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机器学习数据流水线容错与故障恢复

📚 共计 30 章节

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容错基础概念

什么是流水线故障、故障类型（瞬态、间歇、永久）、容错与恢复的核心目标。

故障分类核心目标

故障检测机制

心跳检测、超时机制、健康检查端点、日志异常检测。

心跳超时健康检查

指数退避、抖动、最大重试次数、幂等性设计。

退避幂等抖动

断路器模式

状态机（关闭、打开、半开）、熔断阈值、恢复时间。

状态机熔断恢复

线程池隔离、信号量隔离、资源配额限制。

线程池信号量隔离

连接超时、读取超时、全局超时配置、超时传播。

连接超时读取超时传播

功能降级、数据降级、静态回退、缓存兜底。

降级回退缓存

令牌桶、漏桶、滑动窗口、自适应限流。

令牌桶漏桶滑动窗口

负载均衡与故障转移

轮询、最少连接、一致性哈希、主动/被动切换。

轮询一致性哈希切换

数据一致性保障

幂等操作、事务日志、补偿事务（Saga）、最终一致性。

Saga幂等最终一致性

检查点与保存点

状态快照、增量检查点、异步持久化、恢复点。

快照增量持久化

消息队列容错

生产者重试、消费者确认、死信队列、消息回溯。

重试死信回溯

分布式事务

两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、TCC模式、本地消息表。

2PCTCC本地消息表

主从复制与故障切换

同步复制、异步复制、半同步复制、哨兵模式、选主算法。

复制哨兵选主

多副本与数据冗余

RAID技术、纠删码、副本因子、读写quorum。

RAID纠删码Quorum

故障注入测试

混沌工程原则、Chaos Monkey、故障类型模拟、爆炸半径控制。

混沌工程Chaos Monkey爆炸半径

监控与告警

指标采集（Metrics）、日志聚合（Logging）、链路追踪（Tracing）、告警规则。

MetricsTracing告警

自动恢复机制

自愈脚本、Kubernetes自愈（liveness/readiness探针）、自动扩缩容。

自愈K8s探针扩缩容

蓝绿部署与金丝雀发布

流量切换、版本回滚、渐进式发布、A/B测试。

蓝绿金丝雀回滚

配置中心容错

配置缓存、本地文件兜底、配置变更监听、版本管理。

缓存兜底版本管理

服务网格容错

Sidecar代理、重试/超时/熔断策略、mTLS、流量镜像。

SidecarmTLS流量镜像

数据库容错

连接池管理、读写分离、分库分表、备份与恢复。

连接池读写分离分库分表

缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、本地缓存与分布式缓存结合。

穿透击穿雪崩

容器化环境容错

Pod重启策略、资源限制、污点与容忍、PodDisruptionBudget。

无状态与有状态服务容错

无状态水平扩展、有状态StatefulSet、持久卷故障恢复。

StatefulSet持久卷水平扩展

跨区域容错

异地多活、同城双活、两地三中心、DNS故障切换。

多活双活DNS切换

灾难恢复计划（DRP）

RTO与RPO定义、备份策略、演练流程、恢复优先级。

容错设计模式总结

重试、熔断、隔离、降级、限流、超时、幂等、补偿。

模式总结设计

电商订单系统容错设计、支付链路故障恢复、实时数据管道容错。

电商支付数据管道

未来趋势与总结

AI驱动的故障预测、Serverless容错、eBPF可观测性、混沌工程平台化。

AI预测eBPF混沌平台