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

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

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