salahi的专栏

分布式系统容灾部署需要考虑众多因素服务响应延迟要求服务容灾级别、RPO、RTO服务部署成本权衡以上因素，选择合适的容灾部署方案。考虑大部分应用需要做到机房级（IDC）容灾，同时要求服务响应较快，可以使用两地三中心五副本容灾部署方案。如果资源有限，应用可以容忍故障期间延时变大，可以采用两地三中心三副本容灾部署。

应用迁移上云围绕：应用调研上云设计上云实施应用上线四个流程展开。开发、运维与测试分别主要负责应用、资源、测试等工作。在上云迁移过程中遇到很多难点重点问题，通过不断的实践，改进方法、流程和工具，从而提升迁移的效率与质量。

消息队列引入目的是解耦应用，提高性能，降低响应，同时需要保证业务最终一致性。消息队列保证上下游应用的业务最终一致性，要求上下游应用保障业务操作与消息传递事务一致性即：消息发送一致性消息消费一致性消息发送一致性通常通过多阶段来实现消息消费一致性通过消息消费ACK业务操作幂等性保证几种消息发送一致性方案简单说明：分布式事务协议XA，性能较差本地事务表，数据库耦合，性能差且受影响事务消息，需消息队列支持，且消息回查耦合业务应用。

ScyllaDB是- 开源 实时大数据 NoSQL 数据库- C++编写，替换 Apache Cassandra- 10倍的性能，更低尾部延迟（low tail latency）- 由KVM hypervisor的创建者创建- ScyllaDB 是提供了一致的、高吞吐量、高可用性和高度可伸缩的NoSQL数据库。- ScyllaDB 属于列式存储数据库，代表数据库有： Apache Cassandra、Apache HBase、Amazon DynamoDB

缓存更新满足读多写少应用场景缓存读取不要求强一致性，但尽可能读取到正确数据，即数据库的最新数据缓存更新策略选择先更新数据库后删除缓存更能降低读取脏数据的概率缓存根据应用场景可设置缓存ttl如想进一步提供数据的准确性，可采用 先更新数据后删除缓存 + CDC 延迟删除 策略，此时应用可不做延时删除。

数据一致性技术有以下共性：一个领导者一个协调者多个跟随者多数派确认分析如下MySQL主实例作为领导者与协调者，负责接收数据请求，协调主备实例，写入数据，确认写入成功，保证数据一致性。TiDB中TiKV通过选举产生领导者，同时作为协调者，负责接收数据请求，协调自身与追随者，写入数据，确认多数成功，保证数据一致性。即通过Raft协议保证数据一致性OceanBase与TiDB过程相似。不过是通过Paxos协议保证数据一致性。

高可用是通过某种协议或技术，协调服务端为客户端提供持续性服务。归纳为三种方式：1. 客户端对服务端服务进行健康管理，自动容错2. 服务端通过容错或网关协议提供统一的服务地址3. 服务端通过高可用模块通知客户端更新服务地址。