力。 图1 RegionlessDB集群原理图 使用场景 异地多活 用户业务部署在多地域时，可以使用RegionlessDB就近访问，降低跨地域网络时延。 异地灾备 当主实例出现区域级别故障时，可以切换至从实例，实现业务的异地灾备。 架构原理 图2 架构原理 支持跨区域部署。将主

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。 更多信息，请参见《虚拟私有云产品介绍》。 高速网络 裸金属服务器 的内部网络，为同一可用区内的裸金属 服务器 之间提供高带宽的网络。如果您需要部署高吞吐量或要求低时延的服务，可以创建高速网络。目前，裸金属服务支持的高速网络带宽的最大值为10Gbps。 增强高速网络基于上一代高速网络

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一主一备一日志形态，您可以在购买实例时，选择部署形态为“1主1备1日志”，无需额外设置该参数。 事务一致性 仅分布式版实例支持该参数。 强一致性：应用更新数据时，用户都能查询到全部已经成功提交的数据，对性能有影响。 最终一致性：应用更新数据时，不同用户查询到的数据可能不相同，有可

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开启nconnect后对于单并发、小IO数据块等场景会有一定的时延增加，当您的业务为小并发的延迟敏感型时，不建议开启该功能； nconnect功能开启后，可以提升NFS客户端与服务端之间的吞吐性能，最终性能阈值受限于文件系统服务端的能力及客户端网卡或CPU等资源能提供的能力。 操作步骤 在挂载N

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standard：标准存储，访问时延低、吞吐量高，适用于有大量热点文件（平均一个月多次）或小文件（小于1MB）。 warm：低频访问存储，可用性略低于standard，适用于不频繁访问（平均一年少于12次）但在需要时也要求快速访问数据的业务场景。 cold：归档存储，安全、持久且成

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增长，说明此时是业务的高峰期。 图3 QPS 排查磁盘读写吞吐量监控指标，发现磁盘的吞吐量达到350MB/s，达到性能瓶颈。 关于存储性能说明，请参见数据库实例存储类型。 图4 磁盘吞吐量 解决方案 MySQL在读写业务时，查询更新请求的数据页如果不在Buffer Pool中，则

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云硬盘类型变更可能需要数小时才能成功，在某些时候可能会更长，且过程中无法中断操作。具体时间主要根据变更时吞吐量、存储空间大小、源硬盘类型决定。 在极少数情形下，可能会因为资源问题导致变更失败，此时建议您重新执行变更操作。 同一时间段内，最多支持10个云硬盘同时变更。 如果云硬盘为系统盘，那么在变更类型的过程中，不支持更换操作系统。

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Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系

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开启nconnect后对于单并发、小IO数据块等场景会有一定的时延增加，当您的业务为小并发的延迟敏感型时，不建议开启该功能； nconnect功能开启后，可以提升NFS客户端与服务端之间的吞吐性能，最终性能阈值受限于文件系统服务端的能力及客户端网卡或CPU等资源能提供的能力。 操作步骤 在挂载N

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即非并发场景，接口的平均时延大于100ms。时延高通常是由于业务代码存在IO、资源等等待，CPU利用率上不去导致的。如果是由于计算复杂导致的，调优会变得复杂。 当业务性能不太好的时候，下面几个参数值需要调大，否则业务会大量阻塞。业务性能不好，通过调大参数能够保证系统的吞吐量，应对突发流量

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opic分区数增加时，需要重启客户端后才能正常消费。 Sarama客户端消息最大处理时间（MaxProcessingTime）默认值为100ms，超过最大处理时间可能导致消费者无法消费。 当消费位点重置策略设置为Oldest(earliest)时，当客户端重启时，偏移量重置后可能从最小位点开始重复消费所有消息。

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计算：将所有请求按照耗时从小到大排序，第（99%*总请求数）个请求的耗时即为TP99时延。若（99%*总请求数）出现小数则向上取整。 整体时延/服务时延 时延指调用从发起请求到获得响应的耗时。APM中，整体时延指整个请求的总耗时，服务时延指单个服务的耗时，即整体耗时减去调用其他安装探针服务的耗时。例如

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操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤

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操作场景 Streaming作为一种mini-batch方式的流式处理框架，它主要的特点是：秒级时延和高吞吐量。因此Streaming调优的目标：在秒级延迟的情景下，提高Streaming的吞吐能力，在单位时间处理尽可能多的数据。 本章节适用于输入数据源为Kafka的使用场景。 操作步骤

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如果仅选择一个或少数分桶列，则对应的点查询可以仅触发一个分桶扫描。此时，当多个点查询并发时，这些查询有较大的概率分别触发不同的分桶扫描，各个查询之间的IO影响较小（尤其当不同桶分布在不同磁盘上时），所以这种方式适合高并发的点查询场景。 AutoBucket: 根据数据量，计算分桶数。 对于分区表

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MapReduce与其他组件的关系 MapReduce和HDFS的关系 HDFS是Hadoop分布式文件系统，具有高容错和高吞吐量的特性，可以部署在价格低廉的硬件上，存储应用程序的数据，适合有超大数据集的应用程序。 MapReduce是一种编程模型，用于大数据集（大于1TB）的并

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共享存储，可提供高性能、高吞吐存储服务。 高性能、高带宽、共享存储。 共享存储，用户态文件系统。 非共享存储，每个云盘只能在单个节点挂载。 应用场景 HPC高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探等。

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利用可信执行环境TEE承担智能合约运行，安全级别高，结合远程证明，防止合约逻辑被恶意篡改，确保交易结果可信。数据保护根密钥在TEE内保存，防止数据被窃取并破解。隐私数据全程可信，满足金融级的可信。 高吞吐量交易 利用TEE可信执行环境执行共识核心逻辑，通过可信Raft TEE共识实现了单链吞吐量突破100,000

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全息等展示方式；支持全面SAAS服务，根据客户需要，按时长和并发数计费，弹性低门槛。 实施效率高： 快速定制数字人形象和进行语音克隆，最少仅需5分钟真人视频，甚至1张真人照片即可训练，语音克隆仅需2-3小时录音采样；最快一周即可完成形象和语音训练，投入商用。 云服务竞争力 灵活弹性

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附录 名词解释 分布式消息服务Kafka版：分布式消息服务Kafka版是一个高吞吐、高可用的消息中间件服务，适用于构建实时数据管道、流式数据处理、第三方解耦、流量削峰去谷等场景，具有大规模、高可靠、高并发访问、可扩展且完全托管的特点，是分布式应用上云必不可少的重要组件。 函数工作流

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存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数值分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到My SQL服务器 时才分配各自的缓存，且只有断开连接才会释放。 低效的SQL语句或数据库参数设置不当都可能会导致内存利用率升高，遇到突发业务高峰时，可能会导致云数据库内存OOM（Out

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