单元化架构是一种软件系统部署架构，它将系统按功能和数据特征划分为一个个单元。拆分维度根据应用的组织模式会有所不同，可以按功能垂直拆分，也可以按数据水平拆分，取决于自治的范围。理想情况下，每个单元是一个能完成所分配业务操作的自包含集合，包含了业务所需的所有服务、数据和资源。

异常是不可避免的，高可用建设不是消灭异常，而是消化异常，故障演练就是应用高可用的临床实验，在生产的可控范围内进行可预期的异常暴露和处理，随着不断迭代改进，演练形成的风险处置预案就像给系统注入的疫苗，随时应对真实的生产故障。

总得来说，控制所引入故障影响外溢的基本方法，首先要构建基于应用可观测数据的监听与响应机制，其次是将故障的持续时间控制在一定的范围内，同时为了避免控制失联，故障发生本地也应具备这项功能。

随着IT基础设施的发展，应用的部署形态发生了很大的变化，从集中式到分布式，从物理机部署到虚拟机部署，再到现在的容器化部署，应用间的通信也从经历了从物理机网络，到虚拟机网络，再到容器集群网络的发展过程。 容器技术本质上是一种虚拟化技术，容器网络也依托网络虚拟化技术而呈现丰富的多样性，在这里特别地，指Kubernetes的网络模型。

采用标准化的多活容灾管理产品可以帮助业务减少应用多活的实现成本，克服实现难点。

云原生实践使组织能够在计算环境（公共、私有、混合云）中开发、构建和部署工作负载，以可编程和可重复的方式满足组织的大规模需求。它的特点是松散耦合的系统以安全、有弹性、可管理、可持续和可观察的方式进行互操作。

给停在路边的汽车更换轮胎容易，给运行中的飞机更换引擎则异常困难，如果新轮胎的卡口还和旧的不一样，新引擎的悬挂布局也与旧的不尽相同，那事情就很可能从简单变复杂，从复杂变不可能，应用的数据源切换也是如此。

在追求业务连续性的当下，永不下线似乎已经成为在线服务的固定标签，相对于漫长的服役生涯，应用的启动阶段就像蹒跚学步时跌跌撞撞迈出的几米，在人生的万里路途中显得有些微不足道。

上世纪70年代至今不过短短数十年，分布式技术的研究看起来还非常“年轻”。但从另一个角度来想，分布式系统的运行就是多个节点共同完成某项任务的过程，而群体协作似乎天然存在于人类社会之中，从个体互助到国家社会化分工，可能我们并未发明任何新的分布式算法，只是重新用了计算机来承载它。

一个计算机系统需要实现两项基本任务，存储和计算。如果有一台永远在线、无限容量、无限算力的设备，或许就不需要分布式系统了。可以说分布式系统是为了解决单机无法解决的问题引入的，而分布式程序又是为了让多台设备像单机一样处理问题设计的。

在Java的编程框架里，依赖有其静态的一面，调用关系在编译期间业已确定，也有其动态的一面，调用对象能够进行指派增强。代理模式是对动态依赖的具体实现，本质是面向接口的契约和面向继承的指派，一般可分为静态代理和动态代理，这些都是老生常谈。

撇开不能横向扩展（Scale-out）的方式，MySQL高可用的基本方法有复制（MySQL Replication）和集群（MySQL Cluster）两种类型，细分下来有：Replication/Semisynchronous Replication/Group Replication/MySQL InnoDB Cluster/MySQL InnoDB ClusterSet/MySQL InnoDB ReplicaSet。

系统需要一个或多个冗余以消除单点故障，包括数据冗余、软件冗余和硬件冗余。冗余最大的难点是对节点数据复制和数据一致性的保障，在系统性能（吞吐量、响应时长）和数据完整（RPO）间取得平衡。

缓存（Cache）是计算机领域非常常见的存储机制，它的基本思想是让数据更接近于使用方，在需要时提供快速的数据访问，以减轻系统资源的负担，提升应用程序的性能和可扩展性。

分布式存储系统的挑战主要在于数据、状态信息的持久化，要求在自动迁移、自动容错、并发读写的过程中保证数据的一致性。

从系统的终态来讲，数据的准确就代表着业务的准确，我们把上述动态容灾过程中引导数据流量到正确地方的过程叫做数据保护，实际也是对业务准确性的保护。容灾的核心是冗余跟转移，数据保护就是要在流量转移过程中解决冗余数据的一致性问题。

Zookeeper提供的命名空间非常像一个标准的文件系统，节点名称由斜杠（/）分隔的路径元素构成，在Zookeeper命名空间中的节点通过路径进行标识

应用多活是应用容灾技术的一种高级形态，指在同城或异地机房建立一套与本地生产系统部分或全部对应的生产系统，所有机房内的应用同时对外提供服务。当灾难发生时，多活系统可以分钟级内实现业务流量切换，用户甚至感受不到灾难发生。

Raft是一个管理同步日志的一致性算法。它取得和（多重）Paxos等同的结果，相似的效率，但它的结构与Paxos大不相同，这使得Raft比Paxos更易于理解，并且给构建实际的系统提供了一个更好的基础。

这是一个关于ZooKeeper正在使用的全序广播协议（Zab）的简短概述。它在概念上很容易理解，也很容易实现，并且提供很高的性能。在这篇文章里，我们会呈现ZooKeeper在Zab上的需求，也会展示这个协议该如何使用，然后我们总体概述一下这个协议是如何工作的。

用于实现高容错性分布式系统的Paxos算法，一直以来总是被认为是难以理解的，或许是因为对很多人来说，初始版本就像是”希腊语"一样（最初的论文是以希腊故事展开的形式）。实际上，它也算是最浅显易见的分布式算法之一了。它的核心就是一个一致性算法——“synod”算法。