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无论是云原生开发人员还是传统开发人员，选择在本地服务器上运行代码的比例都相同。这表明，尽管云原生开发人员已经掌握了云的灵活性，但他们并未放弃本地服务器。

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综上，包括生命周期管理、运维管理、配置范围和扩展和管理、以及语言无关的编程框架，一起构成了崭新的应用与云之间的编程界面。这一变革的核心逻辑还是把应用中和业务无关的逻辑和职责，剥离到云服务，并在这一过程中形成标准，让应用开发者能够在专有云、公有云或者混合云的场景中，能有一致的研发运维体验。

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能够预测突然变化(供应或需求、医疗保健成果、销售或客户行为)的价值越来越清晰。

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幸运的是，针对这些普遍存在的难题，业界涌现了一系列优秀的开源技术组件和工具，让开发者可以更轻松的构建微服务应用。像 Spring Cloud 和 Dubbo 这样的技术框架，经过多年的发展，已经演化为微服务领域的通用标准，极大地降低了微服务的门槛，但这些技术框架依然没有办法解决其中两个最大的挑战，这两个挑战成为摆在开发者面前的两座大山。

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缺点：

依赖机器时钟，如果时钟错误比如时钟回拨，可能会产生重复Id。
容量存在局限性，41位的长度可以使用69年，一般够用。
并发局限性，每毫秒单机最大产生4096个Id。
只适用于int64类型的Id分配，int32位Id无法使用。

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架构需要不断的演进，到底哪种更适合你还需要具体来看，上述的多中心架构及实现方式欢迎大家来讨论。

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云计算的经济学基础来自规模经济。直观上，批量采购，带来更低的供应链成本；大型数据中心，降低运营成本。更重要的是，由于不同用户不同时间的工作负载不同，可以利用规模优势进行削峰填谷。

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基于 MicroVM 的安全容器的占比将逐渐增加，可以提供更高的安全隔离能力。虚拟化和容器技术的融合，已经成为了一个重要趋势。在公共云上，比如 AWS 的 Firecracker 已经成为 Lambda/Fargate 等 Serverless 云服务的基础设施；阿里云的袋鼠容器引擎，已经成为 ECI/ASK 的基础。

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数据库通常存在主备库，这两个库通常使用异步复制的方式来保证两个库之间的同步。然而，这种同步通常具有时延特征。当主库宕机时，如果FO库的版本比较旧，就不能直接将FO库作为主库，因为原来的主库上已经有用户修改的内容。

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另外，即使在云原生场景下，也需要通过应用层设计实现防抖、业务隔离、配置灰度设计和应用层容灾。比如，使用FASS能够很容易地实现系统功能，但当系统的可用性要求、业务体量增大时，任何一个抖动都可能影响到整个软件系统的可用能力。