key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。 如轮训方式：rand()，表示在写入数据时直接将数据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异

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key），可以是表中一列的原始数据（如did），也可以是函数调用的结果。 如轮训方式：rand()，表示在写入数据时直接将数据插入到分布式表，分布式表引擎会按轮训算法将数据发送到各个分片。 该键是写分布式表保证数据均匀分布在各分片的唯一方式。 规则 不建议写分布式表。 由于分布式表写数据是异

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一个负载均衡器可以绑定多个EIP吗？ 不可以。 如果您使用的是公网负载均衡器，则需要给负载均衡器绑定一个EIP，用来接收来自Internet公网的访问请求。 如果您使用的是私网负载均衡器，则需要给负载均衡器分配一个私网IP，仅能用来接收来自同一个VPC内的访问请求。如果需要接收来

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Kafka基本原理 Kafka是一个分布式的、分区的、多副本的消息发布-订阅系统，它提供了类似于JMS的特性，但在设计上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性，适用于离线和在线的消息消费，如常规的消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据（监控数据

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*责任人 流程的责任人，可以手动输入名字或直接选择已有的责任人。 描述 流程的描述信息。 上传模板，单击添加文件，选择填写后的流程模板，然后上传文件即可。 图3 流程设计3 导入参数配置说明 表3 参数配置说明 参数名 说明 更新已有数据 如果所要导入的流程，在规范设计中已经存在，是否更新已有的流程。支持以下选项：

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设计中心 解决方案工作台提供设计引擎，用户可在线进行解决方案技术架构设计（含集成架构、部署架构）、信息架构设计。 技术架构设计 信息架构设计 父主题： 标准空间

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设计原则 以下是常用的性能优化指导原则： 中心化原则：识别支配性工作量负载功能，并使其处理过程最小化，把注意力集中在对性能影响最大的部分进行提升。 本地化原则：选择靠近的活动、功能和结果的资源；避免通过间接的方式去达到目的，导致通信量或者处理量大辐增加，性能大辐下降。 共享资源：

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设计优化 PERF05-01 设计优化 父主题： PERF05 性能优化

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故障对系统造成的影响，并持续稳定地运行，建议遵循以下设计原则。 高可用设计 单点故障会导致整个系统崩溃、主要功能受到影响、任务延误的系统轻度损坏或存在较大的故障隐患，因此系统的高可用设计非常关键。 高可用设计的主要手段是冗余，甚至是多级冗余的组合，包括异地容灾方式保证灾难情况下无单点：

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最小化身份：尽可能减少非必要的系统管理员，定时清理过期的身份。 最小化权限：给予用户或实体最小必要权限来执行其工作，以降低潜在的安全风险。 最小化暴露面：对不同的访问区域和访问对象，仅暴露最小的服务端点和最少的服务应用接口。 最小化凭证：尽量消除对长期的、静态凭证的依赖。 数据安全保护原则（Data

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。 架构图需要体现使用到的华为云服务资源的种类和数量。 需要在架构图体现部署了哪些业务。 华为云的服务必须使用对应的华为云图标，自建的服务使用第三方的图标或者自定义的图标，如果使用自定义图标，需要对图标说明是“XX自建服务”。 华为云的 服务器 不能使用默认的“ 弹性云服务器 ”或者“E

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VN设计 通过对不同的业务划分为不同的VN，实现生产业务、办公业务、多媒体业务的同类型业务正常互通，不同类型业务隔离不互通。 同时为生产、办公、多媒体、等不同业务分配不同比例带宽，保障网络拥塞时各业务流量都能得到调度。 父主题： 用户业务设计

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联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择存储方案 【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考表1。 表1 表的存储类型及场景 存储类型 适用场景 行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 【建议】如果能够从业务层面补全字段值，那么，就不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 【建议】给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 【建议】给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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表设计 总体上讲，良好的表设计需要遵循以下原则： 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。 选择分区方案 当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

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le占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。 选择分布方案 表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束。优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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约束设计 DEFAULT和NULL约束 如果能够从业务层面补全字段值，那么，不建议使用DEFAULT约束，避免数据加载时产生不符合预期的结果。 给明确不存在NULL值的字段加上NOT NULL约束，优化器会在特定场景下对其进行自动优化。 给可以显式命名的约束显式命名。除了NOT

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Key（局部聚簇，简称PCK）是列存表的一种局部聚簇技术，在 GaussDB (DWS)中，使用PCK可以通过min/max稀疏索引实现事实表快速过滤扫描。PCK的选取遵循以下原则： 【关注】一张表上只能建立一个PCK，一个PCK可以包含多列，但是一般不建议超过2列。 【建议】在查询中的简单表达式过滤条件

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负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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