失。 3.2.5 阿里云应严格遵守保密义务。 4 知识产权 4.1 您承认阿里云向您提供的任何资料、技术或技术支持、软件、服务等的知识产权均属于阿里云或第三方所有。除阿里云或第三方明示同意外,您无权复制、传播、转让、许可或提供他人使用上述资源,否则应承担相应的责任。 5 保密条款 5.1 保密资料指由一方向另一方披露的所有技术及非技术信息(包括但不限于产品资料,产品计划,价格,财务及营销规划,业务战略,客户信息,客户数据,研发,软件硬件,API应用数据接口,技术说明,设计,特殊公式,特殊算法等)。 5.2 本服务条款任何一方同意对获悉的对方之上述保密资料予以保密,并严格限制接触上述保密信息的员工遵守本条之保密义务。除非国家机关依法强制要求或上述保密资料已经进入公有领域外,接受保密资料的一方不得对外披露。 5.3 本服务条款双方明确认可各自用户信息和业务数据等是各自的重要资产及重点保密信息。本服务条款双方同意尽最大的努力保护上述保密信息等不被披露。一旦发现有上述保密信息泄露事件,双方应合作采取一切合理措施避免或者减轻损害后果的产生。 5.4 本条款不因本服务条款的终止而失效。 6 期限与终止 6.1 阿里云云盾DDoS防护服务自您开通服务之日起即可使用,至法律规定或本服务条款约定的终止情形出现之时终止。 6.2 发生下列情形,云盾DDoS防护服务终止: 6.2.1 双方协商一致终止; 6.2.2 由于您严重违反本服务条款(包括但不限于a.您未按照本服务条款的约定履行付款义务,及/或b.您严重违反本服务条款中所做的承诺,及/或c.您严重违反法律规定等),阿里云有权按本服务条款的相关约定单方面终止服务,并不退还您已经支付的费用; 6.2.3 如因用户网站遭遇计算机病毒、网络入侵和攻击破坏(包括但不限于DDoS)等危害网络安全事项或行为(以下统称该等行为),阿里云云盾服务将在用户所选购套餐的流量峰值范围内提供DDoS防护服务,如果超过流量峰值或超过服务说明中防护范围,为使用户免受攻击,将会占用用户的网站或服务之相关资源及可能会造成用户的网站或服务在一定时间内不可被最终用户访问(以下统称“服务不可用”),用户理解并确认,该类服务不可用为阿里云履行云盾DDoS防护服务的正常履行行为,并将不视为阿里云对相关服务的违约;如该等行为给阿里云带来危害,或影响阿里云与国际互联网或者阿里云与特定网络、服务器及阿里云内部的通畅联系,阿里云将保留在未通知用户即暂停或终止用户在阿里云其他服务的权利,而无须承担任何义务和责任。 6.2.4 阿里云由于自身经营政策的变动,提前通过提前30天发网站内公告、在网站内合适版面发通知或给您发站内通知、书面通知的方式,终止本服务条款项下的服务; 6.2.5 在业务接入高防IP后,系统显示未发生攻击的情况下,支持5天无理由退款(提交工单)。 7 违约责任 7.1 本服务条款任何一方违约均须依法承担违约责任。 7.2 如果因阿里云原因造成您连续72小时不能正常使用服务的,您可终止接受服务,但非阿里云控制之内的原因引起的除外。 7.3 在任何情况下,阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性的损害,包括您使用阿里云服务而遭受的利润损失承担责任(即使您已被告知该等损失的可能性)。 7.4 在任何情况下,阿里云对本服务条款所承担的违约赔偿责任总额不超过向您收取的该违约行为所对应的云盾DDoS防护服务之服务费总额。 8 不可抗力 8.1 因不可抗力或者其他意外事件,使得本服务条款的履行不可能、不必要或者无意义的,遭受不可抗力、意外事件的一方不承担责任。 8.2 不可抗力、意外事件是指不能预见、不能克服并不能避免且对一方或双方当事人造成重大影响的客观事件,包括但不限于自然灾害如洪水、地震、瘟疫流行等以及社会事件如战争、动乱、政府行为、电信主干线路中断、黑客、网路堵塞、电信部门技术调整和政府管制等。 9 法律适用及争议解决 9.1 本服务条款受中华人民共和国法律管辖。 9.2 在执行本服务条款过程中如发生纠纷,双方应及时协商解决。协商不成时,任何一方可直接向杭州市西湖区人民法院提起诉讼。 10 附则 10.1.阿里云在 www.aliyun.com 相关页面上的服务说明、价格说明和您确认同意的订购页面是本服务条款不可分割的一部分,如果阿里云在 www.aliyun.com 相关页面上的服务说明、价格说明和您确认同意的订购页面与本服务条款有不一致之处,以本服务条款为准。 10.2 阿里云有权以提前30天在 www.aliyun.com 上公布或给您发站内通知或书面通知的方式将本服务条款的权利义务全部或者部分转移给阿里云的关联公司。 10.3 如果任何条款在性质上或其他方面理应地在此协议终止时继续存在,那么应视为继续存在的条款,这些条款包括但不局限于保证条款、保密条款、知识产权条款、法律适用及争议解决条款。 10.4 本服务条款项下,阿里云对您的所有通知均可通过网页公告、网站内通知、电子邮件、手机短信或书面信函等任一方式进行;该等通知于发送之日即视为已送达收件人。

2019-12-01 23:32:33 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本服务条款是阿里云计算有限公司(以下简称“阿里云”)与您就云盾DDoS防护服务的相关事项所订立的有效合约。您通过盖章、网络页面点击确认或以其他方式选择接受本服务条款,或实际使用阿里云提供的云盾DDoS防护服务,即表示您与阿里云已达成协议并同意接受本服务条款的全部约定内容。如若双方盖章文本与网络页面点击确认或以其他方式选择接受之服务条款文本,存有不一致之处,以双方盖章文本为准。 在接受本服务条款之前,请您仔细阅读本服务条款的全部内容(特别是以粗体及/或下划线标注的内容)。如果您对本服务条款的条款有疑问的,请通过阿里云官网(www.aliyun.com)公布的联系方式,进行询问,阿里云将向您解释条款内容。如果您不同意本服务条款的任意内容,或者无法准确理解阿里云对条款的解释,请不要进行后续操作。 1 定义 1.1 本条款中的“您”是指:所有使用阿里云云盾DDoS防护服务的主体(包括但不限于个人、团队、公司、组织等),或称“用户”。 1.2 本条款中“服务”指:阿里云向您提供 www.aliyun.com 网站上所展示的云盾DDoS防护服务以及相关的技术及网络支持服务。 1.3 DDoS: Distributed Denial of Service,即分布式拒绝服务攻击,在云端该攻击表现为,通过仿冒大量的正常服务请求来阻止用户访问其在云端数据、应用程序或网站。 1.4 清洗:本服务对进入用户的数据流量进行实时监控,及时发现包括DDoS攻击在内的异常流量。在不影响正常业务的前提下,清洗掉异常流量, 即将可疑流量从原始网络路径中重定向到净化产品上进行恶意流量的识别和剥离,还原出的合法流量回注到原网络中转发给目标系统。 1.5 DDoS防护服务:基于流量清洗、黑洞技术等方式为用户提供的DDoS攻击防护服务,用户在购买了对应流量峰值的DDoS防护服务套餐后,在被DDoS攻击时,且未超过流量峰值的情况下,用户的云服务器可正常运行。 1.6 触发清洗阈值:指的是触发流量清洗所需要的最低值,包括每秒流量,每秒报文数量,每秒HTTP请求数三个触发清洗的阈值,用户云服务器的流量超过三个中的任意一个,都会触发清洗。 1.7 流量峰值:指某一段时间内云服务器产生的流量最大值。 2 服务费用 2.1 阿里云将在阿里云官网公布云盾DDoS防护服务的计费模式、价格体系等信息。具体计费规则请您查看 www.aliyun.com 上的页面公告,且按照页面公布的当时有效的计费模式与标准为准。 2.2 在您付费之后,阿里云才开始为您提供服务。您未在下单后7天内付费的,本服务条款以及与您就服务所达成的一切行为失效。 2.3 服务期满双方愿意继续合作的,您至少应在服务期满前7天前支付续费款项,以使服务得以继续进行。如续费时阿里云对产品体系、名称或价格进行调整的,双方同意按照届时有效的新的产品体系、名称或价格履行。 2.4 阿里云保留在您未按照约定支付全部费用之前不向您提供服务和/或技术支持,或者终止服务和/或技术支持的权利,同时,阿里云保留对后付费服务中的欠费行为追究法律责任的权利。 2.5 您理解并同意,阿里云有权根据经营情况,不定期的对云盾DDoS防护服务的产品体系、名称或价格、计费模式等进行调整。阿里云将尽合理范围内的最大努力,将前述调整及变化,通过官网公告、站内通知等方式提前告知您,或提前发送至您预留的联系方式。 2.6 阿里云有权根据其自身业务推广的需要不时推出优惠活动,您完全理解,所有的优惠活动以及业务推广服务都是阿里云提供的一次性特别优惠,优惠内容不包括赠送服务项目的修改、更新及维护费用,并且赠送服务项目不可折价冲抵服务价格。 3 权利义务 3.1 您的权利、义务 3.1.1 您同意遵守本服务条款以及服务展示页面的相关管理规范及流程。您了解上述协议及规范等的内容可能会不时变更。如本服务条款的任何内容发生变动,阿里云应通过提前30天在 www.aliyun.com 的适当版面公告向您提示修改内容。如您不同意阿里云对本服务条款所做的修改,您有权停止使用阿里云的服务,此等情况下,阿里云应与您进行服务费结算(如有),并且您应将业务迁出。如您继续使用阿里云服务,则视为您接受阿里云对本服务条款相关条款所做的修改。 3.1.2 您应按照阿里云的页面提示及本服务条款的约定支付相应服务费用。 3.1.3 您承诺: 3.1.3.1 不利用本服务从事DDoS防护、DNS防护等防护售卖业务; 3.1.3.2 不得将云盾DDoS防护服务各个部分分开用于任何目的; 3.1.3.3 除阿里云明示许可外,不得修改、翻译、改编、出租、转许可、在信息网络上传播或转让阿里云提供的软件,也不得逆向工程、反编译或试图以其他方式发现阿里云提供的软件的源代码; 3.1.3.4 若阿里云的服务涉及第三方软件之许可使用的,您同意遵守相关的许可协议的约束; 3.1.3.5 您利用云盾DDoS防护服务进行防护的业务须为正常的商业、科研等符合国家法律规定的业务,不得用于从事任何非法业务,包括但不限于: 3.1.3.5.1 违反国家规定的政治宣传和/或新闻; 3.1.3.5.2 涉及国家秘密和/或安全; 3.1.3.5.3 封建迷信和/或淫秽、色情和/或教唆犯罪; 3.1.3.5.4 博彩有奖、赌博游戏、“私服”、“外挂”等非法互联网出版活动; 3.1.3.5.5 违反国家民族和宗教政策; 3.1.3.5.6 妨碍互联网运行安全; 3.1.3.5.7 侵害他人合法权益和/或其他有损于社会秩序、社会治安、公共道德的活动; 3.1.3.5.8 其他违反法律法规、部门规章或国家政策的内容。 3.1.3.6 不建立或利用有关设备、配置运行与所购服务无关的程序或进程,或者故意编写恶意代码导致大量占用阿里云云计算资源(如云盾DDoS防护服务、网络带宽、存储空间等)所组成的平台(以下简称“云平台”)中的服务器内存、CPU或者网络带宽资源,给阿里云云平台或者阿里云的其他用户的网络、服务器(包括但不限于本地及外地和国际的网络、服务器等)、产品/应用等带来严重的负荷,影响阿里云与国际互联网或者阿里云与特定网络、服务器及阿里云内部的通畅联系,或者导致阿里云云平台产品与服务或者阿里云的其他用户网站所在的服务器宕机、死机或者用户基于云平台的产品/应用不可访问等; 3.1.3.7 不进行任何破坏或试图破坏网络安全的行为(包括但不限于钓鱼,黑客,网络诈骗,网站或空间中含有或涉嫌散播:病毒、木马、恶意代码,及通过虚拟服务器对其他网站、服务器进行涉嫌攻击行为如扫描、嗅探、ARP欺骗、DDoS等); 3.1.3.8 不进行任何改变或试图改变阿里云提供的系统配置或破坏系统安全的行为; 3.1.3.9 不利用阿里云提供的服务从事损害阿里云、阿里云的关联公司或阿里巴巴集团内包括但不限于阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里妈妈、阿里金融等(以下统称为阿里巴巴公司)各公司、网站合法权益之行为,前述损害阿里巴巴公司、网站合法权益的行为包括但不限于违反阿里巴巴公司公布的任何服务协议/条款、管理规范、交易规则等规范内容、破坏或试图破坏阿里巴巴公司公平交易环境或正常交易秩序等; 3.1.3.10 不从事其他违法、违规或违反阿里云服务条款的行为; 3.1.3.11 如阿里云发现您违反上述条款的约定,有权根据情况采取相应的处理措施,包括但不限于立即中止服务、终止服务等。如因您违反上述保证而给阿里云(包括阿里云关联公司)或阿里云合作伙伴造成损失的,您还应自行承担一切法律责任并赔偿损失; 3.1.3.12 如果第三方机构或个人对您提出质疑或投诉,阿里云将通知您,您有责任在规定时间内进行说明并出具证明材料,如您未能提供相反证据或您逾期未能反馈的,阿里云将采取包括但不限于立即中止服务或终止服务等处理措施。因您未及时更新联系方式或联系方式不正确而致使未能联系到您的,亦视为您逾期未能反馈; 3.1.3.13 阿里云依据第3.1.3.11条、第3.1.3.12条对您采取了中止服务、终止服务等措施而给您造成任何损失的,阿里云不承担任何责任。 3.1.4 您不应在阿里云服务或平台之上安装、使用盗版软件;您对自己行为(如自行安装的软件和进行的操作)所引起的结果承担全部责任。 3.1.5 您对自己存放在阿里云云平台上的数据以及进入和管理阿里云云平台上各类产品与服务的口令、密码的完整性和保密性负责。因您维护不当或保密不当或操作不当致使上述数据、口令、密码等丢失或泄漏所引起的一切损失和后果均由您自行承担。 3.1.6 您应向阿里云提交执行本服务条款的联系人和管理用户网络及云平台上各类产品与服务的人员名单和联系方式并提供必要的协助。如以上人员发生变动,您应自行将变动后的信息进行在线更新并及时通知阿里云。因您提供的人员的信息不真实、不准确、不完整,以及因以上人员的行为或不作为而产生的结果,均由您负责。 3.1.7 您了解阿里云无法保证其所提供的服务毫无瑕疵(如阿里云安全产品并不能保证您的硬件或软件的绝对安全),但阿里云承诺不断提升服务质量及服务水平。所以您同意:即使阿里云提供的服务存在瑕疵,但上述瑕疵是当时行业技术水平所无法避免的,其将不被视为阿里云违约。您同意和阿里云一同合作解决上述瑕疵问题。 3.1.8 您应仔细阅读阿里云就云盾DDoS防护服务在阿里云网站上的服务说明,自行判断云盾DDoS防护服务与您选择适用的操作系统、云服务器等产品或服务的适配性。 3.1.9 您应依照相关操作指引进行操作。由您手动设置的部分(如您对触发清洗阈值等参数的设置)及其产生的结果由您自行负责,请您自行把握风险并谨慎操作。 3.1.10 您将在所选购套餐的流量峰值范围内享受DDoS防护服务。如攻击流量超过您所购买的流量峰值,您应及时升级至更高流量峰值套餐,否则您的云服务器可能会被攻击导致服务中断。 3.2 阿里云的权利、义务 3.2.1 阿里云应按照本服务条款的约定及产品页面的服务标准,向您提供服务。 3.2.2 服务期限内,阿里云将为您提供如下客户服务: 3.2.2.1 阿里云为付费用户提供7×24售后故障服务,并为付费用户提供有效的联系方式并保证付费用户能够联系到故障联系人。故障联系人在明确故障后及时进行反馈; 3.2.2.2 阿里云提供7*24小时的在线工单服务系统,解答客户在使用中的问题。 3.2.3 阿里云将消除您非人为操作所出现的故障,但因您的原因和/或不可抗力以及非阿里云控制范围之内的事项除外。 3.2.4 阿里云提供本服务条款规定的技术支持,但不承担由于您的原因(包括但不限于代码质量,人为管理疏漏,自身安全管理等)造成的影响和损失。 3.2.5 阿里云应严格遵守保密义务。 4 知识产权 4.1 您承认阿里云向您提供的任何资料、技术或技术支持、软件、服务等的知识产权均属于阿里云或第三方所有。除阿里云或第三方明示同意外,您无权复制、传播、转让、许可或提供他人使用上述资源,否则应承担相应的责任。 5 保密条款 5.1 保密资料指由一方向另一方披露的所有技术及非技术信息(包括但不限于产品资料,产品计划,价格,财务及营销规划,业务战略,客户信息,客户数据,研发,软件硬件,API应用数据接口,技术说明,设计,特殊公式,特殊算法等)。 5.2 本服务条款任何一方同意对获悉的对方之上述保密资料予以保密,并严格限制接触上述保密信息的员工遵守本条之保密义务。除非国家机关依法强制要求或上述保密资料已经进入公有领域外,接受保密资料的一方不得对外披露。 5.3 本服务条款双方明确认可各自用户信息和业务数据等是各自的重要资产及重点保密信息。本服务条款双方同意尽最大的努力保护上述保密信息等不被披露。一旦发现有上述保密信息泄露事件,双方应合作采取一切合理措施避免或者减轻损害后果的产生。 5.4 本条款不因本服务条款的终止而失效。 6 期限与终止 6.1 阿里云云盾DDoS防护服务自您开通服务之日起即可使用,至法律规定或本服务条款约定的终止情形出现之时终止。 6.2 发生下列情形,云盾DDoS防护服务终止: 6.2.1 双方协商一致终止; 6.2.2 由于您严重违反本服务条款(包括但不限于a.您未按照本服务条款的约定履行付款义务,及/或b.您严重违反本服务条款中所做的承诺,及/或c.您严重违反法律规定等),阿里云有权按本服务条款的相关约定单方面终止服务,并不退还您已经支付的费用; 6.2.3 如因用户网站遭遇计算机病毒、网络入侵和攻击破坏(包括但不限于DDoS)等危害网络安全事项或行为(以下统称该等行为),阿里云云盾服务将在用户所选购套餐的流量峰值范围内提供DDoS防护服务,如果超过流量峰值或超过服务说明中防护范围,为使用户免受攻击,将会占用用户的网站或服务之相关资源及可能会造成用户的网站或服务在一定时间内不可被最终用户访问(以下统称“服务不可用”),用户理解并确认,该类服务不可用为阿里云履行云盾DDoS防护服务的正常履行行为,并将不视为阿里云对相关服务的违约;如该等行为给阿里云带来危害,或影响阿里云与国际互联网或者阿里云与特定网络、服务器及阿里云内部的通畅联系,阿里云将保留在未通知用户即暂停或终止用户在阿里云其他服务的权利,而无须承担任何义务和责任。 6.2.4 阿里云由于自身经营政策的变动,提前通过提前30天发网站内公告、在网站内合适版面发通知或给您发站内通知、书面通知的方式,终止本服务条款项下的服务; 6.2.5 在业务接入高防IP后,系统显示未发生攻击的情况下,支持5天无理由退款(提交工单)。 7 违约责任 7.1 本服务条款任何一方违约均须依法承担违约责任。 7.2 如果因阿里云原因造成您连续72小时不能正常使用服务的,您可终止接受服务,但非阿里云控制之内的原因引起的除外。 7.3 在任何情况下,阿里云均不对任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性的损害,包括您使用阿里云服务而遭受的利润损失承担责任(即使您已被告知该等损失的可能性)。 7.4 在任何情况下,阿里云对本服务条款所承担的违约赔偿责任总额不超过向您收取的该违约行为所对应的云盾DDoS防护服务之服务费总额。 8 不可抗力 8.1 因不可抗力或者其他意外事件,使得本服务条款的履行不可能、不必要或者无意义的,遭受不可抗力、意外事件的一方不承担责任。 8.2 不可抗力、意外事件是指不能预见、不能克服并不能避免且对一方或双方当事人造成重大影响的客观事件,包括但不限于自然灾害如洪水、地震、瘟疫流行等以及社会事件如战争、动乱、政府行为、电信主干线路中断、黑客、网路堵塞、电信部门技术调整和政府管制等。 9 法律适用及争议解决 9.1 本服务条款受中华人民共和国法律管辖。 9.2 在执行本服务条款过程中如发生纠纷,双方应及时协商解决。协商不成时,任何一方可直接向杭州市西湖区人民法院提起诉讼。 10 附则 10.1.阿里云在 www.aliyun.com 相关页面上的服务说明、价格说明和您确认同意的订购页面是本服务条款不可分割的一部分,如果阿里云在 www.aliyun.com 相关页面上的服务说明、价格说明和您确认同意的订购页面与本服务条款有不一致之处,以本服务条款为准。 10.2 阿里云有权以提前30天在 www.aliyun.com 上公布或给您发站内通知或书面通知的方式将本服务条款的权利义务全部或者部分转移给阿里云的关联公司。 10.3 如果任何条款在性质上或其他方面理应地在此协议终止时继续存在,那么应视为继续存在的条款,这些条款包括但不局限于保证条款、保密条款、知识产权条款、法律适用及争议解决条款。 10.4 本服务条款项下,阿里云对您的所有通知均可通过网页公告、网站内通知、电子邮件、手机短信或书面信函等任一方式进行;该等通知于发送之日即视为已送达收件人。

2019-12-01 23:32:33 0 浏览量 回答数 0

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技术小菜鸟 2019-12-01 21:41:32 7022 浏览量 回答数 1

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达达O2O后台架构演进实践:从0到4000高并发请求背后的努力:报错

kun坤 2020-06-09 15:20:48 4 浏览量 回答数 1

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134题 其实就是水平扩容了,Zookeeper在这方面不太好。两种方式:全部重启:关闭所有Zookeeper服务,修改配置之后启动。不影响之前客户端的会话。逐个重启:这是比较常用的方式。 133题 集群最低3(2N+1)台,保证奇数,主要是为了选举算法。一个由 3 台机器构成的 ZooKeeper 集群,能够在挂掉 1 台机器后依然正常工作,而对于一个由 5 台服务器构成的 ZooKeeper 集群,能够对 2 台机器挂掉的情况进行容灾。注意,如果是一个由6台服务器构成的 ZooKeeper 集群,同样只能够挂掉 2 台机器,因为如果挂掉 3 台,剩下的机器就无法实现过半了。 132题 基于“过半”设计原则,ZooKeeper 在运行期间,集群中至少有过半的机器保存了最新的数据。因此,只要集群中超过半数的机器还能够正常工作,整个集群就能够对外提供服务。 131题 不是。官方声明:一个Watch事件是一个一次性的触发器,当被设置了Watch的数据发生了改变的时候,则服务器将这个改变发送给设置了Watch的客户端,以便通知它们。为什么不是永久的,举个例子,如果服务端变动频繁,而监听的客户端很多情况下,每次变动都要通知到所有的客户端,这太消耗性能了。一般是客户端执行getData(“/节点A”,true),如果节点A发生了变更或删除,客户端会得到它的watch事件,但是在之后节点A又发生了变更,而客户端又没有设置watch事件,就不再给客户端发送。在实际应用中,很多情况下,我们的客户端不需要知道服务端的每一次变动,我只要最新的数据即可。 130题 数据发布/订阅,负载均衡,命名服务,分布式协调/通知,集群管理,Master 选举,分布式锁,分布式队列 129题 客户端 SendThread 线程接收事件通知, 交由 EventThread 线程回调 Watcher。客户端的 Watcher 机制同样是一次性的, 一旦被触发后, 该 Watcher 就失效了。 128题 1、服务端接收 Watcher 并存储; 2、Watcher 触发; 2.1 封装 WatchedEvent; 2.2 查询 Watcher; 2.3 没找到;说明没有客户端在该数据节点上注册过 Watcher; 2.4 找到;提取并从 WatchTable 和 Watch2Paths 中删除对应 Watcher; 3、调用 process 方法来触发 Watcher。 127题 1.调用 getData()/getChildren()/exist()三个 API,传入 Watcher 对象 2.标记请求 request,封装 Watcher 到 WatchRegistration 3.封装成 Packet 对象,发服务端发送 request 4.收到服务端响应后,将 Watcher 注册到 ZKWatcherManager 中进行管理 5.请求返回,完成注册。 126题 Zookeeper 允许客户端向服务端的某个 Znode 注册一个 Watcher 监听,当服务端的一些指定事件触发了这个 Watcher,服务端会向指定客户端发送一个事件通知来实现分布式的通知功能,然后客户端根据 Watcher 通知状态和事件类型做出业务上的改变。工作机制:(1)客户端注册 watcher(2)服务端处理 watcher(3)客户端回调 watcher 125题 服务器具有四种状态,分别是 LOOKING、FOLLOWING、LEADING、OBSERVING。 LOOKING:寻 找 Leader 状态。当服务器处于该状态时,它会认为当前集群中没有 Leader,因此需要进入 Leader 选举状态。 FOLLOWING:跟随者状态。表明当前服务器角色是 Follower。 LEADING:领导者状态。表明当前服务器角色是 Leader。 OBSERVING:观察者状态。表明当前服务器角色是 Observer。 124题 Zookeeper 有三种部署模式:单机部署:一台集群上运行;集群部署:多台集群运行;伪集群部署:一台集群启动多个 Zookeeper 实例运行。 123题 Paxos算法是分布式选举算法,Zookeeper使用的 ZAB协议(Zookeeper原子广播),二者有相同的地方,比如都有一个Leader,用来协调N个Follower的运行;Leader要等待超半数的Follower做出正确反馈之后才进行提案;二者都有一个值来代表Leader的周期。不同的地方在于:ZAB用来构建高可用的分布式数据主备系统(Zookeeper),Paxos是用来构建分布式一致性状态机系统。Paxos算法、ZAB协议要想讲清楚可不是一时半会的事儿,自1990年莱斯利·兰伯特提出Paxos算法以来,因为晦涩难懂并没有受到重视。后续几年,兰伯特通过好几篇论文对其进行更进一步地解释,也直到06年谷歌发表了三篇论文,选择Paxos作为chubby cell的一致性算法,Paxos才真正流行起来。对于普通开发者来说,尤其是学习使用Zookeeper的开发者明确一点就好:分布式Zookeeper选举Leader服务器的算法与Paxos有很深的关系。 122题 ZAB协议是为分布式协调服务Zookeeper专门设计的一种支持崩溃恢复的原子广播协议(paxos算法的一种实现)。ZAB协议包括两种基本的模式:崩溃恢复和消息广播。当整个zookeeper集群刚刚启动或者Leader服务器宕机、重启或者网络故障导致不存在过半的服务器与Leader服务器保持正常通信时,所有进程(服务器)进入崩溃恢复模式,首先选举产生新的Leader服务器,然后集群中Follower服务器开始与新的Leader服务器进行数据同步,当集群中超过半数机器与该Leader服务器完成数据同步之后,退出恢复模式进入消息广播模式,Leader服务器开始接收客户端的事务请求生成事物提案来进行事务请求处理。 121题 Zookeeper本身也是集群,推荐配置不少于3个服务器。Zookeeper自身也要保证当一个节点宕机时,其他节点会继续提供服务。如果是一个Follower宕机,还有2台服务器提供访问,因为Zookeeper上的数据是有多个副本的,数据并不会丢失;如果是一个Leader宕机,Zookeeper会选举出新的Leader。ZK集群的机制是只要超过半数的节点正常,集群就能正常提供服务。只有在ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。所以,3个节点的cluster可以挂掉1个节点(leader可以得到2票>1.5),2个节点的cluster就不能挂掉任何1个节点了(leader可以得到1票<=1)。 120题 选完Leader以后,zk就进入状态同步过程。1、Leader等待server连接;2、Follower连接leader,将最大的zxid发送给leader;3、Leader根据follower的zxid确定同步点;4、完成同步后通知follower 已经成为uptodate状态;5、Follower收到uptodate消息后,又可以重新接受client的请求进行服务了。 119题 在zookeeper集群中也是一样,每个节点都会投票,如果某个节点获得超过半数以上的节点的投票,则该节点就是leader节点了。zookeeper中有三种选举算法,分别是LeaderElection,FastLeaderElection,AuthLeaderElection, FastLeaderElection此算法和LeaderElection不同的是它不会像后者那样在每轮投票中要搜集到所有结果后才统计投票结果,而是不断的统计结果,一旦没有新的影响leader结果的notification出现就返回投票结果。这样的效率更高。 118题 zk的负载均衡是可以调控,nginx只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件;但是nginx的吞吐量比zk大很多,应该说按业务选择用哪种方式。 117题 Zookeeper 的核心是原子广播,这个机制保证了各个Server之间的同步。实现这个机制的协议叫做Zab协议。Zab协议有两种模式,它们分别是恢复模式(选主)和广播模式(同步)。当服务启动或者在领导者崩溃后,Zab就进入了恢复模式,当领导者被选举出来,且大多数Server完成了和 leader的状态同步以后,恢复模式就结束了。状态同步保证了leader和Server具有相同的系统状态。 116题 有临时节点和永久节点,分再细一点有临时有序/无序节点,有永久有序/无序节点。当创建临时节点的程序结束后,临时节点会自动消失,临时节点上的数据也会一起消失。 115题 在分布式环境中,有些业务逻辑只需要集群中的某一台机器进行执行,其他的机器可以共享这个结果,这样可以大大减少重复计算,提高性能,这就是主节点存在的意义。 114题 ZooKeeper 实现分布式事务,类似于两阶段提交,总共分为以下 4 步:客户端先给 ZooKeeper 节点发送写请求;ZooKeeper 节点将写请求转发给 Leader 节点,Leader 广播给集群要求投票,等待确认;Leader 收到确认,统计投票,票数过半则提交事务;事务提交成功后,ZooKeeper 节点告知客户端。 113题 ZooKeeper 实现分布式锁的步骤如下:客户端连接 ZooKeeper,并在 /lock 下创建临时的且有序的子节点,第一个客户端对应的子节点为 /lock/lock-10000000001,第二个为 /lock/lock-10000000002,以此类推。客户端获取 /lock 下的子节点列表,判断自己创建的子节点是否为当前子节点列表中序号最小的子节点,如果是则认为获得锁,否则监听刚好在自己之前一位的子节点删除消息,获得子节点变更通知后重复此步骤直至获得锁;执行业务代码;完成业务流程后,删除对应的子节点释放锁。 112题 ZooKeeper 特性如下:顺序一致性(Sequential Consistency):来自相同客户端提交的事务,ZooKeeper 将严格按照其提交顺序依次执行;原子性(Atomicity):于 ZooKeeper 集群中提交事务,事务将“全部完成”或“全部未完成”,不存在“部分完成”;单一系统镜像(Single System Image):客户端连接到 ZooKeeper 集群的任意节点,其获得的数据视图都是相同的;可靠性(Reliability):事务一旦完成,其产生的状态变化将永久保留,直到其他事务进行覆盖;实时性(Timeliness):事务一旦完成,客户端将于限定的时间段内,获得最新的数据。 111题 ZooKeeper 通常有三种搭建模式:单机模式:zoo.cfg 中只配置一个 server.id 就是单机模式了,此模式一般用在测试环境,如果当前主机宕机,那么所有依赖于当前 ZooKeeper 服务工作的其他服务器都不能进行正常工作;伪分布式模式:在一台机器启动不同端口的 ZooKeeper,配置到 zoo.cfg 中,和单机模式相同,此模式一般用在测试环境;分布式模式:多台机器各自配置 zoo.cfg 文件,将各自互相加入服务器列表,上面搭建的集群就是这种完全分布式。 110题 ZooKeeper 主要提供以下功能:分布式服务注册与订阅:在分布式环境中,为了保证高可用性,通常同一个应用或同一个服务的提供方都会部署多份,达到对等服务。而消费者就须要在这些对等的服务器中选择一个来执行相关的业务逻辑,比较典型的服务注册与订阅,如 Dubbo。分布式配置中心:发布与订阅模型,即所谓的配置中心,顾名思义就是发布者将数据发布到 ZooKeeper 节点上,供订阅者获取数据,实现配置信息的集中式管理和动态更新。命名服务:在分布式系统中,通过命名服务客户端应用能够根据指定名字来获取资源、服务地址和提供者等信息。分布式锁:这个主要得益于 ZooKeeper 为我们保证了数据的强一致性。 109题 Dubbo是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。 108题 Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。 107题 Dubbo超时时间设置有两种方式: 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。 106题 Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀; RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题; LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求; ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动; 缺省时为Random随机调用。 105题 Consumer(消费者),连接注册中心 ,并发送应用信息、所求服务信息至注册中心。 注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。 Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。 Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。 104题 Provider:暴露服务的服务提供方。 Consumer:调用远程服务的服务消费方。 Registry:服务注册与发现的注册中心。 Monitor:统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。 Container:服务运行容器。 103题 主要就是如下3个核心功能: Remoting:网络通信框架,提供对多种NIO框架抽象封装,包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。 Cluster:服务框架,提供基于接口方法的透明远程过程调用,包括多协议支持,以及软负载均衡,失败容错,地址路由,动态配置等集群支持。 Registry:服务注册,基于注册中心目录服务,使服务消费方能动态的查找服务提供方,使地址透明,使服务提供方可以平滑增加或减少机器。 102题 透明化的远程方法调用,就像调用本地方法一样调用远程方法,只需简单配置,没有任何API侵入。软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址,并且能够平滑添加或删除服务提供者。 101题 垂直分表定义:将一个表按照字段分成多表,每个表存储其中一部分字段。水平分表是在同一个数据库内,把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 100题 垂直分库是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,每个库可以放在不同的服务器上,它的核心理念是专库专用。水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。 99题 QPS:每秒查询数。TPS:每秒处理事务数。Uptime:服务器已经运行的时间,单位秒。Questions:已经发送给数据库查询数。Com_select:查询次数,实际操作数据库的。Com_insert:插入次数。Com_delete:删除次数。Com_update:更新次数。Com_commit:事务次数。Com_rollback:回滚次数。 98题 如果需要跨主机进行JOIN,跨应用进行JOIN,或者数据库不能获得较好的执行计划,都可以自己通过程序来实现JOIN。 例如:SELECT a.,b. FROM a,b WHERE a.col1=b.col1 AND a.col2> 10 ORDER BY a.col2; 可以利用程序实现,先SELECT * FROM a WHERE a.col2>10 ORDER BY a.col2;–(1) 利用(1)的结果集,做循环,SELECT * FROM b WHERE b.col1=a.col1; 这样可以避免排序,可以在程序里控制执行的速度,有效降低数据库压力,也可以实现跨主机的JOIN。 97题 搭建复制的必备条件:复制的机器之间网络通畅,Master打开了binlog。 搭建复制步骤:建立用户并设置权限,修改配置文件,查看master状态,配置slave,启动从服务,查看slave状态,主从测试。 96题 Heartbeat方案:利用Heartbeat管理VIP,利用crm管理MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下没有分库的标准方案)。 LVS+Keepalived方案:利用Keepalived管理LVS和VIP,LVS分发请求到MySQL,MySQL进行双M复制。(Linux系统下无分库无事务的方案)。 Cobar方案:利用Cobar进行HA和分库,应用程序请求Cobar,Cobar转发请求道数据库。(有分库的标准方案,Unix下唯一方案)。 95题 聚集(clustered)索引,也叫聚簇索引,数据行的物理顺序与列值(一般是主键的那一列)的逻辑顺序相同,一个表中只能拥有一个聚集索引。但是,覆盖索引可以模拟多个聚集索引。存储引擎负责实现索引,因此不是所有的存储索引都支持聚集索引。当前,SolidDB和InnoDB是唯一支持聚集索引的存储引擎。 优点:可以把相关数据保存在一起。数据访问快。 缺点:聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。聚集能最大限度地提升I/O密集负载的性能。建立在聚集索引上的表在插入新行,或者在行的主键被更新,该行必须被移动的时候会进行分页。聚集表可会比全表扫描慢,尤其在表存储得比较稀疏或因为分页而没有顺序存储的时候。第二(非聚集)索引可能会比预想的大,因为它们的叶子节点包含了被引用行的主键列。 94题 以下原因是导致mysql 表毁坏的常见原因: 服务器突然断电导致数据文件损坏; 强制关机,没有先关闭mysql 服务; mysqld 进程在写表时被杀掉; 使用myisamchk 的同时,mysqld 也在操作表; 磁盘故障;服务器死机;mysql 本身的bug 。 93题 1.定位慢查询 首先先打开慢查询日志设置慢查询时间; 2.分析慢查询(使用explain工具分析sql语句); 3.优化慢查询 。

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 13:55:41 0 浏览量 回答数 0

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92题 一般来说,建立INDEX有以下益处:提高查询效率;建立唯一索引以保证数据的唯一性;设计INDEX避免排序。 缺点,INDEX的维护有以下开销:叶节点的‘分裂’消耗;INSERT、DELETE和UPDATE操作在INDEX上的维护开销;有存储要求;其他日常维护的消耗:对恢复的影响,重组的影响。 需要建立索引的情况:为了建立分区数据库的PATITION INDEX必须建立; 为了保证数据约束性需要而建立的INDEX必须建立; 为了提高查询效率,则考虑建立(是否建立要考虑相关性能及维护开销); 考虑在使用UNION,DISTINCT,GROUP BY,ORDER BY等字句的列上加索引。 91题 作用:加快查询速度。原则:(1) 如果某属性或属性组经常出现在查询条件中,考虑为该属性或属性组建立索引;(2) 如果某个属性常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,考虑为该属性建立索引;(3) 如果某属性经常出现在连接操作的连接条件中,考虑为该属性或属性组建立索引。 90题 快照Snapshot是一个文件系统在特定时间里的镜像,对于在线实时数据备份非常有用。快照对于拥有不能停止的应用或具有常打开文件的文件系统的备份非常重要。对于只能提供一个非常短的备份时间而言,快照能保证系统的完整性。 89题 游标用于定位结果集的行,通过判断全局变量@@FETCH_STATUS可以判断是否到了最后,通常此变量不等于0表示出错或到了最后。 88题 事前触发器运行于触发事件发生之前,而事后触发器运行于触发事件发生之后。通常事前触发器可以获取事件之前和新的字段值。语句级触发器可以在语句执行前或后执行,而行级触发在触发器所影响的每一行触发一次。 87题 MySQL可以使用多个字段同时建立一个索引,叫做联合索引。在联合索引中,如果想要命中索引,需要按照建立索引时的字段顺序挨个使用,否则无法命中索引。具体原因为:MySQL使用索引时需要索引有序,假设现在建立了"name,age,school"的联合索引,那么索引的排序为: 先按照name排序,如果name相同,则按照age排序,如果age的值也相等,则按照school进行排序。因此在建立联合索引的时候应该注意索引列的顺序,一般情况下,将查询需求频繁或者字段选择性高的列放在前面。此外可以根据特例的查询或者表结构进行单独的调整。 86题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 85题 存储过程是一组Transact-SQL语句,在一次编译后可以执行多次。因为不必重新编译Transact-SQL语句,所以执行存储过程可以提高性能。触发器是一种特殊类型的存储过程,不由用户直接调用。创建触发器时会对其进行定义,以便在对特定表或列作特定类型的数据修改时执行。 84题 存储过程是用户定义的一系列SQL语句的集合,涉及特定表或其它对象的任务,用户可以调用存储过程,而函数通常是数据库已定义的方法,它接收参数并返回某种类型的值并且不涉及特定用户表。 83题 减少表连接,减少复杂 SQL,拆分成简单SQL。减少排序:非必要不排序,利用索引排序,减少参与排序的记录数。尽量避免 select *。尽量用 join 代替子查询。尽量少使用 or,使用 in 或者 union(union all) 代替。尽量用 union all 代替 union。尽量早的将无用数据过滤:选择更优的索引,先分页再Join…。避免类型转换:索引失效。优先优化高并发的 SQL,而不是执行频率低某些“大”SQL。从全局出发优化,而不是片面调整。尽可能对每一条SQL进行 explain。 82题 如果条件中有or,即使其中有条件带索引也不会使用(要想使用or,又想让索引生效,只能将or条件中的每个列都加上索引)。对于多列索引,不是使用的第一部分,则不会使用索引。like查询是以%开头。如果列类型是字符串,那一定要在条件中将数据使用引号引用起来,否则不使用索引。如果mysql估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引。例如,使用<>、not in 、not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,MySQL就有可能不使用索引。 81题 主键不能重复,不能为空,唯一键不能重复,可以为空。建立主键的目的是让外键来引用。一个表最多只有一个主键,但可以有很多唯一键。 80题 空值('')是不占用空间的,判断空字符用=''或者<>''来进行处理。NULL值是未知的,且占用空间,不走索引;判断 NULL 用 IS NULL 或者 is not null ,SQL 语句函数中可以使用 ifnull ()函数来进行处理。无法比较 NULL 和 0;它们是不等价的。无法使用比较运算符来测试 NULL 值,比如 =, <, 或者 <>。NULL 值可以使用 <=> 符号进行比较,该符号与等号作用相似,但对NULL有意义。进行 count ()统计某列的记录数的时候,如果采用的 NULL 值,会被系统自动忽略掉,但是空值是统计到其中。 79题 HEAP表是访问数据速度最快的MySQL表,他使用保存在内存中的散列索引。一旦服务器重启,所有heap表数据丢失。BLOB或TEXT字段是不允许的。只能使用比较运算符=,<,>,=>,= <。HEAP表不支持AUTO_INCREMENT。索引不可为NULL。 78题 如果想输入字符为十六进制数字,可以输入带有单引号的十六进制数字和前缀(X),或者只用(Ox)前缀输入十六进制数字。如果表达式上下文是字符串,则十六进制数字串将自动转换为字符串。 77题 Mysql服务器通过权限表来控制用户对数据库的访问,权限表存放在mysql数据库里,由mysql_install_db脚本初始化。这些权限表分别user,db,table_priv,columns_priv和host。 76题 在缺省模式下,MYSQL是autocommit模式的,所有的数据库更新操作都会即时提交,所以在缺省情况下,mysql是不支持事务的。但是如果你的MYSQL表类型是使用InnoDB Tables 或 BDB tables的话,你的MYSQL就可以使用事务处理,使用SET AUTOCOMMIT=0就可以使MYSQL允许在非autocommit模式,在非autocommit模式下,你必须使用COMMIT来提交你的更改,或者用ROLLBACK来回滚你的更改。 75题 它会停止递增,任何进一步的插入都将产生错误,因为密钥已被使用。 74题 创建索引的时候尽量使用唯一性大的列来创建索引,由于使用b+tree做为索引,以innodb为例,一个树节点的大小由“innodb_page_size”,为了减少树的高度,同时让一个节点能存放更多的值,索引列尽量在整数类型上创建,如果必须使用字符类型,也应该使用长度较少的字符类型。 73题 当MySQL单表记录数过大时,数据库的CRUD性能会明显下降,一些常见的优化措施如下: 限定数据的范围: 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。比如:我们当用户在查询订单历史的时候,我们可以控制在一个月的范围内。读/写分离: 经典的数据库拆分方案,主库负责写,从库负责读。垂直分区: 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分。简单来说垂直拆分是指数据表列的拆分,把一张列比较多的表拆分为多张表。水平分区: 保持数据表结构不变,通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中,达到了分布式的目的。水平拆分可以支撑非常大的数据量。 72题 乐观锁失败后会抛出ObjectOptimisticLockingFailureException,那么我们就针对这块考虑一下重试,自定义一个注解,用于做切面。针对注解进行切面,设置最大重试次数n,然后超过n次后就不再重试。 71题 一致性非锁定读讲的是一条记录被加了X锁其他事务仍然可以读而不被阻塞,是通过innodb的行多版本实现的,行多版本并不是实际存储多个版本记录而是通过undo实现(undo日志用来记录数据修改前的版本,回滚时会用到,用来保证事务的原子性)。一致性锁定读讲的是我可以通过SELECT语句显式地给一条记录加X锁从而保证特定应用场景下的数据一致性。 70题 数据库引擎:尤其是mysql数据库只有是InnoDB引擎的时候事物才能生效。 show engines 查看数据库默认引擎;SHOW TABLE STATUS from 数据库名字 where Name='表名' 如下;SHOW TABLE STATUS from rrz where Name='rrz_cust';修改表的引擎alter table table_name engine=innodb。 69题 如果是等值查询,那么哈希索引明显有绝对优势,因为只需要经过一次算法即可找到相应的键值;当然了,这个前提是,键值都是唯一的。如果键值不是唯一的,就需要先找到该键所在位置,然后再根据链表往后扫描,直到找到相应的数据;如果是范围查询检索,这时候哈希索引就毫无用武之地了,因为原先是有序的键值,经过哈希算法后,有可能变成不连续的了,就没办法再利用索引完成范围查询检索;同理,哈希索引也没办法利用索引完成排序,以及like ‘xxx%’ 这样的部分模糊查询(这种部分模糊查询,其实本质上也是范围查询);哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则;B+树索引的关键字检索效率比较平均,不像B树那样波动幅度大,在有大量重复键值情况下,哈希索引的效率也是极低的,因为存在所谓的哈希碰撞问题。 68题 decimal精度比float高,数据处理比float简单,一般优先考虑,但float存储的数据范围大,所以范围大的数据就只能用它了,但要注意一些处理细节,因为不精确可能会与自己想的不一致,也常有关于float 出错的问题。 67题 datetime、timestamp精确度都是秒,datetime与时区无关,存储的范围广(1001-9999),timestamp与时区有关,存储的范围小(1970-2038)。 66题 Char使用固定长度的空间进行存储,char(4)存储4个字符,根据编码方式的不同占用不同的字节,gbk编码方式,不论是中文还是英文,每个字符占用2个字节的空间,utf8编码方式,每个字符占用3个字节的空间。Varchar保存可变长度的字符串,使用额外的一个或两个字节存储字符串长度,varchar(10),除了需要存储10个字符,还需要1个字节存储长度信息(10),超过255的长度需要2个字节来存储。char和varchar后面如果有空格,char会自动去掉空格后存储,varchar虽然不会去掉空格,但在进行字符串比较时,会去掉空格进行比较。Varbinary保存变长的字符串,后面不会补\0。 65题 首先分析语句,看看是否load了额外的数据,可能是查询了多余的行并且抛弃掉了,可能是加载了许多结果中并不需要的列,对语句进行分析以及重写。分析语句的执行计划,然后获得其使用索引的情况,之后修改语句或者修改索引,使得语句可以尽可能的命中索引。如果对语句的优化已经无法进行,可以考虑表中的数据量是否太大,如果是的话可以进行横向或者纵向的分表。 64题 建立索引的时候一般要考虑到字段的使用频率,经常作为条件进行查询的字段比较适合。如果需要建立联合索引的话,还需要考虑联合索引中的顺序。此外也要考虑其他方面,比如防止过多的所有对表造成太大的压力。这些都和实际的表结构以及查询方式有关。 63题 存储过程是一些预编译的SQL语句。1、更加直白的理解:存储过程可以说是一个记录集,它是由一些T-SQL语句组成的代码块,这些T-SQL语句代码像一个方法一样实现一些功能(对单表或多表的增删改查),然后再给这个代码块取一个名字,在用到这个功能的时候调用他就行了。2、存储过程是一个预编译的代码块,执行效率比较高,一个存储过程替代大量T_SQL语句 ,可以降低网络通信量,提高通信速率,可以一定程度上确保数据安全。 62题 密码散列、盐、用户身份证号等固定长度的字符串应该使用char而不是varchar来存储,这样可以节省空间且提高检索效率。 61题 推荐使用自增ID,不要使用UUID。因为在InnoDB存储引擎中,主键索引是作为聚簇索引存在的,也就是说,主键索引的B+树叶子节点上存储了主键索引以及全部的数据(按照顺序),如果主键索引是自增ID,那么只需要不断向后排列即可,如果是UUID,由于到来的ID与原来的大小不确定,会造成非常多的数据插入,数据移动,然后导致产生很多的内存碎片,进而造成插入性能的下降。总之,在数据量大一些的情况下,用自增主键性能会好一些。 60题 char是一个定长字段,假如申请了char(10)的空间,那么无论实际存储多少内容。该字段都占用10个字符,而varchar是变长的,也就是说申请的只是最大长度,占用的空间为实际字符长度+1,最后一个字符存储使用了多长的空间。在检索效率上来讲,char > varchar,因此在使用中,如果确定某个字段的值的长度,可以使用char,否则应该尽量使用varchar。例如存储用户MD5加密后的密码,则应该使用char。 59题 一. read uncommitted(读取未提交数据) 即便是事务没有commit,但是我们仍然能读到未提交的数据,这是所有隔离级别中最低的一种。 二. read committed(可以读取其他事务提交的数据)---大多数数据库默认的隔离级别 当前会话只能读取到其他事务提交的数据,未提交的数据读不到。 三. repeatable read(可重读)---MySQL默认的隔离级别 当前会话可以重复读,就是每次读取的结果集都相同,而不管其他事务有没有提交。 四. serializable(串行化) 其他会话对该表的写操作将被挂起。可以看到,这是隔离级别中最严格的,但是这样做势必对性能造成影响。所以在实际的选用上,我们要根据当前具体的情况选用合适的。 58题 B+树的高度一般为2-4层,所以查找记录时最多只需要2-4次IO,相对二叉平衡树已经大大降低了。范围查找时,能通过叶子节点的指针获取数据。例如查找大于等于3的数据,当在叶子节点中查到3时,通过3的尾指针便能获取所有数据,而不需要再像二叉树一样再获取到3的父节点。 57题 因为事务在修改页时,要先记 undo,在记 undo 之前要记 undo 的 redo, 然后修改数据页,再记数据页修改的 redo。 Redo(里面包括 undo 的修改) 一定要比数据页先持久化到磁盘。 当事务需要回滚时,因为有 undo,可以把数据页回滚到前镜像的状态,崩溃恢复时,如果 redo log 中事务没有对应的 commit 记录,那么需要用 undo把该事务的修改回滚到事务开始之前。 如果有 commit 记录,就用 redo 前滚到该事务完成时并提交掉。 56题 redo log是物理日志,记录的是"在某个数据页上做了什么修改"。 binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如"给ID=2这一行的c字段加1"。 redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用。 redo log是循环写的,空间固定会用完:binlog 是可以追加写入的。"追加写"是指binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志。 最开始 MySQL 里并没有 InnoDB 引擎,MySQL 自带的引擎是 MyISAM,但是 MyISAM 没有 crash-safe 的能力,binlog日志只能用于归档。而InnoDB 是另一个公司以插件形式引入 MySQL 的,既然只依靠 binlog 是没有 crash-safe 能力的,所以 InnoDB 使用另外一套日志系统,也就是 redo log 来实现 crash-safe 能力。 55题 重做日志(redo log)      作用:确保事务的持久性,防止在发生故障,脏页未写入磁盘。重启数据库会进行redo log执行重做,达到事务一致性。 回滚日志(undo log)  作用:保证数据的原子性,保存了事务发生之前的数据的一个版本,可以用于回滚,同时可以提供多版本并发控制下的读(MVCC),也即非锁定读。 二进 制日志(binlog)    作用:用于主从复制,实现主从同步;用于数据库的基于时间点的还原。 错误日志(errorlog) 作用:Mysql本身启动,停止,运行期间发生的错误信息。 慢查询日志(slow query log)  作用:记录执行时间过长的sql,时间阈值可以配置,只记录执行成功。 一般查询日志(general log)    作用:记录数据库的操作明细,默认关闭,开启后会降低数据库性能 。 中继日志(relay log) 作用:用于数据库主从同步,将主库发来的bin log保存在本地,然后从库进行回放。 54题 MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。 表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。 行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。 页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度一般。 死锁: 是指两个或两个以上的进程在执行过程中。因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。 死锁的关键在于:两个(或以上)的Session加锁的顺序不一致。 那么对应的解决死锁问题的关键就是:让不同的session加锁有次序。死锁的解决办法:1.查出的线程杀死。2.设置锁的超时时间。3.指定获取锁的顺序。 53题 当多个用户并发地存取数据时,在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据,破坏数据库的一致性(脏读,不可重复读,幻读等),可能产生死锁。 乐观锁:乐观锁不是数据库自带的,需要我们自己去实现。 悲观锁:在进行每次操作时都要通过获取锁才能进行对相同数据的操作。 共享锁:加了共享锁的数据对象可以被其他事务读取,但不能修改。 排他锁:当数据对象被加上排它锁时,一个事务必须得到锁才能对该数据对象进行访问,一直到事务结束锁才被释放。 行锁:就是给某一条记录加上锁。 52题 Mysql是关系型数据库,MongoDB是非关系型数据库,数据存储结构的不同。 51题 关系型数据库优点:1.保持数据的一致性(事务处理)。 2.由于以标准化为前提,数据更新的开销很小。 3. 可以进行Join等复杂查询。 缺点:1、为了维护一致性所付出的巨大代价就是其读写性能比较差。 2、固定的表结构。 3、高并发读写需求。 4、海量数据的高效率读写。 非关系型数据库优点:1、无需经过sql层的解析,读写性能很高。 2、基于键值对,数据没有耦合性,容易扩展。 3、存储数据的格式:nosql的存储格式是key,value形式、文档形式、图片形式等等,文档形式、图片形式等等,而关系型数据库则只支持基础类型。 缺点:1、不提供sql支持,学习和使用成本较高。 2、无事务处理,附加功能bi和报表等支持也不好。 redis与mongoDB的区别: 性能:TPS方面redis要大于mongodb。 可操作性:mongodb支持丰富的数据表达,索引,redis较少的网络IO次数。 可用性:MongoDB优于Redis。 一致性:redis事务支持比较弱,mongoDB不支持事务。 数据分析:mongoDB内置了数据分析的功能(mapreduce)。 应用场景:redis数据量较小的更性能操作和运算上,MongoDB主要解决海量数据的访问效率问题。 50题 如果Redis被当做缓存使用,使用一致性哈希实现动态扩容缩容。如果Redis被当做一个持久化存储使用,必须使用固定的keys-to-nodes映射关系,节点的数量一旦确定不能变化。否则的话(即Redis节点需要动态变化的情况),必须使用可以在运行时进行数据再平衡的一套系统,而当前只有Redis集群可以做到这样。 49题 分区可以让Redis管理更大的内存,Redis将可以使用所有机器的内存。如果没有分区,你最多只能使用一台机器的内存。分区使Redis的计算能力通过简单地增加计算机得到成倍提升,Redis的网络带宽也会随着计算机和网卡的增加而成倍增长。 48题 除了缓存服务器自带的缓存失效策略之外(Redis默认的有6种策略可供选择),我们还可以根据具体的业务需求进行自定义的缓存淘汰,常见的策略有两种: 1.定时去清理过期的缓存; 2.当有用户请求过来时,再判断这个请求所用到的缓存是否过期,过期的话就去底层系统得到新数据并更新缓存。 两者各有优劣,第一种的缺点是维护大量缓存的key是比较麻烦的,第二种的缺点就是每次用户请求过来都要判断缓存失效,逻辑相对比较复杂!具体用哪种方案,可以根据应用场景来权衡。 47题 Redis提供了两种方式来作消息队列: 一个是使用生产者消费模式模式:会让一个或者多个客户端监听消息队列,一旦消息到达,消费者马上消费,谁先抢到算谁的,如果队列里没有消息,则消费者继续监听 。另一个就是发布订阅者模式:也是一个或多个客户端订阅消息频道,只要发布者发布消息,所有订阅者都能收到消息,订阅者都是平等的。 46题 Redis的数据结构列表(list)可以实现延时队列,可以通过队列和栈来实现。blpop/brpop来替换lpop/rpop,blpop/brpop阻塞读在队列没有数据的时候,会立即进入休眠状态,一旦数据到来,则立刻醒过来。Redis的有序集合(zset)可以用于实现延时队列,消息作为value,时间作为score。Zrem 命令用于移除有序集中的一个或多个成员,不存在的成员将被忽略。当 key 存在但不是有序集类型时,返回一个错误。 45题 1.热点数据缓存:因为Redis 访问速度块、支持的数据类型比较丰富。 2.限时业务:expire 命令设置 key 的生存时间,到时间后自动删除 key。 3.计数器:incrby 命令可以实现原子性的递增。 4.排行榜:借助 SortedSet 进行热点数据的排序。 5.分布式锁:利用 Redis 的 setnx 命令进行。 6.队列机制:有 list push 和 list pop 这样的命令。 44题 一致哈希 是一种特殊的哈希算法。在使用一致哈希算法后,哈希表槽位数(大小)的改变平均只需要对 K/n 个关键字重新映射,其中K是关键字的数量, n是槽位数量。然而在传统的哈希表中,添加或删除一个槽位的几乎需要对所有关键字进行重新映射。 43题 RDB的优点:适合做冷备份;读写服务影响小,reids可以保持高性能;重启和恢复redis进程,更加快速。RDB的缺点:宕机会丢失最近5分钟的数据;文件特别大时可能会暂停数毫秒,或者甚至数秒。 AOF的优点:每个一秒执行fsync操作,最多丢失1秒钟的数据;以append-only模式写入,没有任何磁盘寻址的开销;文件过大时,不会影响客户端读写;适合做灾难性的误删除的紧急恢复。AOF的缺点:AOF日志文件比RDB数据快照文件更大,支持写QPS比RDB支持的写QPS低;比RDB脆弱,容易有bug。 42题 对于Redis而言,命令的原子性指的是:一个操作的不可以再分,操作要么执行,要么不执行。Redis的操作之所以是原子性的,是因为Redis是单线程的。而在程序中执行多个Redis命令并非是原子性的,这也和普通数据库的表现是一样的,可以用incr或者使用Redis的事务,或者使用Redis+Lua的方式实现。对Redis来说,执行get、set以及eval等API,都是一个一个的任务,这些任务都会由Redis的线程去负责执行,任务要么执行成功,要么执行失败,这就是Redis的命令是原子性的原因。 41题 (1)twemproxy,使用方式简单(相对redis只需修改连接端口),对旧项目扩展的首选。(2)codis,目前用的最多的集群方案,基本和twemproxy一致的效果,但它支持在节点数改变情况下,旧节点数据可恢复到新hash节点。(3)redis cluster3.0自带的集群,特点在于他的分布式算法不是一致性hash,而是hash槽的概念,以及自身支持节点设置从节点。(4)在业务代码层实现,起几个毫无关联的redis实例,在代码层,对key进行hash计算,然后去对应的redis实例操作数据。这种方式对hash层代码要求比较高,考虑部分包括,节点失效后的代替算法方案,数据震荡后的自动脚本恢复,实例的监控,等等。 40题 (1) Master最好不要做任何持久化工作,如RDB内存快照和AOF日志文件 (2) 如果数据比较重要,某个Slave开启AOF备份数据,策略设置为每秒同步一次 (3) 为了主从复制的速度和连接的稳定性,Master和Slave最好在同一个局域网内 (4) 尽量避免在压力很大的主库上增加从库 (5) 主从复制不要用图状结构,用单向链表结构更为稳定,即:Master <- Slave1 <- Slave2 <- Slave3...这样的结构方便解决单点故障问题,实现Slave对Master的替换。如果Master挂了,可以立刻启用Slave1做Master,其他不变。 39题 比如订单管理,热数据:3个月内的订单数据,查询实时性较高;温数据:3个月 ~ 12个月前的订单数据,查询频率不高;冷数据:1年前的订单数据,几乎不会查询,只有偶尔的查询需求。热数据使用mysql进行存储,需要分库分表;温数据可以存储在ES中,利用搜索引擎的特性基本上也可以做到比较快的查询;冷数据可以存放到Hive中。从存储形式来说,一般情况冷数据存储在磁带、光盘,热数据一般存放在SSD中,存取速度快,而温数据可以存放在7200转的硬盘。 38题 当访问量剧增、服务出现问题(如响应时间慢或不响应)或非核心服务影响到核心流程的性能时,仍然需要保证服务还是可用的,即使是有损服务。系统可以根据一些关键数据进行自动降级,也可以配置开关实现人工降级。降级的最终目的是保证核心服务可用,即使是有损的。而且有些服务是无法降级的(如加入购物车、结算)。 37题 分层架构设计,有一条准则:站点层、服务层要做到无数据无状态,这样才能任意的加节点水平扩展,数据和状态尽量存储到后端的数据存储服务,例如数据库服务或者缓存服务。显然进程内缓存违背了这一原则。 36题 更新数据的时候,根据数据的唯一标识,将操作路由之后,发送到一个 jvm 内部队列中。读取数据的时候,如果发现数据不在缓存中,那么将重新读取数据+更新缓存的操作,根据唯一标识路由之后,也发送同一个 jvm 内部队列中。一个队列对应一个工作线程,每个工作线程串行拿到对应的操作,然后一条一条的执行。 35题 redis分布式锁加锁过程:通过setnx向特定的key写入一个随机值,并同时设置失效时间,写值成功既加锁成功;redis分布式锁解锁过程:匹配随机值,删除redis上的特点key数据,要保证获取数据、判断一致以及删除数据三个操作是原子的,为保证原子性一般使用lua脚本实现;在此基础上进一步优化的话,考虑使用心跳检测对锁的有效期进行续期,同时基于redis的发布订阅优雅的实现阻塞式加锁。 34题 volatile-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 volatile-ttl:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中挑选将要过期的数据淘汰。 volatile-random:当内存不足以容纳写入数据时,从已设置过期时间的数据集中任意选择数据淘汰。 allkeys-lru:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰。 allkeys-random:当内存不足以容纳写入数据时,从数据集中任意选择数据淘汰。 noeviction:禁止驱逐数据,当内存使用达到阈值的时候,所有引起申请内存的命令会报错。 33题 定时过期:每个设置过期时间的key都需要创建一个定时器,到过期时间就会立即清除。该策略可以立即清除过期的数据,对内存很友好;但是会占用大量的CPU资源去处理过期的数据,从而影响缓存的响应时间和吞吐量。 惰性过期:只有当访问一个key时,才会判断该key是否已过期,过期则清除。该策略可以最大化地节省CPU资源,却对内存非常不友好。极端情况可能出现大量的过期key没有再次被访问,从而不会被清除,占用大量内存。 定期过期:每隔一定的时间,会扫描一定数量的数据库的expires字典中一定数量的key,并清除其中已过期的key。该策略是前两者的一个折中方案。通过调整定时扫描的时间间隔和每次扫描的限定耗时,可以在不同情况下使得CPU和内存资源达到最优的平衡效果。 32题 缓存击穿,一个存在的key,在缓存过期的一刻,同时有大量的请求,这些请求都会击穿到DB,造成瞬时DB请求量大、压力骤增。如何避免:在访问key之前,采用SETNX(set if not exists)来设置另一个短期key来锁住当前key的访问,访问结束再删除该短期key。 31题 缓存雪崩,是指在某一个时间段,缓存集中过期失效。大量的key设置了相同的过期时间,导致在缓存在同一时刻全部失效,造成瞬时DB请求量大、压力骤增,引起雪崩。而缓存服务器某个节点宕机或断网,对数据库服务器造成的压力是不可预知的,很有可能瞬间就把数据库压垮。如何避免:1.redis高可用,搭建redis集群。2.限流降级,在缓存失效后,通过加锁或者队列来控制读数据库写缓存的线程数量。3.数据预热,在即将发生大并发访问前手动触发加载缓存不同的key,设置不同的过期时间。 30题 缓存穿透,是指查询一个数据库一定不存在的数据。正常的使用缓存流程大致是,数据查询先进行缓存查询,如果key不存在或者key已经过期,再对数据库进行查询,并把查询到的对象,放进缓存。如果数据库查询对象为空,则不放进缓存。一些恶意的请求会故意查询不存在的 key,请求量很大,对数据库造成压力,甚至压垮数据库。 如何避免:1:对查询结果为空的情况也进行缓存,缓存时间设置短一点,或者该 key 对应的数据 insert 了之后清理缓存。2:对一定不存在的 key 进行过滤。可以把所有的可能存在的 key 放到一个大的 Bitmap 中,查询时通过该 bitmap 过滤。 29题 1.memcached 所有的值均是简单的字符串,redis 作为其替代者,支持更为丰富的数据类型。 2.redis 的速度比 memcached 快很多。 3.redis 可以持久化其数据。 4.Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。 5.Redis采用VM机制。 6.value大小:redis最大可以达到1GB,而memcache只有1MB。 28题 Spring Boot 推荐使用 Java 配置而非 XML 配置,但是 Spring Boot 中也可以使用 XML 配置,通过spring提供的@ImportResource来加载xml配置。例如:@ImportResource({"classpath:some-context.xml","classpath:another-context.xml"}) 27题 Spring像一个大家族,有众多衍生产品例如Spring Boot,Spring Security等等,但他们的基础都是Spring的IOC和AOP,IOC提供了依赖注入的容器,而AOP解决了面向切面的编程,然后在此两者的基础上实现了其他衍生产品的高级功能。Spring MVC是基于Servlet的一个MVC框架,主要解决WEB开发的问题,因为 Spring的配置非常复杂,各种xml,properties处理起来比较繁琐。Spring Boot遵循约定优于配置,极大降低了Spring使用门槛,又有着Spring原本灵活强大的功能。总结:Spring MVC和Spring Boot都属于Spring,Spring MVC是基于Spring的一个MVC框架,而Spring Boot是基于Spring的一套快速开发整合包。 26题 YAML 是 "YAML Ain't a Markup Language"(YAML 不是一种标记语言)的递归缩写。YAML 的配置文件后缀为 .yml,是一种人类可读的数据序列化语言,可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它通常用于配置文件,与属性文件相比,YAML文件就更加结构化,而且更少混淆。可以看出YAML具有分层配置数据。 25题 Spring Boot有3种热部署方式: 1.使用springloaded配置pom.xml文件,使用mvn spring-boot:run启动。 2.使用springloaded本地加载启动,配置jvm参数-javaagent:<jar包地址> -noverify。 3.使用devtools工具包,操作简单,但是每次需要重新部署。 用

游客ih62co2qqq5ww 2020-03-27 23:56:48 0 浏览量 回答数 0
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