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OS 的虚拟化创新也从未停步，从 Linux 4.5 内核开始 cgroup v2 接口在逐渐成熟，将进一步完善了资源隔离性。Docker 也发布了 rootless 模式，可以更好利用 Linux 操作系统的安全能力来提升容器的安全性。

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此外，随着 5G 时代的临近，AIoT 应用快速发展，一个万物智联的时代开始到来。边缘计算可以更好地链接物理世界和数字世界，为应用提供更低的网络延迟、更高的网络带宽和更低的网络成本。边缘计算将成为企业云战略的重要组成部分，我们需要有能力将智能决策、实时处理能力从云延展到边缘和 IoT 设备端。

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在 Gartner 发布的 2020 年基础架构和运营的十大趋势 中提出了分布式云的趋势。随着云平台已经成为企业数字化转型的创新平台，一个变化随之产生——云正在靠近它们。在分布式云中，公有云的服务能力可以位于不同的物理位置，而公共云平台提供者会负责服务的运营、治理、更新和演变。

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云原生已经演化成了一个非常庞大的生态。这张图囊括了云原生里非常多的内容。从设计高可用且稳定性高的应用的角度来看，相关的内容包括数据库技术、云原生存储、Service mesh、可观测性、Serverless等。

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此后，链路进入一个收单系统，由该系统处理这些相关信息。再往后，链路开始进入交易系统，通过调用交易系统的核心模块完成该业务支付。此外，为了实现扫码，POS系统还需要和支付宝签约以建立授权关系，并且同步商户信息。这个微服务系统所涵盖的高可用需求包括：

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在确定流量入口后所有和其相关的后续处理节点都应被打标或者以其它方式圈定起来。门面系统后对应着内部系统，包括一系列Http组。在定义好这些后，某个组件会在流量接入后识别门面系统，进而找到该门面系统对应的圈定区域，也就是内部系统，从而完成一个整体上的流量绑定过程。

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一个处理方式是将持续往黑名单库里写差异。当主库宕机时，首先将FO库拉起来，此时，这些差异可能使得FO库中某一部分数据是禁写的。对用户信息这样的业务而言，每天只有很少的数据会发生更改，并且用户信息发生宕机的概率很低，因此这种处理带来的禁写对业务的影响非常小。

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近端在不同场合下可能有不同的名称。比如，如果将会员信息的全部请求都发给应用层，那么其所需要的集群数量将会非常庞大。由于会员信息的查询遵循了较为固定的范式，因此可以将会员信息的查询功能前置到收单服务，从而使收单服务不需要访问会员信息，而可以直接访问会员信息所依赖的服务。这本质上也是通过应用层设计来减小高可用的成本。

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总的来说，对于一个给定的业务场景，高可用设计需要分析它的业务特点，可用性的要求，从而设计对应高可用设计的节点。比如，如何设计以查询功能为主的节点，特别是当其所依赖的数据库不被信任时。在微服务架构中进行高可用设计时，应该针对每个节点的特征进行有针对的设计。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。

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其次，从经验的角度看，只要是行业里解决的很好的问题，在自己的领域里应该也能解决的很好。比如，使用图像分类模型，人家在严谨的实验中验证了图片里只要有猫或狗，图像分类模型就能准确识别出来。如果我把自己拍摄的猫猫狗狗的图片标注好喂给模型，模型训练后一定能识别出别人拍摄的猫和狗的图片，这就是确定性的另一个层面。