2)流量洪峰时，容器比虚拟RT长7.云原生实践总结企业落地云原生的目的实践中使用到的CNCFLandscape项目实践中遇到的问题&故障1.上价值从虚拟机到Kubernetes转变的收益更高效的利用系统资源

二为什么要用sentinel(防止雪崩)1什么是雪崩微服务调用链路中的某个服务故障，引起整个链路中的所有微服务都不可用，这就是雪崩。

一、WDG简介WDG（Watchdog）看门狗看门狗可以监控程序的运行状态，当程序因为设计漏洞、硬件故障、电磁干扰等原因，出现卡死或跑飞现象时，看门狗能及时复位程序，避免程序陷入长时间的罢工状态，保证系统的可靠性和安全性

第101题路由协议通过Hello报文就可以检测到故障，所以不需要BFD正确错误答案:错误解析：Hello机制是可以检测到网络故障，但是效率太低，平常会结合BFD来快速检测故障机制，能够实现快速故障检测。

给集群内的一批机器打上同一个tag，则属于同一个ZoneB、不同的Zone可以对应不同城市、一个城市的不同机房、或者一个机房的不同机架C、Zone个数>=3，建议是奇数D、每个zone有多个完整的副本，且单Zone的故障会影响业务参考答案

二、常见的GitHub访问问题及解决方法1.DNS解析失败2.网络故障3.代理服务器问题4.防火墙设置三、神器级解决方案1.使用VPN（VirtualPrivateNetwork）2.修改hosts文件

的核心参数2.1常规配置2.2HA配置2.3特殊优化配置3.hbase常用命令3.2常用运维命令4.事务性4.1事务原子性的保证4.2写写并发控制4.3读写并发控制5.疑问和思考5.1.hbase是如何实现故障容错的

ZK节点故障的容错方案1.选主逻辑1.1什么样的节点应该成为Leader？

2.关键词节点，时间，一致性，CAP，ACID，BASE，P2P，机器伸缩，网络变更，负载均衡，限流，鉴权，服务发现，服务编排，降级，熔断，幂等，分库分表，分片分区，自动运维，容错处理，全栈监控，故障恢复

分类预测|Matlab实现GRU-Attention-Adaboost基于门控循环单元融合注意力机制的Adaboost数据分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GRU-Attention-Adaboost

今日体验，维修故障时一定要严谨，探底。找到故障点，根据故障各项数据去诊断。不能单独的依靠经验去维修。总结，用数据流分析故障，确定故障点更准确，给客户有更大的说服力。

Pod对象在创建后，Pod控制器就会持续监控Pod对象所处的状态，并且当Pod对象出现错误或者故障后，控制Pod对象重启。通常，一个Pod资源控制器应该至少包含以下三个组成部分：1、标签选择器匹

pod控制器pvpvc动态pvpod控制器：工作负载，workload，用于管理pod的中间层，确保pod资源符合预期的状态预期状态：1、副本数2、容器的重启策略3、镜像拉取策略pod出现故障时的重启等等

当计算机系统中msvcp120.dll文件丢失时，可能会引发一系列显著的问题和运行故障。

脑裂出现的场景场景一主从哨兵集群中如果当发生主从集群切换时，那么一定是超过预设quorum数量的哨兵和主库连接超时了，这时哨兵集群才会将主库判断为客观下线，然后哨兵开始选举新的主节点，进行故障转移，转移完毕后客户端和新的主节点通信恢复正常请求

文章目录FMEA介绍FMEA方法FMEA实战小结前面的专栏分析高可用复杂度的时候提出了一个问题：高可用和高性能哪个更复杂，根据墨菲定律“可能出错的事情最终都会出错”，架构隐患总有一天会导致系统故障。

稳定性在大型网站运行中至关重要，面对每分钟10万次的网络访问，稍有不慎就会引起重大故障。今天这篇文章一起讨论下亿级流量网站在稳定性方面的一些做法，希望对您有帮助。

网络拓扑：二、故障现象R1和R2可以收到来自AS100区域R4的EBGP路由，R3上面看没有BGP路由，原因是什么？三、原因分析从R1设备上看BGP路由，可以看到来自R4通过EBGP的邻居R

介绍NGINX和NGINXPlus可以持续测试您的上游服务器，避免出现故障的服务器，并将恢复的服务器优雅地添加到负载均衡组中。

介绍先决条件被动健康检查服务器缓慢启动主动健康检查指定请求的URI定义自定义条件介绍NGINX和NGINXPlus可以持续测试您的上游服务器，避免出现故障的服务器，并可以将恢复的服务器正常地添加到负载平衡组中

刚给部门00后排查了一个电脑故障，感觉我很厉害的样子，自己动手学习，我像他们那么大的时候还真差远了，真羡慕这几个零零后的孩子，这么青春洋溢的年龄可以自由的恋爱，我也可以哈，但没有了那颗年轻的心，好忧伤还算不怎么大的时候没有去谈恋爱

最近遇见问题车很多，无故障吗，只有故障现象，明天争取修完，核心：没有修不好的车，只有修不好车的人

一、背景概述XX客户生产数据库2021年1月22日上午排查故障，客户提供高峰期卡顿时间发生在月结。

故障描述2021年8月30日9点15分客户反映统一号源库卡顿，楼下自助挂号机异常等待，经查证为his的故障，his库内存满载，导致其他库到his库的dblink查询出现故障。

故障描述2023年09月14号9:33左右，客户反馈his数据库可能存在问题，当时数据库可以使用，应用比较缓慢。让检查数据库是否存在问题。

目录一、简介二、缓存雪崩的原因1.缓存数据同时过期2.缓存服务器宕机三、缓存雪崩的解决方案1.设置合理的缓存过期时间2.使用热点数据预加载3.缓存数据分布均衡4.使用多级缓存架构5.缓存故障转移和降级策略

动态数据3.3数据库介绍3.4数据词典3.5数据采集4．功能需求4.1功能划分4.2功能描述5．性能需求5.1数据精确度5.2时间特性5.3适应性6．运行需求6.1用户界面6.2硬件接口6.3软件接口6.4故障处理

光伏直流浪涌保护器还应具有自保护和故障指示功能，当保护器件发生老化或损坏时，能够及时断开与电路的连接，并通过

管理电梯的工作人员不仅仅只是开启和关闭电梯的操作，还是学会观察电梯一般运行时出现的故障。

这样即使获取锁的进程或线程出现故障或异常

Producer操作命令3.consumer操作命令四、Kafka生产者1.生产者分区2.ACK数据应答3.幂等性和事务性五、KafkaBroker1.kafka副本基本信息Leader和Follower故障问题

当集群中的⼀个broker宕机后系统可以⾃动故障转移到其他可⽤的副本上，不会造成数据丢失。

……机械故障炸出一片刺眼火花，碎玻璃遍地都是，锋利的边角残留着恶臭的鲜血。纯黑色的瞳孔上遍布血丝，眼眶周围青筋暴突，生物有着完全不同于人类的躯体，大张的嘴里是一口残破的利齿和恶心的涎

就需要使用日志来查看或者恢复数据了数据库中数据丢失或被破坏可能原因：1、误删除数据库2、数据库工作时、意外程序终止、程序崩溃3、病毒的入侵4、文件系统损坏后，系统进行自检操作时，误删除了核心数据5、升级数据库时、命令不严格6、设备故障

清理Docker环境：有时，Docker环境可能会出现一些问题，导致网络连接故障。您可以尝试清理Docker环境并重新启动。

故障表现：1在经过一路颠簸后，wifi一开，不管连没连上，屏幕都疯狂输出报错信息[11376.275959]pcieport0000:00:1c.7:AER:Correctederrorreceived

ApacheHadoop3.3.6–HDFSHighAvailabilityUsingtheQuorumJournalManager二、背景在Hadoop2.0.0之前，NameNode是HDFS集群中的单点故障

故障管理是网络管理的组成部分，涉及检测、隔离和解决问题，如果实施得当，网络故障管理可以使连接、应用程序和服务保持在最佳水平，提供容错能力并最大限度地减少停机时间，专门为此目的设计的平台或工具称为故障管理系统

目录SOFARPC框架SOFARPC链路追踪SOFARPC连接管理与心跳SOFARPC同步异步实现SOFARPC线程模型SOFARPC单机故障剔除SOFARPC泛化调用实现SOFARPC数据透传SOFARPC

故障预警：可视化大屏可以设置警报和预警功能，当系统出现异常或超过设定的阈值

这些错误表示故障发生于虚拟机自身、或者发生在虚拟机试图执行应用时，一般不需要程序处理。

最近一台ThinkCenterRS450服务器硬盘亮黄灯，引起进入系统很慢，于是将业务系统备份后，对该服务器硬盘进行修复。该服务器的总共三块硬盘组件了Raid5，因此待第一块盘亮红灯后，尝试进入Raid管理器，将报错的盘（红色显示）进行rebuliding操作，操作完成后，一直无法再online，多次rebuild之后，发现该硬盘有“咯吱咯吱”异响，判断该硬盘磁盘有问题。因业务已备份，因此在短时间

多通道（使用http,dubbo请求）4.部署时考虑高可用：集群模式（集群中提供的服务是一致的），哨兵模式（redis集群），主从模式（mysql集群），主备模式（多台机器）5.降级：如果读取db出现故障

设计一个具有良好容灾性的系统架构当你的系统出现故障时，容灾性设计可以让你的系统保持高效运转，避免数据丢失和业务中断。那么，怎样设计一个具有良好容灾性的系统架构呢？

机械故障、天气变化、操作失误以及各种意外情况都可能成为空难的原因。

本例所用的数据集为C-MAPSS数据集，C-MAPSS数据集是美国NASA发布的涡轮风扇发动机数据集，其中包含不同工作条件和故障模式下涡轮风扇发动机多源性能的退化数据，共有4个子数据集，每个子集又可分为训练集

当检测到异常参数时，传感器可以立即发出警报，防止因电气故障引起的安全事故。因此，物联网传感器在新能

惰性队列消息堆积问题惰性队列一、MQ的常见问题消息可靠性问题：如何确保发送的消息至少被消费一次延迟消息问题：如何实现的延迟投递消息堆积问题：解决数百万的消息堆积无法及时消费的问题高可用问题：如何避免单点的MQ故障而导致的不可用问题二

文章目录主从复制介绍搭建主从复制的前提主从复制工作过程主从复制的作用主从复制搭建构建MySQL多实例主从复制故障主从延时监控主要原因主从复制对事物的影响分库分表面临的问题主从复制介绍主从复制基于binlog

（服务A接收请求，将结果同步到服务B上，直到服务B给出正确的响应结果，才将结果返回给用户，服务A阻塞等待牺牲可用性）可用性（Availability）：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应