1. 课程导论：多租户架构概述、故障域隔离概念、容量突增场景定义、Grafana水位预测的价值

1.1 多租户架构概述

多租户（Multi-Tenancy）是一种软件架构模式，允许单个软件实例同时服务多个独立的租户（Tenant）。每个租户在逻辑上相互隔离，拥有专属的数据、配置和资源视图，但共享底层基础设施。

1.2 故障域隔离概念

故障域（Failure Domain）是指系统中一旦发生故障，会共同受影响的一组资源或组件。在多租户场景下，故障域隔离的目标是：一个租户的故障（或容量突增）不应级联扩散到其他租户。

• 物理故障域：机架、电源域、网络交换机、数据中心可用区（AZ）。
• 逻辑故障域：Kubernetes 命名空间、服务网格分区、数据库分片、消息队列 Topic 分区。
• 容量故障域：共享资源池中的 CPU/内存/IOPS 配额、限流阈值、连接池大小。

1.3 容量突增场景定义

容量突增（Capacity Spike）是指在极短时间内，系统负载指标（如 QPS、CPU 使用率、内存占用、网络吞吐）出现远超基线的剧烈增长。在多租户环境中，突增通常由以下原因触发：

• 计划内突增：大促活动、秒杀、版本发布、数据回刷。
• 计划外突增：DDoS 攻击、爬虫流量、上游服务故障导致的重试风暴、配置错误导致的流量调度异常。

1.4 Grafana 水位预测的价值

传统监控是反应式的：指标超过阈值 → 触发告警 → 人工介入。在容量突增场景下，这种模式存在致命缺陷：

1. 滞后性：告警触发时，故障可能已经发生。
2. 缺乏趋势：无法判断当前水位是“正常波动”还是“即将击穿”的前兆。
3. 跨域盲区：单指标告警无法关联故障域内多个资源的协同状态。

Grafana 水位预测（Watermark Prediction）通过时间序列预测算法（如 Holt-Winters、Prophet、LSTM 或基于 Prometheus 的预测函数 predict_linear），对关键水位指标进行前瞻性估算，回答三个核心问题：

• 当前水位：现在是多少？
• 未来水位：如果保持当前趋势，N 分钟后会达到多少？
• 击穿时间：预计何时会突破故障域隔离的容量上限？

1.5 课程核心脉络

本课程将围绕以下主线展开：

1. 理论篇：多租户故障域隔离的设计原则与容量模型。
2. 实践篇：基于 Grafana + Prometheus 搭建水位预测看板，集成 predict_linear 与自定义预测算子。
3. 演练篇：设计容量突增演练剧本，在隔离环境中验证预测准确性，并调整故障域边界。
4. 优化篇：根据演练结果优化弹性伸缩策略、限流阈值和资源配额。