线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失?如何看待AWS宕机回应外部服务商出问题这件事

本文目录

  • 线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失
  • 如何看待AWS宕机回应外部服务商出问题这件事
  • 阿里云大规模宕机故障,网友表示还用还花呗吗
  • 系统的高可用性,大家是怎样理解的可以采用哪些解决方案
  • 无油爪式真空泵优势有什么优势
  • 大家都已经开始线上办公了吗

线上服务宕机时,如何保证数据100%不丢失

我们有很多的手段保证数据的安全,但是要保证100%安全这是不可能的。毕竟在系统运行的过程中,服务器可以出的问题千奇百怪,只能说尽可能的让数据尽可能的出出现丢失。

单纯的保证数据库本身的数据不丢失的话,最直接的方式就是通过建立主从库,实现数据的热备

一般情况下,小的系统我们并不会考虑数据的热备,一般只是在每天定时进行冷备而已,也就是设置一个定时器,然后到时间就同步数据。不过这样做的话,一单系统的数据库出现异常,那么我们的数据就会回滚到上一个备份的时间点,影响范围就会比较大。

因此,对于数据量大一点的系统,我们就会进行主从库的设置,不过通常情况下,我们做了主从库都会做读写分离。

现在不管是哪种数据库,都提供了数据库之间订阅同步的机制。以Mysql为例,我们先设置一个Master主库,然后在基于这个主库设置1个到多个Salve从主,从库通过在主库的SQLLog日志进行监听,一旦有SQL执行,就会记录一个二进制的Log,从库发现了这个Log,也会同时执行同样的操作,这样就实现了数据的热备。

但是,这种热备的机制并不能100%保证数据不丢失。因为,我们在写入主库的时候如果出现异常,导致SQLLog还没有记录,那么从库是不可能有数据记录的。当然,此后的数据不会有影响,因为这是从库会变为主库来记录后续数据。同样,如果主从库一起宕机,那也只有凉凉。

那么,为了让数据库的数据更加安全,就需要把数据保证的机制提前,不能单纯的依靠数据库来实现,那么我们可以加入队列来试试。

队列并不是针对于数据的,队列其实是用来保证消息的安全稳定的。自然,当请求没有被写入到数据库是,都是以消息的形态存在,我们就可以考虑队列来保证数据安全。

在数据库访问层,或者再靠前,到服务层,我们都可以加入MQ,让每一个请求都通过MQ来顺序的处理,一但数据库宕机了,MQ的执行就会失败,这时,失败的记录会被保存在MQ里面,并不会丢失,一但数据库重启,我们可以再次执行MQ中的消息,保证数据被成功的写入到数据库中。

具体怎么做呢?

首先,我们在插入数据库前,把插入的操作变为向队列对添加一个消息,然后,我们不同队列建立不同的消费者,消费者对队列的消息进行执行,再往数据库里面插入数据。

对于我们的服务层,我们只要把消息插入到了队列中,即视为成功,返回成功的消息。这样,虽然我们的数据处理会有一点点的延时,并且在事务的控制上难度会变大,可能需要建立补偿机制,但是我们的数据安全就更加高了。

这样是不是就安全了呢?

并不是的。消息服务器也可能会宕机,消息也有可能出现丢失的情况,所以并不能保证100%的安全。

如果我们还需要做的更好,我们还可以加上MongoDB来做日志

MongoDB是一个非关系型数据库,在我们现在的系统中应用非常广。最多的应用场景就是用来记录日志。那么,日志就是一个帮助我们避免消息丢失的有效方式了。

我们对服务层的每个请求报文,都用MongoDB记录请求的报文,再在请求处理完成返回结果的时候,记录一个消息的处理结果(成功或失败),这样,我们就能够很直观的看到每天发生的请求,处理的请求情况了。

当有服务处理失败了,不管是数据库的问题还是其他的问题,我们都可以对异常进行排查,然后再根据报文进行消息的重推。这样,我们的数据就会更加的安全了。

当然,即使如此,也不可能100%安全的,我们只能说尽可能的让系统更安全,只不过,安全的同时,付出的成功也是高昂的,我们需要来衡量是否有这个必要,当我们的系统确实足够大,用户量很大时,这么处理是有价值的,否则,那就是一种资源的浪费。

如何看待AWS宕机回应外部服务商出问题这件事

云服务厂商出现宕机的情况,不仅会给企业级的用户造成巨大的损失,而且还关系到了很多企业的生存,更是影响着千万亿普通用户的网络体验啊,所以还是希望AWS能够正视此次的宕机事故吧,不然真的是影响其未来的发展啊!

阿里云大规模宕机故障,网友表示还用还花呗吗

有这种想法的网友这脑子不太好使吧!

阿里云大规模故障和花呗有啥关系?云服务是给企业、个人建站等其他相关服务使用的,花呗是支付宝的金融业务,这两项除了都是阿里旗下外,完全是不相关的东西。并且这两项还都是两家公司的,阿里云是阿里云,花呗背后是蚂蚁金服,都不是一条线。

或许那些愚蠢的网友以为阿里的服务都是基于阿里云,现在大规模故障之后,支付宝以及花呗等一系列的业务数据丢失了!如果真是这么想,我都不知道该怎么喷人了。

如果真是这样,支付宝你还敢用?随便一下下你的支付宝数据就丢了,那你支付宝里的钱就没了,余额宝的钱怕也得没了,剩下支付宝中的资产被盗怕是你永远也追不回来了。平常不都是喊马爸爸牛逼嘛,支付领域第一,支付宝安全可靠,被盗能赔偿,怎么现在就又认为阿里云故障一下,花呗的业务数据都丢失了呢?光想着花呗数据丢失,咋不想想你支付宝的数据也是一样的服务器上,到时候得一起丢了。

所以,能提出这种想法的人,真是思路好单纯,简单的令人无地自容,都快2020年了,咋还有这样的人!

最后吐槽下阿里云,虽然市场占有率第一,但是这2年重大故障没少出,至于故障后的赔偿问题,也是毫无诚意,它是不会根据你企业的实际损失来给补偿,只会根据你购买服务的金额,然后现有发生故障的时间,折算出来赔偿金额来,这点钱,和企业真正的损失比起来,九牛一毛都不如。


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系统的高可用性,大家是怎样理解的可以采用哪些解决方案

01什么是高可用性?

首先,我们需要理解什么是高可用?

维基百科的定义如下:

高可用性(英语:High Availability,缩写为 HA),IT术语,指系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度。是进行系统设计时的准则之一。

基本上来说,就是要让我们的计算环境(包括软硬件)做到full-time的可用性。在架构上来说,需要考虑如下设计:

1. 对软硬件的冗余,以消除单点故障。任何系统都会有一个或多个冗余系统做standby。

2. 对故障的检测和恢复。检测故障以及用备份的结点接管故障点。这也就是failover。

02 高可用的三种模式

1、主备模式

主节点工作,备节点处于监控准备状况;

当主节点宕机时,备节点接管主节点的一切工作;

待主节点恢复正常后,有两种恢复方式,一种是自动或手动方式切回到主节点;另一种是不切回,以前的主机沦为备节点,这种方式一般在云端采用。

数据的一致性一般是通过数据库同步方式解决。

案例:天翼云/华为云MySQL数据库服务的主备实例,如下图所示:

2、双活模式

主节点和备节点同时运行,通过全局负载均衡器负载分摊访问流量,当主节点机宕机时,备节点机立即接管它的一切工作,保证系统不间断运行;

主备节点一般是共享主节点的数据库实例,备节点数据库实例同步主节点实例,可提供只读服务。

案例:招商局的同城双活灾备系统就是该模式,可参考链接:

百年招商局大转型,“双云”混合继往开来

无油爪式真空泵优势有什么优势

·高效抽气效率

·超强的蒸汽和颗粒物处理能力

·完满匹配工艺真空度控制

·100%腔体可清洁,最少的维护量

·支持现场快速维修,减少宕机时间

·持续稳定长时间运行

大家都已经开始线上办公了吗

是啊,大学生也开始停课不停学啦!即使在家也要好好努力!!!

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