本文介绍pgAdmin如何通过可视化界面对关系数据库PostgreSQL版进行备份恢复。 备份恢复是关系数据库PostgreSQL版的常用功能，作用对象可以是database、schema、table等具有存储意义的对象。pgAdmin可以以可视化界面实现该功能，以下以database的备份恢复为例。 备份 打开数据库Server连接，选择指定的database，右键选择Backup...，弹出备份选项框，如下图所示： 其中各项含义为： General：备份的元数据，包括生成Filename、备份方式、编码方式等，必填项。 Data/Objects：选择备份的数据范围，包括是否只保存数据或是否只保存schema之类，需要用户根据自身需求选择。 Options：其余选项，选择是否选择oid、是否选择DDL操作等，需要用户根据自身需求选择。 点击Backup，后台会开始执行备份，备份文件存在于一开始填写的Filename。执行结果会在结束时于右下角显示。 恢复 pgAdmin的恢复操作与备份操作互为逆操作，操作类似。打开数据库Server连接，选择指定的database，右键选择Restore...，弹出备份选项框。 General：包括恢复文件的格式、文件名等，用于恢复备份生成的文件。 Data/Objects：与备份类似，即是否选择从备份文件中恢复某项数据。 Options：与备份类似，即是否选择恢复操作的某些特定选项，如恢复某语句失败是否继续进行恢复等。 点击Restore，后台会开始从给定文件进行恢复，执行结果会在结束时于右下角显示。

本文主要介绍SQL Server实例的磁盘扩容操作步骤。 前提条件 ● 实例状态为“运行中”。 注意 实例磁盘扩容期间服务会短暂中断，建议在业务空闲时变更。 操作步骤 1. 在天翼云官网首页的顶部菜单栏，选择【产品 > 数据库 > 关系型数据库 > 关系数据库SQL Server版】，进入关系数据库SQL Server产品页面。然后单击【管理控制台】，进入TeleDB数据库【概览】页面。 2. 在左侧导航栏，选择【SQL Server > 实例管理】，进入实例列表页面。然后在顶部菜单栏，选择区域和项目。 3. 在实例列表中找到需要磁盘扩容的目标实例，单击列表右侧的【更多】按钮，在下拉框中单击【存储空间扩容】选项。 4. 在【存储空间扩容】页面，您可查看当前实例磁盘规格，选择所需磁盘容量。确认无误后，单击【提交】并完成支付，即可修改成功。 5. 返回实例管理列表页面，查看当前实例状态为【升配中】。 说明 ● SQL Server支持多种磁盘容量，您可以根据实际情况，合理选择相应的除当前磁盘容量外的磁盘容量。 ● 一旦磁盘扩容操作后不可撤销，如果需要修改，需要在当前磁盘扩容操作结束后，重新提交磁盘扩容操作。 ● 磁盘扩容操作只支持扩容，不支持缩容。

本文主要介绍超高IO型Ir7n 概述 超高I/O型弹性云主机使用高性能NVMe SSD本地磁盘，提供高存储IOPS以及低读写时延，您可以通过管理控制台创建挂载有高性能NVMe SSD盘的弹性云主机。 类型 CPU基频/睿频 CPU型号 Ir7n 2.6GHz/3.4GHz 6348 使用场景 超高I/O型弹性云主机适用于高性能关系型数据库 NoSQL数据库(Cassandra、MongoDB等)以及ElasticSearch搜索等场景 规格 表 Ir7n型弹性云主机的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽（Gbps） 最大收发包能力（万PPS） 网络连接数（万） 网卡多队列数 网卡个数上限 辅助网卡个数上限 本地盘（GiB） 虚拟化类型 ir7n.large.4 2 8 3/0.9 40 50 2 3 32 2 × 50 KVM ir7n.xlarge.4 4 16 6/1.8 80 50 2 3 32 2 × 100 KVM ir7n.2xlarge.4 8 32 15/3.6 150 100 4 4 64 2 × 200 KVM ir7n.4xlarge.4 16 64 20/7.3 300 150 4 6 96 2 × 400 KVM ir7n.8xlarge.4 32 128 30/14.5 400 300 8 8 192 2 × 800 KVM ir7n.16xlarge.4 64 256 40/29 600 500 16 8 256 2 × 1600 KVM

本节主要介绍统计API概览。 API 描述 GetCapacity 此操作用来查询用户的容量。 GetBilledStorageUsage 此操作用来查询收费容量。 GetRestoreCapacity 此操作用来查询数据取回量。 GetDeleteCapacity 此操作用来查询用户删除的容量。 GetTraffics 此操作用来查询用户的流量。 GetRequests 此操作用来查询用户请求次数。 GetReturnCode 此操作用来查询用户请求返回码次数。 GetConcurrentConnection 此操作用来查询用户的并发连接数。 GetUsage 此操作用来查询用户Bucket的使用情况。 GetBandwidth 此操作用来查询用户的已用带宽。 说明 对象存储网络、对象存储网络2和香港节点是相互独立的。如果使用的是对象存储网络的Host，只能查询对象存储网络内的Region的统计信息。如果使用的是对象存储网络2的Host，只能查询对象存储网络2内的Region的统计信息。如果是香港节点的Host，只能查询香港节点内的Region统计信息。 本节举例中的域名均以对象存储网络的统计API域名ooscnmg.ctyunapi.cn为例。如果是对象存储网络2，请使用域名ooscn2mg.ctyunapi.cn。如果是香港精品网和香港普通网，请使用域名ooscnhkmg.ctyunapi.cn。 不建议使用GetUsage和 GetBandwidth，建议根据要查询的项，使用下列API：GetCapacity、GetDeleteCapcity、GetRequests、GetReturnCode、GetConcurrentConnection。

任务名称 说明 创建实例 创建社区版集群实例、副本集实例。 扩容存储 扩容社区版集群实例shard节点的存储容量、副本集实例的存储容量。 变更规格 变更社区版集群实例的规格、副本集实例的规格。 添加节点 添加社区版集群实例的节点。 重启操作 重启集群实例、集群节点组、集群节点、副本集实例。 恢复到新实例 社区版集群实例、副本集实例恢复到新实例。 恢复到当前实例 社区版集群实例、副本集实例恢复到新实例。 恢复到指定时间点 副本集实例恢复到指定时间点。 库表级时间点恢复 副本集实例库表级数据恢复到指定时间点。 主备切换 副本集实例主备切换。 绑定和解绑弹性公网IP 社区版集群实例、副本集实例绑定和解绑弹性公网IP。 切换SSL 社区版集群实例、副本集实例切换SSL。 修改数据库端口 社区版集群实例、副本集实例修改数据库端口。 修改安全组 社区版集群实例、副本集实例修改安全组。 修改内网地址 社区版集群实例、副本集实例修改内网地址。 迁移可用区 社区版集群实例、副本集实例迁移可用区。 显示shard/config IP 社区版集群实例开启shard/config地址。 修改oplog大小 社区版集群实例、副本集实例修改oplog大小。 物理备份 社区版集群实例、副本集实例自动和手动备份。 升级数据库补丁 社区版集群和副本集实例进行补丁升级。

接口功能介绍 适用于计算增强型云电脑。 每次切换，云电脑的系统类型、规格类型、处理器类型（XC型）必须相同。 新旧镜像适用的系统类型、规格类型、处理器类型（XC型）必须相同。 计算增强型云电脑功能请联系客户经理开通。 接口约束 无 URI POST /v3/ecs/batch/changeImage 路径参数 无 Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionId 是 String 资源池ID。 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 desktopOidList 是 Array of Strings 云电脑ID列表，可设置一个或多个，最多10个 imageOid 是 String 镜像ID 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 状态码。可能值： 800：请求成功。 900：请求失败。 800 error String 错误码。 ECPC1000 message String 提示信息。 OK. returnObj Object 返回数据结构体。 returnObj 枚举参数 无 请求示例 请求url 无 请求头header 无 请求体body { "desktopOidList":["XXXXXXXXXXXXX6925"], "imageOid":"mixxx" }

与表格存储服务的关系 表格存储服务（CloudTable Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从CloudTable中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到CloudTable表中。 与关系型数据库服务（RDS）的关系 关系型数据库（Relational Database Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从RDS中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到RDS表中。 与数据仓库服务的关系 数据仓库服务（Data Warehouse Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从数据仓库中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到数据仓库服务表中。 与云搜索服务的关系 云搜索服务（Cloud Search Service）作为数据湖探索的数据来源及数据存储，与数据湖探索配合一起使用，关系有如下两种。 • 数据来源：数据湖探索服务提供DataFrame和SQL方式从云搜索服务中导入数据到数据湖探索。 • 存储查询结果：数据湖探索使用标准SQL的Insert语法将日常作业的查询结果数据存放到云搜索服务表中。

导入数据 通过弹性云主机或可访问关系型数据库的设备，用相应客户端连接关系型数据库实例，将导出的SQL文件导入到关系型数据库。 说明 如果源数据库中包含触发器、存储过程、函数或事件调用，则需确保导入前设置目标数据库参数logbintrustfunctioncreatorsON。 步骤 1 登录已准备的弹性云主机，或可访问关系型数据库的设备。 步骤 2 导入表结构到关系型数据库。 mysql f h P u root p /dumpdefs.sql RDSADDRESS为关系型数据库实例的IP地址。 DBPORT为当前数据库实例的端口。 BACKUPDIR为“dumpdefs.sql”所在目录。 示例如下： mysql f h 172.16.66.198 P 3306 u root p P u root p /dumpdata.sql RDSADDRESS为关系型数据库实例的IP地址。 DBPORT为当前数据库实例的端口。 BACKUPDIR为“dumpdata.sql”所在目录。 示例如下：

存储类型 包月标准价格 按量付费标准价格 标准型 0.4 元/GB/月 0.000625 元/GB/小时（0.45 元/GB/月） 性能型 1.6 元/GB/月 0.002569 元/GB/小时（1.85 元/GB/月）

本文主要介绍专属存储三副本技术 什么是三副本技术 专属云（存储独享型）的存储系统采用三副本机制来保证数据的可靠性，即针对某份数据，默认将数据分为1 MB大小的数据块，每一个数据块被复制为3个副本，然后按照一定的分布式存储算法将这些副本保存在集群中的不同节点上。 专属云（存储独享型）三副本技术的主要特点如下： 存储系统自动确保3个数据副本分布在不同服务器的不同物理磁盘上，单个硬件设备的故障不会影响业务。 存储系统确保3个数据副本之间的数据强一致性。 例如，对于服务器A的物理磁盘A上的数据块P1，系统将它的数据备份为服务器B的物理磁盘B上的P1''和服务器C的物理磁盘C上的P1'，P1、P1'和P1''共同构成了同一个数据块的三个副本。若P1所在的物理磁盘发生故障，则P1'和P1''可以继续提供存储服务，确保业务不受影响。 图 数据块存储示意图 三副本技术怎样确保数据一致性 数据一致性表示当应用成功写入一份数据到存储系统时，存储系统中的3个数据副本必须一致。当应用无论通过哪个副本再次读取这些数据时，该副本上的数据和之前写入的数据都是一致的。 专属存储三副本技术主要通过以下机制确保数据一致性： 写入数据时，同时在3个副本执行写入操作 当应用写入数据时，存储系统会同步对3个副本执行写入数据的操作，并且只有当多个副本的数据都写入完成时，才会向应用返回数据写入成功的响应。 读取数据失败时，自动修复损坏的副本 当应用读数据失败时，存储系统会判断错误类型。如果是物理磁盘扇区读取错误，则存储系统会自动从其他节点保存的副本中读取数据，然后在物理磁盘扇区错误的节点上重新写入数据，从而保证数据副本总数不减少以及副本数据一致性。

本节介绍了容器镜像服务常见问题:计费类。 容器镜像服务是否收费？ 容器镜像服务分为个人版和企业版，目前个人版免费，企业版按实例数收费。 容器镜像服务企业版支持什么规格？ 企业版提供标准规格，相比个人版（3个命名空间限额，100个镜像仓库限额，10G存储空间），企业版（15个命名空间限额，1000个镜像仓库限额，专属对象存储）更符合企业需要，并且企业版支持订购时增加额外的限额。

查询一台轻量型云主机的Web管理终端地址 接口功能介绍 该接口提供用户查询一台轻量型云主机的Web管理终端地址。 获取到轻量型云主机访问地址如下所示： 有如上信息后，在轻量型云主机为开机状态时，直接浏览器输入访问地址进行访问 URI GET /v4/ecs/lite/vnc/details 路径参数 无 Query参数 参数 是否必填 参数类型 说明 示例 下级对象 regionID 是 String 资源池ID，您可以调用regionID查看最新的天翼云资源池列表 88f8888888dd88ec888888888d888d8b instanceID 是 String 云主机ID 8d8e88888ed888b888cb888f8b8cf8fa 请求参数 请求头header参数 无 请求体body参数 无 响应参数 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 statusCode Integer 返回状态码(800为成功，900为失败) 800 errorCode String 业务细分码，为product.module.code三段式码，详见错误码说明 Openapi.PatternCheck.NotValid message String 失败时的错误描述，一般为英文描述 SUCCESS description String 失败时的错误描述，一般为中文描述 成功 returnObj Object 成功时返回的数据 returnObj 表 returnObj 参数 参数类型 说明 示例 下级对象 token String token

参数 SFS Turbo标准型 SFS Turbo性能型 最大带宽 1.5GB/s 2GB/s 最高IOPS 5000 30000 时延 10ms 3ms 容量 500GB起步，默认32TB上限，可 500GB起步，默认32TB上限，可 扩容步长 1GB 1GB 优势 低成本 低时延 应用场景 适用于大容量、低时延的业务，如代码存储、日志存储、Web服务、虚拟桌面等。 适用于海量小文件、随机IO密集型以及时延敏感型业务，如高性能计算、文件共享、内容管理等。

本章节介绍云原生网关的计费项、计费方式和计费规则。本产品计费不包含负载均衡和容器服务等IaaS层资源的费用。 计费项 MSE云原生网关的计费项包含MSE托管的网关实例费用和数据盘费用，其中数据盘费用单独计算。 计费方式 目前云原生网关提供包年包月和按需付费两种付费模式。 按需付费：按需付费是后付费模式，您只需按实际情况进行使用，然后按照使用账单付费即可。 为避免造成您的损失，如果您不想再使用此产品，则需要您在应用管理页面内删除应用，系统才会正式停止计费。 包年包月：包年包月是预付费模式，按照包年包月的方式进行付费购买。 只要您实际接入的实例数不超过您购买的实例数，不会造成额外的费用。 包年包月的模式下，您需要在到期前进行续费或选择自动续费的方式，确保产品持续可用。 计费规则 实例计费规则 云原生网关实例计费规则如下： 版本类型 主机类型 CPU(核） 内存（GB） 按需（元/节点/小时） 包月（元/节点/月） 云原生网关基础版 X86通用型 2 4 0.84 422 云原生网关基础版 X86通用型 4 8 1.68 844 云原生网关基础版 X86通用型 8 16 3.35 1688 云原生网关基础版 X86通用型 16 32 6.7 3376 云原生网关集群版 X86通用型 2 4 0.84 422 云原生网关集群版 X86通用型 4 8 1.68 844 云原生网关集群版 X86通用型 8 16 3.35 1688 云原生网关集群版 X86通用型 16 32 6.7 3376 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 2 4 1.764 886.2 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 4 8 3.528 1772.4 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 8 16 7.035 3544.8 云原生网关集群版(鲲鹏系列主机) ARM鲲鹏 16 32 14.07 7089.6 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 2 4 1.176 590.8 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 4 8 2.352 1181.6 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 8 16 4.69 2363.2 云原生网关集群版(飞腾系列主机) ARM飞腾 16 32 9.38 4726.4 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 2 4 1.26 633 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 4 8 2.52 1266 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 8 16 5.025 2532 云原生网关集群版(海光系列主机) X86海光 16 32 10.05 5064 以订购云原生网关集群版2C4G为例，若订购3节点，则价格为：42231266元/月。

增强Executor import java.util.concurrent.Executor; import java.util.concurrent.Executors; public class ExecutorDemo { public static void main(String[] args) { // 创建一个线程池，这里使用固定大小的线程池 Executor executor Executors.newFixedThreadPool(3); // 提交任务给线程池执行 for (int i 0; i { // 在这里定义需要执行的任务逻辑 System.out.println("Task " + taskId + " is running on thread " + Thread.currentThread().getName()); }); } // 关闭线程池（通常在应用程序退出时执行） if (executor instanceof java.util.concurrent.ExecutorService) { ((java.util.concurrent.ExecutorService) executor).shutdown(); } } } 执行结果 配置完成后，您可以在调用链路详情页查看异步任务的调用链详情。

本节介绍了专属云（存储独享型）的使用须知。 专属云产品需要项目制发货，请联系客户经理，如果没有客户经理可拨打天翼云客服电话4008109889咨询。 本产品不支持无理由退订。

版本 支持的数据库实例个数 资源需求 性能参数 标准版 3个 CPU：4U 内存：16GB 硬盘：512GB 吞吐量峰值：3,000条/秒 入库速率值：360万条/小时 4亿条在线SQL语句存储。 50亿条归档SQL语句存储。 高级版 6个 CPU：8U 内存：32GB 硬盘：1TB 吞吐量峰值：6,000条/秒 入库速率值：720万条/小时 6亿条在线SQL语句存储。 100亿条归档SQL语句存储。 企业版 12个 CPU：16U 内存：64GB 硬盘：2TB 吞吐量峰值：12,000条/秒 入库速率值：1440万条/小时 10亿条在线SQL语句存储。 200亿条归档SQL语句存储。 旗舰版 30个 CPU：16U 内存：64GB 硬盘：5TB 吞吐量峰值：35,000条/秒 入库速率值：1440万条/小时 16亿条在线SQL语句存储。 200亿条归档SQL语句存储。

本页介绍了文档数据库服务的产品定义。 文档数据库服务（Document Database Service，后文简称：CTDDS、DDS）是一款基于云计算平台的在线非关系型数据库服务，具有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩等特点。其完全兼容MongoDB协议，在容灾、备份、恢复、监控、告警等方面提供全套数据库解决方案。可降低管理维护成本，使用户能专注于应用开发和业务发展。文档数据库服务有如下基础特性： 文档数据库服务是一种非关系型数据库，它采用文档型的方式来存储数据，每个文档都是一个JSON格式的数据结构，可以包含任意数量和类型的字段。这种方式比传统的关系型数据库更加灵活，可以适应不同类型和规模的数据。 提供高可用性、高性能和可扩展性，支持从单节点部署到分布式集群的不同场景。它采用了分布式的数据存储和查询方式，可以水平扩展集群规模，提高系统的负载能力和容错性。同时，文档数据库服务还支持数据复制和故障恢复，确保数据的可靠性和持久性。 在查询方面提供了多种方式，包括基本的CRUD操作、聚合框架、文本搜索、地理空间查询等。这些功能可以满足各种不同的查询需求，使得文档数据库服务在数据分析和处理领域得到广泛应用。 文档数据库服务提供多项性能监控指标及告警功能，以及数据库性能可视化管理。 文档数据库服务支持灵活的部署架构，提供单节点、副本集（支持三节点、五节点、七节点共三种副本集类型）、分片集群三种实例类型，副本集实例类型还提供只读从节点的扩展服务，能够满足不同的业务场景。 单节点实例：单节点适用于开发、测试及其他非企业核心数据存储的场景。 副本集实例：副本集的高可用架构，提供了数据冗余与高可靠性的节点集合。副本集之间数据自动同步，保证数据的高可靠性。并支持自动容灾切换。 集群实例：分片集群架构，提供了副本集具备的数据冗余与高可靠的特性，同时拥有数据分片存储与处理能力，轻松适用于高并发场景。

适用场景 本章介绍在CCE中如何将老版本集群的业务迁移到新版本集群。 适用于需要大幅度跨版本集群升级的需求，可以接受新建新版本集群而进行业务迁移的升级方式。 前提条件 迁移前Checklist 类别 描述 集群相关 Nodeip强相关：确认之前集群的节点IP（包括EIP），是否有作为其他的配置或者白名单之类的设置。 工作负载 记录工作负载数目，便于迁移后检查。 存储 1. 确认应用中存储，是否使用公有云，或者自己搭建存储。 2. 自动创建的存储需要在新集群中变成使用已有存储。 网络 1. 注意使用的负载均衡服务，以及Ingress。 2. 老版本的集群只支持经典型负载均衡服务，迁移到新集群中需要改成共享型负载均衡服务，对应负载均衡服务将会重新建立。 运维 私有配置：确认在之前集群中，是否在节点上配置内核参数或者系统配置。 操作步骤 步骤 1 创建新集群 创建与老版本集群同规格同配置的集群，创建方法请参见购买混合集群。 步骤 2 添加节点 添加同规格节点，并且在节点上配置之前的手动配置项，创建方法请参见购买节点。 步骤 3 创建存储 在新集群中使用已有存储创建PVC，PVC名称不变，方法请参见存储管理>使用kubectl对接已有云硬盘。 说明：切流方案仅支持对象存储、文件存储、共享云硬盘类型的存储。非共享云硬盘存储切流需要将老集群内的工作负载暂停，会导致断服。 步骤 4 创建工作负载 在新集群中创建工作负载，名称和规格参数保持不变，创建方法请参见工作负载管理>创建无状态负载(Deployment)或创建有状态负载(StatefulSet)。在工作负载中挂载存储，方法请参见存储管理>使用kubectl部署带云硬盘存储卷的工作负载。 步骤 5 创建服务 在新集群中创建Service，名称和规格参数保持不变，创建方法请参见网络管理>集群内访问(ClusterIP)、节点访问(NodePort)、负载均衡(LoadBalancer)。 步骤 6 调测功能 全部创建完成后，请自行调测业务，调测无问题后切换流量。 步骤 7 老集群退订或删除 新集群全部功能ready，使用解关联功能卸载存储关联卷，方法请参见存储管理>解关联云硬盘。退订或者删除老集群，删除集群方法请参见删除集群。

本节向您介绍数据安全中心的使用约束。 数据安全中心DSC仅支持管理天翼云上的数据资产，暂不支持管理其他云厂商的数据资产。 支持的数据源 关系型数据库（Relational Database Service，RDS） 对象存储服务（Object Storage Service，OBS） 数据仓库服务（Data Warehouse Service，DWS） 文档数据库服务（Document Database Service，DDS） MapReduce服务（MapReduce Service，MRS） 云搜索服务（Cloud Search Service，CSS） 数据湖探索服务（Data Lake Insight，DLI） 弹性云服务器（Elastic Cloud Server ，ECS）的自建数据库 裸金属服务器（Bare Metal Server，BMS）的自建数据库 支持的数据库类型及版本 DSC支持的数据库类型及版本如下表所示。 数据库类型 版本 MySQL 5.6、5.7、5.8、8.0 SQL Server 2017SE、2017EE、2017WEB 2016SE、2016EE、2016WEB 2014SE、2014EE 2012SE、2012EE、2012WEB 2008R2EE、2008R2WEB PostgreSQL 11、10、9.6、9.5、9.4、9.1 Oracle 10、12

说明：本章节会介绍关系型数据库的定义以及包含哪些数据库引擎 关系型数据库（Relational Database Service，简称RDS）是一种基于云计算平台的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的在线关系型数据库服务。专属云关系型数据库目前支持以下引擎： MySQL PostgreSQL 关系型数据库服务具有完善的性能监控体系和多重安全防护措施，并提供了专业的数据库管理平台， 让用户能够在云中轻松的进行设置和扩展关系型数据库。通过关系型数据库服务的管理控制台，用户几乎可以执行所有必需任务而无需编程，简化运营流程，减少日常运维工作量，从而专注于开发应用和业务发展。 专属云数据库MySQL 专属云（RDSMySQL）是在物理上隔离的专属虚拟化资源池上搭建的RDS服务，专属云内，用户独享专用的服务器/集群，可选择独享存储/网络资源，并可在管理控制台统一管理。 MySQL是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，搭配LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成为WEB开发的高效解决方案。 云数据库拥有即开即用、稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点。 架构成熟稳定，支持流行应用程序，适用于多领域多行业支持各种WEB应用，成本低，中小企业首选。 管理控制台提供全面的监控信息，简单易用，灵活管理，可视又可控。 随时根据业务情况弹性伸缩所需资源，按需开支，量身订做。

本文为您介绍字段规范。 1. 字段类型越短越好（可以用int的则不能用bigint，能用tinyint的不能用int） 满足需求的情况下，字段类型越短，会占用更少的存储空间，更少的磁盘IO和网络IO，更少的MySQL计算空间和APP计算空间。常见的字段类型介绍如下： 2. 尽量不要使用default null，所有的字段尽可能都设定为not null并为其定义默认值： 索引不会包括NULL值。影响索引的统计信息，影响优化器的判断。 复合索引中只要有一列含有NULL值，则该列对于此复合索引将是无效的。 3. 需要多表 join的字段或直接比较的字段，数据类型保持绝对一致。 杜绝隐形转换，比如int同char进行比较，造成效率低下。 4. 当字段的类型为枚举型或布尔型时，建议使用tinyint类型。 5. 一般情况下不允许使用TEXT、BLOG，确实需要则拆分。 本质上说,不是MySQL不适合存储text，而是在太多的情况下我们期望MySQL能够更加高效的提供小数据查询/事务处理。 6. 同理，当varchar字段超过一定长度（256）时，建议拆分。 7. 内容明确，不做变更的类型代码可用枚举类型 8. 关于存储IP地址时字段类型的选择 如果是IPV4地址，存放使用int类型，而不是char(15)。Int只占4个字节，字符型占用16个字节，符合越短越好的原则。另外索引长度降低，检索效率更高。 如果是IPV6地址，请找DBA商量决定如何存储。 9. 关于存储时间字段类型的选择 对时间范围没有要求时，强烈建议采用TIMESTAMP取代DATETIME，因为TIMESTAMP更短（4个字节），而DATETIME占用8个字节 两者区别如下： 时间范围： datetime 以'YYYYMMDD HH:MM:SS'格式检索和显示DATETIME值。支持的范围为'10000101 00:00:00'到'99991231 23:59:59' TIMESTAMP值不能早于1970或晚于2037 存储方式： TIMESTAMP1.4个字节储存 2.值以UTC格式保存 3.时区转化，存储时对当前的时区进行转换，检索时再转换回当前的时区。datetime 1.8个字节储存 2.实际格式储存 3.与时区无关

本节主要介绍使用V2签名时的HttpURLConnection开发。 应用场景 V2签名下，使用HttpURLConnection开发。 前提条件 已开通对象存储（经典版）Ⅰ型服务。 具体操作 可以参考下列示例进行HttpURLConnection开发。 import java.io.BufferedReader; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStream; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.net.URLEncoder; import java.nio.charset.StandardCharsets; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Arrays; import java.util.Base64; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Locale; import java.util.Map; import java.util.SortedMap; import java.util.TimeZone; import java.util.TreeMap; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; public class OOSDemoForV2Signer { private static final String DATESTR "EEE, d MMM yyyy HH:mm:ss 'GMT'"; private static final SimpleDateFormat DATEFMT new SimpleDateFormat(DATESTR, Locale.ENGLISH); static { TimeZone gmt TimeZone.getTimeZone("GMT"); DATEFMT.setTimeZone(gmt); } private static final String OOSACCESSKEY "your ak"; private static final String OOSSECRETKEY "your sk"; private static final String OOSENDPOINT "ooscn.ctyunapi.cn"; private static final String OOSOBJECTCONTENT "yourobjectcontent"; private static final int CONNTIMEOUT 30000; private static final int READTIMEOUT 30000; public void putObject(String bucket, String objectKey) { try { Map headers new HashMap<>(); headers.put("ContentType", "text/plain"); headers.put("xamzdate", "xxxx"); HttpURLConnection connection generateConnection("PUT", bucket, objectKey, headers); connection.setFixedLengthStreamingMode(OOSOBJECTCONTENT.length()); connection.setDoOutput(true); connection.connect(); byte[] requestBody OOSOBJECTCONTENT.getBytes(); try (OutputStream outputStream connection.getOutputStream()) { outputStream.write(requestBody); } int responseCode connection.getResponseCode(); if (responseCode 200) { System.out.println("put object success"); } else { try (InputStream inputStream connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public void getObject(String bucket, String objectKey) { try { HttpURLConnection connection generateConnection("GET", bucket, objectKey, null); connection.connect(); int responseCode connection.getResponseCode(); // 在responseCode为200 的情况下， 可将connection.getInputStream()的对象数据读出。 if (responseCode 200) { System.out.println("get object success"); } try (InputStream inputStream responseCode 200 ? connection.getInputStream() : connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } public void deleteObject(String bucket, String objectKey) { try { HttpURLConnection connection generateConnection("DELETE", bucket, objectKey, null); connection.connect(); int responseCode connection.getResponseCode(); if (responseCode 204) { System.out.println("delete object success"); } else { try (InputStream inputStream connection.getErrorStream()) { BufferedReader reader new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream)); String line; while ((line reader.readLine()) ! null) { System.out.println(line); } } } } catch (Exception e) { // 异常可选择抛出或者处理掉。 e.printStackTrace(); } } / 1 并不是headers里的所有头域，都参与计算签名。详情请参照 3.1.1章节StringToSign的构成说明 2 任何头以xamzmeta这个前缀开始都会被认为是用户的元数据，当用户检索时，它将会和对象一起被存储并返回。 PUT请求头大小限制为8KiB。在PUT请求头中，用户定义的元数据大小限制为2KiB。 例：headers.put("xamzmetatest", "oos"); / private HttpURLConnection generateConnection(String method, String bucket, String objectKey, Map headers) throws Exception { if (headers null) { headers new TreeMap<>(); } if (!headers.containsKey("Date")) { String date DATEFMT.format(new Date()); headers.put("Date", date); } Map querys new HashMap<>(32); // 设置查询参数示例，可按需选择是否在请求url上设置查询参数。更多接口参数请参考《OOS开发者文档v6》 querys.put("responsecontenttype", "application/octetstream"); String authorization v2Sign(method, bucket, objectKey, headers, querys); String requestUrl " + bucket + "." + OOSENDPOINT + "/" + urlEncode(objectKey, false); if (querys.size() ! 0) { requestUrl + "?" + encodeParameters(querys); } URL url new URL(requestUrl); HttpURLConnection connection (HttpURLConnection)url.openConnection(); connection.setRequestProperty("Authorization", authorization); connection.setConnectTimeout(CONNTIMEOUT); connection.setReadTimeout(READTIMEOUT); connection.setRequestMethod(method); if (null ! headers) { headers.forEach(connection::setRequestProperty); } return connection; } private String encodeParameters(Map querys) { StringBuilder builder new StringBuilder(); Iterator > pairs querys.entrySet().iterator(); while (pairs.hasNext()) { Map.Entry pair pairs.next(); builder.append(urlEncode(pair.getKey(), false)); builder.append(""); builder.append(urlEncode(pair.getValue(), false)); if (pairs.hasNext()) { builder.append("&"); } } return builder.toString(); } // 以下是签名计算相关方法 / The set of request parameters which must be included in the canonical string to sign. / private static final List SIGNEDPARAMETERS Arrays.asList("acl", "torrent", "logging", "location", "policy", "requestPayment", "versioning", "versions", "versionId", "notification", "uploadId", "uploads", "partNumber", "website", "delete", "lifecycle", "tagging", "cors", "restore", "responsecachecontrol", "responsecontentdisposition", "responsecontentencoding", "responsecontentlanguage", "responsecontenttype", "responseexpires"); private String v2Sign(String method, String bucket, String objectKey, Map headers, Map querys) throws Exception { String canonicalString getCanonicalString(method, toResourcePath(bucket, objectKey), headers, querys); String signature sign(canonicalString); return "AWS " + OOSACCESSKEY + ":" + signature; } private String sign(String data) throws Exception { try { Mac mac Mac.getInstance("HmacSHA1"); mac.init(new SecretKeySpec(OOSSECRETKEY.getBytes(StandardCharsets.UTF8), "HmacSHA1")); byte[] bs mac.doFinal(data.getBytes(StandardCharsets.UTF8)); return Base64.getEncoder().encodeToString(bs); } catch (Exception e) { throw new Exception("Unable to calculate a request signature: " + e.getMessage(), e); } } / Calculate the canonical string for a REST/HTTP request to OOS. When expires is nonnull, it will be used instead of the Date header. / private String getCanonicalString(String method, String resource, Map headers, Map querys) { StringBuilder buf new StringBuilder(); buf.append(method).append("n"); SortedMap interestingHeaders new TreeMap<>(); if (headers ! null && headers.size() > 0) { for (Map.Entry entry : headers.entrySet()) { String key entry.getKey(); String value entry.getValue(); if (key null) { continue; } String lk key.toLowerCase(Locale.getDefault()); if ("contenttype".equals(lk) "contentmd5".equals(lk) "date".equals(lk) lk.startsWith("xamz")) { interestingHeaders.put(lk, value); } } } // Remove default date timestamp if "xamzdate" is set. if (interestingHeaders.containsKey("xamzdate")) { interestingHeaders.put("date", ""); } // These headers require that we still put a new line in after them, // even if they don't exist. if (!interestingHeaders.containsKey("contenttype")) { interestingHeaders.put("contenttype", ""); } if (!interestingHeaders.containsKey("contentmd5")) { interestingHeaders.put("contentmd5", ""); } // Any parameters that are prefixed with "xamz" need to be included // in the headers section of the canonical string to sign if (querys ! null) { for (Map.Entry parameter : querys.entrySet()) { if (parameter.getKey().toLowerCase().startsWith("xamz")) { interestingHeaders.put(parameter.getKey().toLowerCase(), parameter.getValue()); } } } for (Map.Entry entry : interestingHeaders.entrySet()) { String key entry.getKey(); Object value entry.getValue(); if (key.toLowerCase().startsWith("xamz")) { buf.append(key).append(':').append(value); } else { buf.append(value); } buf.append("n"); } buf.append(resource); if (querys ! null) { String[] parameterNames querys.keySet().toArray(new String[0]); Arrays.sort(parameterNames); char separator '?'; for (String parameterName : parameterNames) { // Skip any parameters that aren't part of the canonical signed string if (!SIGNEDPARAMETERS.contains(parameterName)) { continue; } buf.append(separator); buf.append(parameterName); String parameterValue querys.get(parameterName); if (parameterValue ! null && !"".equals(parameterValue)) { buf.append("").append(parameterValue); } separator '&'; } } return buf.toString(); } private String toResourcePath(String bucket, String objectKey) { String resourcePath "/" + ((bucket ! null && !"".equals(bucket)) ? bucket : "") + ((objectKey ! null) ? "/" + objectKey : ""); return urlEncode(resourcePath, true); } / @param keepPathSlash 实际上，根据RFC 3986规范，url中的 '/'和'~' 可以不用转译，URLEncoder做了转译，但是为了兼容浏览器解析文件名，要求 '/'和'~'不能做转译。 @param url 客户请求的url，也就是object key @return 转译后的url / private String urlEncode(String url, boolean keepPathSlash) { String encoded; try { encoded URLEncoder.encode(url, StandardCharsets.UTF8.toString()); } catch (UnsupportedEncodingException e) { throw new RuntimeException("UTF8 encoding is not supported.", e); } if (keepPathSlash) { // Web browsers do not always handle '+' characters well, use the wellsupported '%20' instead. encoded encoded.replaceAll("+", "%20"); // Change all "%2F" back to "/", so that when users download a file in a virtual folder by the presigned // URL, // the web browsers won't mess up the filename. (e.g. 'folder1folder2filename' instead of 'filename') encoded encoded.replace("%2F", "/"); encoded encoded.replace("%7E", "~"); } return encoded; } public static void main(String[] args) { String bucket "your bucket"; String objectKey "your object key"; OOSDemoForV2Signer v2 new OOSDemoForV2Signer(); v2.putObject(bucket, objectKey); v2.getObject(bucket, objectKey); v2.deleteObject(bucket, objectKey); } }

天翼云弹性云主机为您提供优质的服务体验,本文带您了解弹性云主机的产品优势。 快捷易用，动态调整计算资源 即开即用：无论一台还是百台，均可在几分钟内开通使用； 大规模开通：通过调用云主机API，可在十分钟内开通千台实例； 弹性伸缩：提供弹性伸缩服务，可根据业务灵活调整云主机数量。 配置丰富，支持根据业务按需选购 多种实例规格：提供通用计算型、计算增强型、内存优化型、GPU型等多种规格，同时支持规格升级，面向各类场景满足用户的实时需求； 多种存储类型：支持单独购买云硬盘挂载到云主机上，并提供多种存储类型，满足不同的 I/O 性能要求。 专有网络，可灵活自定义网络空间 通过隧道技术实现100%二层网络隔离，满足不同行业客户的安全隔离需要； 基于安全组和访问ACL进行三层以上网络双重访问控制，满足行业用户的网络安全规范； 自定义子网网段划分、IP地址及路由策略，按需配置，即开即通； 支持专线、VPN等多种方式接入云端。 安全稳定，多重防护保障数据可靠性 高达99.9999999%的数据持久性； 云硬盘采用三副本技术，支持云硬盘自动备份，进一步保障数据安全性； 提供云主机安全、网站安全服务等精细化专业防护能力。

本节主要介绍表数据重载 前提条件 成功登录分布式关系型数据库服务控制台。 应用场景 DRDS跨region容灾场景下，通过数据迁移服务（DRS）进行存储层数据迁移，迁移完成之后，目标DRDS无法感知逻辑表信息所在位置，所以需要在目标DRDS主动下发“表数据重载”，重新加载信息，跟分片建立联系。 操作步骤 在分布式关系型数据库服务“实例管理”页面，选择指定的实例，单击实例名称，进入实例基本信息页面。 在操作栏，选择“更多”>“表数据重载”。 系统自动弹出实例XXX表数据重载成功。

本节介绍了专属云（存储独享型）的续订规则。 本服务无法自行线上购买和续订，需联系您的专属客户经理在业务受理台下单。也可拨打天翼云客服电话4008109889进行产品服务咨询。

本文介绍云容器引擎Serverless版的功能特性。 虚拟节点 Serverless集群无需管理节点，但为了兼容原生Kubernetes，以及提供应对突发业务流量的弹性能力，您仍会在集群中看到虚拟节点的存在。 Pod配置 在Serverless集群中创建Pod时，您可以通过添加Annotation来定制Pod。 网络管理 Serverless集群支持Service和Ingress等对象的个性化定制，并且允许通过CoreDNS和弹性IP等办法提供服务发现功能。 存储管理 支持天翼云盘挂载，提供标准的CSI，支持存储卷的自动创建。 可观测性 Serverless集群支持安装相应组件启动监控功能。 镜像管理 Serverless集群支持使用ImageCache来加速创建Pod，帮助您快速响应业务。 组件管理 Serverless集群提供多种类型的组件，以扩展集群的各种功能。根据业务需求，您可以随时部署、升级或卸载这些组件。 应用管理 Serverless集群支持灰度发布、蓝绿发布、应用监控以及应用弹性伸缩。同时，内置的模板市场支持Helm应用一键部署，大大简化云服务集成。

!/bin/bash set x export KUBEADMJOINCMD"kubeadm join 172.31.XXX:6443 token utz5te.fxphv4vijih discoverytokencacerthash sha256:57dab39b29f8d5a2e0cc0e5c9b26425ed1b" export KUBEVERSION"v1.31.9aliyun.1" export RUNTIMEVERSION"2.1.3" export REGISTRYURL"registryhuabei2.crsinternal.ctyun.cn" export CRURL"127.0.0.1:5000" nodeip$(hostname I awk '{print $1}') 规划数据盘挂载路径，用于容器运行时和kubelet根目录存储数据 rootdir"/data" devices$(lsblk d n o NAME grep v NAME) for dev in $devices; do if ! mountpoint q /dev/$dev; then if ! blkid /dev/$dev > /dev/null 2>&1; then DATADISK"/dev/$dev" echo $DATADISK break fi fi done 格式化数据盘，挂盘 mkfs.xfs f $DATADISK mkdir p $rootdir/container $rootdir/kubelet $rootdir/containerd if ! grep qF "$DATADISK $rootdir/container xfs defaults 0 1" /etc/fstab;then echo "$DATADISK $rootdir/container xfs defaults 0 1" >> /etc/fstab fi mount a mkdir p $rootdir/container/containerd $rootdir/container/kubelet if ! grep qF "$rootdir/container/kubelet $rootdir/kubelet none defaults,bind,slave,shared 0 0" /etc/fstab;then echo "$rootdir/container/kubelet $rootdir/kubelet none defaults,bind,slave,shared 0 0" >> /etc/fstab fi if ! grep qF "$rootdir/container/containerd $rootdir/containerd none defaults,bind 0 0" /etc/fstab;then echo "$rootdir/container/containerd $rootdir/containerd none defaults,bind 0 0" >> /etc/fstab fi mount a df hT $/rootdir/container awk 'FNR 2 {print $2}' xfsinfo $(df hT $rootdir/container awk 'FNR 2 {print $NF}') grep o "ftype." sed 's/ftype//' systemctl stop containerd systemctl disable containerd ps efegrep 'dockercontainerdruncnerdctl'grep v 'grep'awk '{print $2}'xargs i kill 9 {} mkdir /etc/containerd containerd config default tee /etc/containerd/config.toml sed i "s

名称 类型 描述 alarmId String 告警ID。 instanceId String 告警实例ID。 instanceSnapshot String 告警实例快照，即告警发生时告警实例的详细信息。 alarmRule String 告警规则。 severity Enum 告警级别： Warning：警告。 Major：重要。 Critical：严重。 alarmStatus Enum 告警状态： Unresolved：告警中。 Resolved：告警已解除。 Expired：告警已失效。 duration Long 告警持续时长。unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 alarmTime Long 告警发生时间。unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 alarmValue String 告警时数值。仅有数值型指标对应的告警会有返回此项，以下告警规则会涉及数值型指标： AlarmNumberApproachingLimit：告警中的告警条数接近上限，显示告警中数据容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（告警中的告警总条数/告警中条数上限）100%。 ResourceUsageApproachingLimit：资源用量接近使用上限，显示许可证可用容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（本地卷总容量/许可证允许的容量）100%。 CapacityQuotaUsageExceedsThreshold：配额使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 CapacityQuotaUsageApproachLimit：配额用尽，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 DiskUsageExceedsThreshold：磁盘使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的使用率（PathRate），百分数，单位是%。 InsufficientSpaceonInstallationPath：安装目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 InsufficientSpaceonMetaDir：基础服务数据目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 currentValue String 当前数值。仅有数值型指标对应的告警会有返回此项,以下告警规则会涉及数值型指标： AlarmNumberApproachingLimit：告警中的告警条数接近上限，显示告警中数据容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（告警中的告警总条数/告警中条数上限）100%。 ResourceUsageApproachingLimit：资源用量接近使用上限，显示许可证可用容量使用率，百分比，单位是%。计算公式：（本地卷总容量/许可证允许的容量）100%。 CapacityQuotaUsageExceedsThreshold：配额使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 CapacityQuotaUsageApproachLimit：配额用尽，显示存储池或数据目录关联磁盘的配额使用率（PathCapQuotaRate），百分数，单位是%。 DiskUsageExceedsThreshold：磁盘使用率超阈值，显示存储池或数据目录关联磁盘的使用率（PathRate），百分数，单位是%。 InsufficientSpaceonInstallationPath：安装目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 InsufficientSpaceonMetaDir：基础服务数据目录剩余空间不足，显示目录所在磁盘的文件系统剩余空间，单位是GiB。 muteStatus Enum 静默状态： Muted：静默。 Normal：正常。 muteDueTime Long 静默截止时间，unix时间戳（UTC），精确到毫秒。 如果多次静默，返回最后一次操作的静默截止时间。 muteOperations Array of muteOperation 静默操作，详见“ 表1 响应参数muteOperation说明 ”。

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本节主要介绍创建克隆卷的前置条件。 说明 仅支持本地卷创建克隆卷。 创建克隆卷时，可以选择是否修改克隆卷的参数。如果不修改，继承源卷的参数，如果修改，可以按照下列步骤执行。 1. 在Cinder的配置文件/etc/cinder/cinder.conf中修改源卷对应的卷类型参数。支持修改的参数详见下表，如果不修改，默认与源卷的参数保持一致。 参数 描述 storpath 指定HBlock存储卷数据的数据目录（仅单机版支持）。 说明 如果创建卷时不指定数据目录，使用服务器设置的默认数据目录。 servernumbers Target所在的服务器数量（仅集群版支持）。 整数形式，取值为[2, n]，n为集群内服务器的数量。 faultdomains 卷的服务端连接位置信息。根据存储池的故障域，创建Target所在服务器的列表（仅集群版支持），以便创建LUN时，LUN关联的Target优先从该服务器列表中选择所在服务器。例如存储池为rack级别，其拓扑图涵盖rack1、rack2、rack3、rack4中的节点，且faultDomains指定rack1、rack2，那么创建LUN时，LUN关联的Target优先从rack1、rack2所包含的此存储池的服务器列表里进行选择。 注意 存储池的故障域为path级别时，不能设置该参数。 如果LUN指定了高速缓存池和最终存储池，则从高速缓存池池中选择节点列表。如果LUN只指定了最终存储池，则从最终存储池中选择节点列表。 取值：以节点的形式添加，节点的级别可以到room、rack、server。可以指定多个节点，但是节点的个数要小于等于serverNumbers。支持一个节点添加多次，但是每次只能选一个server，并且选择的server不能与前面重复。如果一个节点出现的次数过多导致节点内的全部server都被选择，则系统会忽略此节点，从后面的节点中继续选择。 cachepool 指定缓存存储池（仅集群版支持）。如果指定了缓存存储池，卷数据首先写入缓存存储池，然后再存入存储池。 注意 存储池与缓存存储池不能是同一个存储池。 highavailability 选择卷的高可用类型（仅集群版支持）： ActiveStandby：启用主备，该卷关联对应Target下的所有IQN。 Disabled：不启用主备，该卷关联对应Target下的1个IQN。 localstorageclass 卷冗余模式（仅集群版支持）。 取值： singlecopy：单副本。 2copy：两副本。 3copy：三副本。 ECN+M：纠删码模式。其中N、M为正整数，N>M，且N+M≤128。表示将数据分割成N个片段，并生成M个校验数据。 minreplica 最小副本数（仅集群版支持）。 对于副本模式的卷，假设卷副本数为X，最小副本数为Y（Y必须≤X），该卷每次写入时，至少Y份数据写入成功，才视为本次写入成功。对于EC N+M模式的卷，假设该卷最小副本数设置为Y（必须满足N≤Y≤N+M），必须满足总和至少为Y的数据块和校验块写入成功，才视为本次写入成功。 取值：整数。对于副本卷，取值范围是[1, N]，N为副本模式卷的副本数。对于EC卷，取值范围是[N, N+M]。 redundancyoverlap 卷的折叠副本数（仅集群版支持）。在数据冗余模式下，同一份数据的不同副本/分片默认分布在不同的故障域，当故障域损坏时，允许根据卷的冗余折叠原则，将多份数据副本放在同一个故障域中，但是分布在不同的path上。 注意 如果存储池故障域级别为path，此参数不生效。 取值：对副本模式，取值范围是[1，副本数]，默认值为1；对于EC模式，取值范围是[1，M+N]，默认值为1。 ecfragmentsize 纠删码模式分片大小（仅集群版支持）。卷冗余模式为EC模式时，此设置才生效，否则忽略。 取值：1、2、4、8、16、32、64、128、256、512、1024、2048、4096，单位是KiB。 sectorsize 设置扇区大小。 取值：512、4096，单位为Byte。 writepolicy 卷的写策略： WriteBack（wb）：回写，指数据写入到内存后即返回客户端成功，之后再异步写入磁盘。适用于对性能要求较高，稳定性要求不高的场景。 WriteThrough（wt）：透写，指数据同时写入内存和磁盘，并在都写成功后再返回客户端成功。适用于稳定性要求较高，写性能要求不高，且最近写入的数据会较快被读取的场景。 WriteAround（wa）：绕写，指数据直接写到磁盘，不写入内存。适用于稳定性要求较高，性能要求不高，且写多读少的场景。 2. 重启Cinder服务。 如果使用DevStack方式安装OpenStack，重启Cinder服务命令如下： plaintext systemctl restart devstack@c 如果使用Packstack安装OpenStack，重启Cinder服务命令如下： plaintext systemctl restart openstackcinder 3. 通过快照方式创建新卷或者通过卷方式创建新卷。

业务场景 选型原则 推荐实例类型 Web服务器、开发测试环境以及小型数据库应用等场景。 计算、存储、内存等资源需求平衡，无特定配置要求。 通用型，推荐最小规格为2核4G通用型云主机 计算性能高且稳定的企业级应用，如大规模数据处理、在线游戏等。 对CPU 或内存等计算资源要求较高，具有性能稳定且资源独享的特点。 计算型，推荐最小规格为2核4G计算型云主机 大型数据库、高性能计算、NoSQL等场景。 内存要求较高、需要大量数据计算。 内存型，推荐最小规格为2核16G内存型云主机 在深度学习、高性能数据库、计算流体动力学、计算金融、地震分析、分子建模、基因组学等领域场景，适用于科学计算等。 采用GPU直通技术，能够提供超高的通用计算能力。选型详见： 。 GPU计算加速型，推荐最小规格为16核64G GPU计算加速型云主机 高清视频、图形渲染、远程桌面等场景。 提供图形处理器(GPU)及较高的计算性能配置，镜像默认安装GRID驱动可以适用于图形渲染要求较高的应用。选型详见： 。 GPU图形加速基础型，搭配GRID驱动，推荐最小规格为8核24G GPU图形加速基础型云主机