本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本页主要介绍分布式数据库V4.0.0版本更新说明。 V4.0.0版本说明 组件名称 版本号 发布时间 TeleDBXCore 4.0 2022年 06 月 新增和优化功能： 1. 支持定时任务执行配置，包括定时任务执行和定时任务查看。 2. 支持节点管理，包括节点扩容、节点缩容和节点规格选择。 3. 支持高可用配置，包括高可用配置参数管理和主备管理。 4. 新增数据空间管理模块，包括数据迁移、空间清理、空间回收和数据重平衡。 5. 支持节点组管理，包括查询节点组列表、添加节点组、查看可加入节点组的节点列表。 6. 支持两地三中心部署，包括重试创建失败、查询实例创建失败信息、支持容灾版本部署和支持更换数据源。 7. 支持VIP管理。 8. 优化Oracle兼容性，包括支持TOCHAR (datetime)、TODATE、INSTR()和Trim()系统函数，支持physicalattributesclause语句和CREATE SEQUENCE语句支持nocache选项，支持Char(size)和优化rowid。 9. GTM支持Unix domain socket进程间通信方式和日志功能。 修复漏洞 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 安全漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年07月 漏洞修复时间：2022年06月 解决方案：产品版本升级版本至4.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 信息泄露漏洞。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年07月 漏洞修复时间：2022年06月 解决方案：产品版本升级版本至4.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 缓冲区错误漏洞(CVE202132029)。 风险等级：中危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年07月 漏洞修复时间：2022年06月 解决方案：产品版本升级版本至4.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL 输入验证错误漏洞( CVE202132027)。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年07月 漏洞修复时间：2022年06月 解决方案：产品版本升级版本至4.0及以上。 漏洞名称：TeleDB：PostgreSQL SQL注入漏洞。 风险等级：高危漏洞 漏洞详情： 漏洞发布时间：2022年07月 漏洞修复时间：2022年06月 解决方案：产品版本升级版本至4.0及以上。 修复缺陷 无。

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本章节为您介绍云堡垒机自动运维的相关内容。 云堡垒机具备自动运维功能，允许用户依照既定步骤自行执行命令和运维脚本，对多个目标进行自动化运维管理。除此之外，系统支持设定任务执行的周期和时间，实现自动化定期执行。同时，它还能够并行处理多种类型的任务步骤，大大提高了效率。 约束限制 仅企业版云堡垒机支持自动运维功能。 仅支持对Linux主机（SSH、Telnet协议类型）资源执行自动运维任务。 暂不支持对Windows主机资源、数据库资源和应用资源执行自动运维任务。 管理员和运维角色都支持自动化运维功能。 用户自动化运维可执行的命令和脚本受到命令权限的限制。 新建自动运维策略 1. 使用“管理角色”或“运维角色”账户登录云堡垒机系统。 2. 在左侧导航栏选择“自动运维”，进入“自动运维”页面。 3. 单击“新增”，开始新增自动运维策略。 4. 在弹出的“新增自动运维策略”对话框中填写相关内容。 配置项 说明 任务名称 自定义运维策略名称。 描述 自定义运维策略的描述内容。 资产账号 单击“添加”选择需要自动化运维的设备及账号。 执行策略 选择运维策略。 手动执行：保存运维策略后可手动执行该策略。 定期执行：选取执行时间，保存后在对应时间执行该策略。 周期执行：选取首次执行时间和执行周期（天），保存后在对应时间执行该策略。 执行方式 选择自动化运维的执行方式。 执行命令：在“执行命令”参数框中填写需要执行的运维的命令。 执行脚本：上传可使用的.sh/.py脚本命令，若有相关脚本参数在“脚本参数”对话框中填写，多个参数使用英文逗号","分隔。 5. 单击“确认”，弹出“验证用户身份”窗口。 6. 在“验证用户身份”窗口输入资产账号的密码，完成输入后单击“提交”即可完成自动运维策略建立。

本节介绍了如何在控制台停用域名。 使用场景 如果您需要停止针对某个域名的防护，您可以在边缘安全加速控制台进行停用操作。对域名进行停用操作后，控制台上域名状态将变更为“已停止”。天翼云CDN会将加速域名的CNAME立即解析至不可用地址。 注意： 1、对域名进行停用操作后，边缘安全与加速服务节点会立即删除配置，但仍会在系统数据库中保留原来的配置记录，可再次对域名进行"启用"操作。 2、边缘安全加速平台套餐内默认包含一些流量，若套餐有效期内流量用尽，边缘安全加速平台安全与加速服务将会停止加速服务，将CNAME入口解析至客户源站地址，对域名进行停用操作后，控制台上域名状态将变更为“已停止”。 3、边缘安全加速平台客户退订套餐或套餐到期，边缘安全加速平台安全与加速服务会立即将加速域名的CNAME入口解析至客户源站地址，控制台上域名状态将变更为“已停止，1天后将加速域名的CNAME解析至不可用地址。 前提条件 域名状态为“已启用”。 停用域名前，为了避免停用导致业务中断，客户需要确保已将域名DNS解析记录由原来CNAME至天翼云，调整为解析至其他CNAME或A记录 使用说明 1.登录边缘安全加速控制台。 2.进入安全与加速工作台域名域名管理页面。 3.选择需要停用的域名，在操作栏点击【停用】按钮后，会进行弹窗提示，再次确认后，域名会进入停用流程，域名状态变成“配置中”。 4.进入后台自动化配置流程（正常情况15分钟以内），流程结束后会自动变成“已停止”状态。若“配置中”状态持续时间过长，可创建工单获取支持。

使用建议 如果您对您的域名并不是熟悉，不熟悉域名的带宽、流量信息、遭受攻击数量等情况时，建议您在域名接入配置时选择监控模式（推荐模式），或者在网站防护模式中选择告警模式，先观察一段时间（推荐两周）的流量、攻击特征，收集到一定的域名信息特征和攻击日志后结合业务场景选择是否切换到拦截模式。 您可以分析根据以下情况进行调整： 如果攻击日志中未发现正常的业务请求被误拦截，攻击日志内容中记录的都是非法请求的情况下，建议您将域名规则开关切换到拦截模式，开始对您的网站进行域名规则防护。 如果发现攻击日志中存在正常业务流量日志内容，如果您有一定的网站安全基础，您可以手动配置访问控制、关闭误拦截的域名规则等方式减少误报，再切换至拦截模式。 如果发现攻击日志中存在正常业务流量日志内容，您也可以联系天翼云安全专家沟通具体的解决方案，联系方式见服务保障。 域名的业务请求中应当注意内容： 在常规的业务请求中，尽量不要直接以原始SQL语句、代码作为参数进行传递，可能会遭受到攻击篡改和域名规则的误拦截，比如/ap1/v1/update?contentselect from t where。 在常规的业务请求中，要注意不要泄露服务器敏感信息(比如直接将含有数据库连接的错误堆栈内容返回浏览器)。服务器敏感信息泄露可能会被攻击者获取用于入侵，同时有服务器敏感信息泄露风险的请求也很可能被安全引擎拦截。 您可以查看您的网站是否会受到此漏洞的影响。如果受到漏洞的影响，可以联系天翼云安全专家沟通具体的解决方案，联系方式见服务保障。

集群网络选择 云容器引擎支持calico IPIP隧道网络和cubecni VPC网络。不同网络插件存在性能和功能差异，请根据业务需求合理选择，详见集群网络概述。 VPC选择：由于VPC间相互隔离，如果容器应用需访问RDS数据库等云服务实例，建议把这些云服务实例创建在同一VPC。对于已创建好处于不同VPC的云服务实例，可以通过对等连接配置两VPC互通。 容器网段选择：容器网络网段大小直接影响可创建的节点和Pod数，所以不能设置太小。使用calico IPIP隧道网络的集群，如果容器网段掩码是/16，这有256256个地址，默认情况下每个节点从容器网段一次分配的IP网段为24，此时可创建节点数为256。使用cubecni VPC网络的集群，容器网段为VPC子网，容器网段被节点共享，每个节点会预申请10个子网IP。容器网段大小与节点数无直接关系，但影响可创建Pod数。若子网掩码是/19，则有8192个子网地址供Pod使用。 服务网段选择：服务网段决定集群中Service数上限，请根据实际需求配置Service网段。由于Service网段创建后无法修改，请勿设置过小的Service网段。 详见集群网络地址段规划实践。 服务转发模式 Kubernetes集群的kubeproxy组件，负责Service与后端Pod间的负载均衡转发，该组件有两种服务转发模式： 1. iptables：适用于Service数量较少或客户端会出现大量并发短连接场景。当Service数超过1000时，iptables模式可能引入部分网络延迟； 2. IPVS：相比iptables模式，其吞吐更高速度更快，适用于集群规模较大或Service数较多的场景。

使用场景 常用场景 1 ：当资源争抢时，需留足资源给优先级高的接口 为了确保提交的数据不丢失，我们将数据库读写分离，并给写库分配了更高的优先级。对于读取数据的请求，如果过于频繁，会对写入操作进行限流。 在新建流控防护规则对话框中配置以下规则信息： 1. 统计维度选择关联接口。 2. 流控效果选择快速失败。 3. 关联接口阈值为10。 当写库操作的QPS超过10之后，读库操作会被限流以保证留足资源给写库操作，避免写库操作数据丢失。 常用场景 2 ：预热启动避免大流量冲击 采用流量控制的方法，在流量入口处进行控制，以缓慢增加的方式让流量通过，在一定时间内达到阈值上限，以便系统能够预热。这种方法最适合应对突发流量的场景。 在新建流控防护规则对话框中配置以下规则信息： 1. 统计维度选择链路入口。 2. 流控效果选择预热启动。 3. 单机QPS阈值为90。 4. 预热时间为10s。 预热流控方式下，默认会从设置的QPS阈值的1/3开始慢慢往上增加至QPS设置值。本示例中，当入口的QPS超过30（即90÷3）时，会在预热的10s内缓慢增长至90。 常用场景 3 ：削峰填谷，使流量匀速通过 请求流量具有波峰波谷的特点，流量管理的原理是将前期的高峰流量延迟到后期再处理，以最大化满足所有请求，并保证用户体验。 在新建流控防护规则对话框中配置以下规则信息： 1. 统计维度选择当前接口。 2. 流控效果选择排队等待。 3. 配置匀速模式下请求单机QPS阈值为5。 4. 等待时长为5s。

应用提供服务 因用户访问该应用而产生的数据，例如用户在浏览器中访问该应用。 应用提供服务请求量：筛选时间段内，用户向该应用发起的请求数量。 应用提供服务平均响应时间：响应时间是指从用户发起请求到服务端给予反馈的时长，平均响应时间是筛选时间段内，所有请求的响应时间的平均值。 应用依赖服务 因该应用访问其他服务而产生的数据，例如该应用访问数据库。 应用依赖服务请求量：筛选时间段内，该应用向其他服务发起的请求数量。 应用依赖服务平均响应时间：响应时间是指从该应用发起请求到其他服务给予反馈的时长，平均响应时间是筛选时间段内，所有请求的响应时间的平均值。 应用实例数：筛选时间段内，有调用行为的应用实例数量。 HTTP状态码统计。 5xx：服务器异常，服务器在处理请求的过程中发生错误。 4xx：客户端异常，请求包含语法错误或无法完成请求。 3xx：重定向问题，需要进一步操作。 2xx：成功，服务器成功接收请求并执行。 200：请求成功。 慢调用 该应用访问其他服务时，其他服务响应时间大于等于500ms（默认500ms，可在URL采集设置中修改阈值）的调用，定义为慢调用。显示饼图和详情表，表头显示如下。 时间：判定为慢调用的时间点。 服务名：被调用的服务名称。 IP：被调用的服务的IP地址。 耗时（ms）：具体响应时间。 响应码：200表示请求成功，408表示调用时长超过最大监听时长15秒。 TraceID：Trace表示一个完整的请求链路，一个Trace包含了多个调用过程span，TraceID是该请求链路的唯一标识。

生命周期管理是指通过配置指定的规则,定期删除桶中的对象或改变对象的存储类别。本文介绍生命周期的使用场景、基本规则和使用方式。 使用场景 生命周期管理可应用于以下典型场景： 定期上传的日志文件可能只需要保留一周或一个月。当它们过期时删除它们。 一些文档在一段时间内被频繁访问，但是在一段时间后可能不再被访问。这些文档需要转换为低频存储、归档存储或在一定时间后删除。 出于存档目的上传到对象存储（简称ZOS）的一些数据类型包括数字媒体存档、财务和医疗记录、原始基因组序列数据、长期数据库备份以及为满足监管要求而必须保留的数据。 一次性删除桶中的大量文件。手动删除对象费时费力，而且有数量限制。在桶中配置一个生命周期管理规则，设置为定期删除所有文件。 对于上述场景中的对象，可以定义标识这些对象的生命周期管理规则，通过这些规则实现对象的生命周期管理。 注意 最多可配置1000条生命周期管理规则，超过1000条则不支持。 低频访问存储的最低存储时间为30天，归档存储的最低存储时间为90天。如果低频的对象转换存储类型后，低频类型的存储时间少于最低存储时间，需要补足剩余天数的存储费用。 对象存储类别转换限制： 支持将标准存储对象转换为低频或归档存储对象，低频或归档存储对象转换为标准存储对象需手动转换。 支持将标准存储或低频访问存储对象转换为归档存储对象。如果要将归档存储对象转换为标准存储或低频访问存储对象，需要手动恢复对象，然后手动转换存储类别。 归档类型不支持多AZ，因此无法使用生命周期规则将多 AZ 存储桶中文件的存储类型转换为归档存储。

批量导入资产访问授权规则 1. 使用“管理角色”账户登录云堡垒机（原生版）控制台。 2. 在左侧导航栏选择“授权管理 > 资产访问授权”，进入“资产访问授权”页面。 3. 单击“导入”，在弹出的对话框中下载导入模板。 4. 打开模板，配置相关内容。 参数 参数说明 取值样例 基本信息 授权规则名 自定义资产访问授权的规则名称。 Test 基本信息 启用状态 选择授权规则创建完成后的启用状态，可选择“启用”或“禁用”。 启用 登录名 登录名 （可选）填写需要配置访问授权的用户名，用户名请保持和系统中添加用户名保持一致。 登录名 用户组 （可选）填写需要配置访问授权的用户组，用户组请保持和系统中添加用户组名保持一致。 若您填写的用户和用户组存在重合部分，取两者最大的合集。 资产 资产 （可选）填写需要配置访问授权的资产，资产名称请保持和系统中添加的资产名保持一致。 资产 资产组 （可选）填写需要配置访问授权的资产，资产组名称请保持和系统中添加的资产名保持一致。 若您填写的资产和资产组存在重合，默认取最大的合集。 账号 资产账号 （可选）选择资产授权规则中允许使用的资产账号，添加资产账号请参见：资产账号章节。 root 协议 协议 选择该授权规则支持访问的协议，协议可填写：SSH、TELNET、SFTP、FTP、X11、RDP、数据库、VNC。 SSH 授权时间 授权生效日期 选择规则生效的日期，日期填写格式为yyyy/mm/dd。 20231001 授权时间 授权失效日期 选择规则失效的日期，日期填写格式为yyyy/mm/dd。 20241001 授权时间 授权生效时间 填写规则生效的时间段，时间段填写格式为00:00:00。 9:00:00 授权时间 授权失效时间 填写规则失效的时间段，时间段填写格式为00:00:00。 18:00:00 5. 填写完成后，保存文件并上传。

本节介绍孤岛集群迁移至天翼云CCE集群。 若本地或三方云集群，无法通过公网/内网方式纳管到天翼云分布式容器云平台CCE One时，将不能使用三方单集群控制台相关运维能力，也即无法通过前端操作指引方式对集群应用进行必要的备份和恢复。此时，可考虑通过登录用户集群离线备份恢复方式进行操作。 适用场景 本地或三方云集群未纳管至分布式容器云，需在集群内实现备份迁移一体化操作，应用快捷上云。 操作指引 步骤一：集群评估与纳管 在这个阶段，您将根据源集群的现状来评估适合迁移的目标集群类型。可以基于必要的开源工具自动或手工收集源集群的信息，包括Kubernetes版本、规模、工作负载、存储等数据，并根据收集到的数据考虑合适的目标集群信息。 为方便后续的数据备份与恢复，或者基于联邦的细粒度应用迁移，您需要将源集群注册到天翼云CCE One注册集群； 步骤二：数据迁移 在这个阶段，您将把镜像和相关依赖服务的数据迁移到云端。可基于天翼云上提供的专业云迁移、云备份等迁移工具，或基于云产品提供的专门迁移指引进行迁移。例如： 自建镜像仓库迁移请参考：迁移自建Harbor至容器镜像服务企业版 自建数据库如mysql迁移请参考：本地MySql迁移到RDS For MySQL 自建PostgreSQL迁移请参考：本地PostgreSQL迁移到RDS For PostgreSQL 自建Redis迁移请参考：自建Redis迁移到DCS 其他类型存储迁移，请参考天翼云上对应云产品提供的迁移指引；

本章节向您介绍什么是安全组与安全组规则。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组，为具有相同安全保护需求并相互信任的云主机、云容器、云数据库等实例提供访问策略。安全组创建后，用户可以在安全组中定义各种访问规则，当实例加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。 您在创建实例时（比如云主机），必须将实例加入一个安全组，如果此前您还未创建任何安全组，那么系统会自动为您创建默认安全组并关联至该实例。除了默认安全组，您还可以根据业务需求创建自定义安全组并关联至实例。一个实例可以关联多个安全组，多个安全组按照优先级顺序依次匹配流量。 安全组中包括入方向规则和出方向规则，您可以针对每条入方向规则指定来源、端口和协议，针对出方向规则指定目的地、端口和协议，用来控制安全组内实例入方向和出方向的网络流量。 以下图为例，在区域A内，某客户有一个虚拟私有云VPCA和子网SubnetA，在子网SubnetA中创建一个云主机ECSA，并为ECSA关联一个安全组SgA来保护ECSA的网络安全。 安全组SgA的入方向存在一条放通ICMP端口的自定义规则，因此可以通过个人PC (计算机)ping通ECSA。但是安全组内未包含允许SSH流量进入实例的规则，因此您无法通过个人PC远程登录ECSA。 当ECSA需要通过EIP访问公网时，由于安全组SgA的出方向规则允许所有流量从实例流出，因此ECSA可以访问公网。 说明 您可以免费使用安全组资源，当前不收取任何费用。

业务场景分析 多个并发请求同时修改同一份数据， 比如多个营业员并发对同一个客户的资料进行修改。 同时修改同一份数据会并发冲突，导致数据不正确的可能，对业务产生不可预估的影响。目前几乎很多大型网站及应用都是分布式部署的，分布式场景中的数据一致性问题一直是一个比较重要的话题。 解决方案 对于分布式锁可以基于数据库实现分布式锁，但带来的问题是性能不足，无法满足大型应用的高并发使用场景。这时基于缓存（Redis等）去实现分布式锁，带来了显著性能优势。 Redis实现分布式锁的原理是基于: 存在判断KEY是否存在的命令，以及KEY设置TTL，防止死锁的机制。 下面是一个简单的实现思路： （1）获取锁的时候，使用setnx加锁，并使用expire命令为锁添加一个超时时间，超过该时间则自动释放锁，锁的value值为一个随机生成的UUID，通过此在释放锁的时候进行判断。 （2）获取锁的时候还设置一个获取的超时时间，若超过这个时间则放弃获取锁。 （3）释放锁的时候，通过UUID判断是不是该锁，若是该锁，则执行delete进行锁释放。 由于开源已经有非常多成熟的方案， 下面是基于redisson（一个开源的JAVA redis库）实现分布式锁，可参考如下示例： maven org.redisson redisson 3.25.0 示例代码 RLock lock redisson.getLock("myLock"); // traditional lock method lock.lock(); // or acquire lock and automatically unlock it after 10 seconds lock.lock(10, TimeUnit.SECONDS); // or wait for lock aquisition up to 100 seconds // and automatically unlock it after 10 seconds boolean res lock.tryLock(100, 10, TimeUnit.SECONDS); if (res) { try { ... } finally { lock.unlock(); } }

本文为您介绍已过期备份集的相关功能。 已过期备份集页面支持汇总所有通过备份规则或备份集复制等产生的过期备份集信息，且支持过期备份集多条件组合搜素，方便对过期备份集进行统一的管理。 1. 已过期备份集列表说明如下： 备份ID：显示该备份集对应的备份ID。 客户端：显示该备份集对应的客户端。 实例名：显示该备份集对应的实例名字，一般仅数据库才显示。 对象：当前版本显示为空，作为后续数据源备份集管理预留字段使用。 备份时间：显示该备份集的备份时间。 过期时间：显示该备份集何时过期（备份时间+保留时间） 状态：显示当前备份集的状态。 文件数量：显示当前备份集的文件数量。 大小：显示备份集的大小。 磁盘池：显示备份集所属的磁盘池名称。 磁带池：显示备份集所属的磁带池名称。 备份规则：现在该备份集对应的备份规则名称。 副本数：显示该备份集的副本数量，当副本数>1时，为超链接形式，可以点击查看该备份集的所有副本。 主副本：显示该备份集是否为主副本，即第一次产生的备份副本。 存储单元：显示该备份集备份时的目标存储单元。 规则类型：显示该备份集对应的规则类型。 备份类型：显示该备份集对应的备份类型。 备份计划：现在该备份集对应的备份计划名称。 备份服务器：显示该备份集所属的备份服务器。 存储介质：显示该备份集对应的存储介质。 磁带条形码：显示该备份集对应的磁带条形码。 备份集清理次数：显示备份集过期清理的次数。 2. 操作列说明如下： 查看：查看备份集详细信息。 3. 操作栏说明如下： 导出：导出备份集过期任务。 删除：删除备份集过期任务。 刷新：刷新当页备份集过期任务。

本小节介绍堡垒机收敛资产运维暴露面最佳实践。 背景 企业在经营过程中，随着业务的发展，资产规模也越来越大，各式各样的应用服务资源分布在不同的资产中，所有资源和应用都需要开放端口以提供不同的功能服务，随着时间的推移，资产的运维工作将变得越来越繁重，且难以梳理管控。近年来，网络攻击手段层出不穷，企业资产时刻面临各种网络攻击威胁，在这种安全形势下，收敛企业资产暴露面，从源头掐断各类探测连接的可能性，成为企业防护资产安全的有效手段之一。 天翼云支持纳管各种类型资产，如WindowsLinux等类型主机服务器、DB协议类型数据库、安全设备、网络设备以及WEB应用类等资产。企业将各服务类型资产纳管至堡垒机，仅提供堡垒机访问入口，资产本身暴露面可实现隐藏，各类资产访问统一通过堡垒机进行单点登录，既实现将受攻击的范围从面缩小到点，也可实现资产及资产账户的统一管控，降低企业在资产运维管理工作中所需支付的成本。 解决方案 为解决企业资产暴露面过多的问题，堡垒机提供全网资产纳管能力，用户入网统一通过堡垒机入口，经过严密的身份认证以及权限验证后才允许用户进一步访问资产。在此基础上，为了解决用户登录资产问题，堡垒机提供资产账户密码托管能力，可实现资源的快捷单点登录。 说明 企业将资产纳入堡垒机进行管理维护； 根据运维场景需求，企业可选择性的将资产账户托管至堡垒机，堡垒机提供定期修改资产账户密码功能，并在修改后发送相关消息告知管理员； 已纳入堡垒机的资产，企业陆续关闭其互联网访问入口，视情况关闭内网直连入口。

操作步骤 1. 购买数据安全中心DSC。 2. 在左侧导航树中，选择“安全 > 数据安全中心”。 3. 点击左侧导航树中的“资产列表”，单击页面右上角的“云资产委托授权”。 4. 在对象存储OBS资产所在行的“操作”列，单击开启授权。 5. 添加对象存储OBS资产，具体的操作请参见添加OBS资产。 6. 在左侧导航树中，选择“敏感数据识别（新） > 识别任务”，单击“新建任务”，配置敏感数据的扫描任务。 “数据类型”选择步骤5中添加的OBS资产，其他配置请参见创建敏感数据识别任务。 7. 在左侧导航树中选择“敏感数据识别 > 识别任务”，进入识别任务页面。 8. 单击目标任务“操作”列的“识别结果”查看识别结果。 在页面左上角，识别任务名称选择dsctest、资产类型选择OBS、资产名称选择全部资产，筛选OBS敏感数据识别结果，识别结果如下图所示。 9. 单击“查看分类分级结果详情”，进入“分类分级结果详情”弹框。 在“安全总览”页面查看“数据存储安全”模块，如果风险数据库中存在未加密的对象桶，为了防止您的资产存在不必要的存储安全，建议您单击对象桶名称，前往OBS界面，对未加密的对象桶进行加密。 在异常告警列表中，根据风险等级查看异常情况，排查是否存在高风险事件。具体操作请参见查看风险行为检测事件详情和查看Access Key泄露检测事件详情。 在OBS控制台，为了解决存在风险的桶或文件，可以修改其读写权限。

本文介绍了RDS PostgreSQL数据存储空间相关资费信息。 天翼云PostgreSQL数据库的数据存储空间服务，其价格如下表： 产品规格 存储类型 包月标准价格（元/GB/月） 按需标准价格（元/GB/小时） 单机实例 SATA（普通IO） 0.3 0.0005 单机实例 SAS（高IO） 0.4 0.0009 单机实例 通用型SSD 0.7 0.00097 单机实例 SSD（超高IO） 1.2 0.0017 单机实例 极速型SSD 2 0.0042 单机实例 XSSD0 0.5 0.00105 单机实例 XSSD1 1 0.0021 单机实例 XSSD2 2 0.0042 主备实例 SATA（普通IO） 0.5 0.0009 主备实例 SAS（高IO） 0.7 0.0015 主备实例 通用型SSD 1.4 0.00155 主备实例 SSD（超高IO） 2 0.0028 主备实例 极速型SSD 3.2 0.0068 主备实例 XSSD0 0.8 0.00168 主备实例 XSSD1 1.6 0.0034 主备实例 XSSD2 3.2 0.0068 一主两备实例 SATA（普通IO） 0.75 0.00157 一主两备实例 SAS（高IO） 1.05 0.00219 一主两备实例 通用型SSD 2.1 0.00233 一主两备实例 SSD（超高IO） 3 0.00625 一主两备实例 极速型SSD 4.8 0.0101 一主两备实例 XSSD0 1.2 0.00252 一主两备实例 XSSD1 2.4 0.0051 一主两备实例 XSSD2 4.8 0.0099 只读实例 SATA（普通IO） 0.0005 只读实例 SAS（高IO） 0.0009 只读实例 通用型SSD 0.00097 只读实例 SSD（超高IO） 0.0017 只读实例 极速型SSD 0.0042 只读实例 XSSD0 0.00105 只读实例 XSSD1 0.0021 只读实例 XSSD2 0.0042 包年预付费优惠政策：1年85折，2年7折，3年、4年、5年均享受5 折优惠。

本文通过图文介绍如何停用域名和删除域名。 背景说明 如果客户的网站因业务变更需要停止CDN加速服务，客户可以通过CDN控制台对域名进行停用或者删除操作。 停用域名和删除域名的区别： 操作 说明 停用域名 对域名进行停用操作后，控制台上域名状态将变更为“已停止”，且天翼云CDN会立即将加速域名的CNAME解析至不可用地址。 删除域名 对域名进行删除操作后，天翼云CDN会直接删除加速域名在CDN节点的配置，域名对应CNAME入口地址失效，此时域名请求如果仍访问至CDN节点，则会响应403。 注意事项 停用CDN加速域名前，为了避免停用导致业务中断，客户需要确保已将域名DNS解析记录由原来CNAME至天翼云CDN入口，调整为解析至其他CNAME或A记录。该调整完成后，客户可以通过CDN加速控制台统计分析模块确认域名是否还有流量。如果域名已经没有流量，可以开始操作停用流程。 对域名进行停用操作后，CDN节点会立即删除配置，但仍会在系统数据库中保留原来的配置记录，可再次对域名进行"启用"操作。 域名需先停用后才能进行删除操作，域名删除后将无法再启用。 操作步骤 停用CDN加速域名 1. 登录CDN控制台。 2. 单击左侧导航栏【域名管理】【域名列表】。 3. 在【域名列表】页面，选择对应域名，单击【操作】列下的【更多】，可看到【停用】按钮。 4. 单击【停用】按钮，单击【确认停用】。 如您需要删除已停用域名，等待停用域名工单完成后继续按如下删除CDN加速域名的流程进行操作。

本章节为您介绍云堡垒机自动运维的相关内容。 云堡垒机具备自动运维功能，允许用户依照既定步骤自行执行命令和运维脚本，对多个目标进行自动化运维管理。除此之外，系统支持设定任务执行的周期和时间，实现自动化定期执行。同时，它还能够并行处理多种类型的任务步骤，大大提高了效率。 约束限制 仅支持对Linux主机（SSH、Telnet协议类型）资源执行自动运维任务。 暂不支持对Windows主机资源、数据库资源和应用资源执行自动运维任务。 管理员和运维角色都支持自动化运维功能 用户自动化运维可执行的命令和脚本受到命令权限的限制 新建自动运维策略 1.使用“管理角色”或“运维角色”账户登录云堡垒机（原生版）控制台。 2.在左侧导航栏选择“自动运维”，进入“自动运维”页面。 3.单击“新增”，开始新增自动运维策略。 4.在弹出的“新增自动运维策略”对话框中填写相关内容。 配置项 说明 任务名称 自定义运维策略名称。 描述 自定义运维策略的描述内容。 资产账号 单击“添加”选择需要自动化运维的设备及账号。 执行策略 选择运维策略 手动执行：保存运维策略后可手动执行该策略。 定期执行：选取执行时间，保存后在对应时间执行该策略。 周期执行：选取首次执行时间和执行周期（天），保存后在对应时间执行该策略。 执行方式 选择自动化运维的执行方式 执行命令：在“执行命令”参数框中填写需要执行的运维的命令。 执行脚本：上传可使用的.sh/.py脚本命令，若有相关脚本参数在“脚本参数”对话框中填写，多个参数使用英文逗号","分隔。 5.单击“确认”，弹出“验证用户身份”窗口。 6.在“验证用户身份”窗口输入资产账号的密码，完成输入后单击“提交”即可完成自动运维策略建立。

告警和事件关系说明 本部分介绍告警和事件的含义、区别，告警转事件的原因和告警关联事件的原因。 告警和事件的含义与区别 类别 告警 事件 定义 告警是运维中的一种异常信号的通知，通常是由监控系统或安全设备在检测到系统或网络中的异常情况时自动生成的。例如，当服务器的CPU使用率超过90%时，系统可能会发出告警。这些异常情况可能包括系统故障、安全威胁或性能瓶颈等。 告警通常有明确的指示性，能够明确指出异常发生的位置、类型和影响。同时，告警可以按照严重程度来进行分类，如紧急、重要、一般等，以便运维人员根据告警的严重程度来决定哪些需要优先处理。 告警的目的是及时通知相关人员，以便能够迅速响应并采取措施解决问题。 事件是一个更广泛的概念，可以包括告警，但不限于此。事件可以是系统正常操作的一部分，也可以是异常或错误。在运维和安全领域，事件通常指的是已经发生并需要被关注、调查和处理的问题或故障。事件可能由一条或多条告警触发，也可能由其他因素（如用户操作、系统日志等）引发。 事件的目的更广泛，可以是为了记录、分析、报告或审计，通常用于记录和报告系统的历史行为，以便于分析和审计。 处理流程 告警的处理流程通常包括接收、确认、分析、响应和关闭等步骤。当监控系统发出告警时，运维人员首先需要确认告警的真实性，然后分析告警的原因和影响范围，最后采取相应的措施来解决问题，并关闭告警。 事件的处理流程则更加复杂和全面。除了包含告警处理流程中的各个环节外，事件处理还需要进行事件调查、影响评估、风险分析、制定应急计划、执行应急响应、事后总结等步骤。事件处理的目标是彻底解决问题，防止类似事件再次发生，并减少事件对业务的影响。 重要性与紧急程度 告警一般需要立即评估和响应。 每条告警的紧急程度和重要性各不相同，取决于告警的类型、级别和影响的范围。一些告警可能只是简单的提醒或预警，而另一些告警则可能表示系统已经遭受严重攻击或面临重大故障风险。 事件可能需要记录、分析或在某些情况下采取行动，但不一定需要立即响应。 事件通常比告警具有更高的重要性和紧急程度。因为事件已经发生并产生了实际的影响，需要立即采取措施来应对和解决问题。如果事件得不到及时处理，可能会给组织带来重大的经济损失或声誉损害。 告警转事件或关联事件的原因 告警通常是在系统或服务出现异常或潜在故障时产生的通知。这些异常可能会直接影响业务的正常运行，因此告警需要被及时处理，以防止业务异常。告警通常需要采取相应的措施来清除故障，否则可能会因为这些异常或故障引起业务的异常。 事件则是在系统或服务在正常运行状态下产生的通知，它可能涉及到一些重要的状态变化，但不一定会引起业务异常。因此，事件一般不需要进行处理，主要用于帮助分析、定位问题。 类别 说明 告警转事件原因 当告警的严重性达到一定程度，或者持续出现，或者其影响范围广泛时，它可能不再仅仅是一个需要关注的信号，也可能表明系统或网络中存在一个持续性的问题，此时，它已经演变成了一个需要立即处理的事件，这种情况下，可以将告警转化为事件来处理，以便深入调查问题的根源，并采取相应的措施来彻底解决。通常告警转事件的原因有以下几个方面： 信息聚合与分类 告警通常是对某个特定条件或阈值被违反的即时响应。随着时间的推移，大量的告警可能会被触发，如果直接处理这些独立的告警，可能会变得非常混乱和低效。将这些告警聚合成事件，可以帮助相关人员根据告警的类型、来源、影响等维度进行分类，从而更有效地处理它们。 简化工作流程 告警到事件的转换过程，通常伴随着对告警的过滤、去重、聚合等处理。这些处理使得原本可能触发多个相似告警的情况，被整合为一个更具代表性的事件。这样不仅减少了处理单个告警的工作量，也使得处理过程更加条理清晰，便于跟踪和记录。 提升问题解决效率 将告警转换为事件后，由于事件通常提供了比单个告警更全面的上下文信息，因此相关人员可以更容易地识别出问题的根本原因，有助于更快地定位问题，并采取有效的解决措施。 便于历史回顾与趋势分析 事件记录了问题的发生、发展、解决的全过程，这为后续的问题预防、系统优化等提供了宝贵的历史数据。通过对事件进行趋势分析，可以发现系统中潜在的薄弱环节，提前采取措施进行改进。 增强跨部门协作 在大型组织中，不同的部门可能需要共同参与问题的处理。将告警转换为事件后，可以更容易地在不同部门之间共享相关信息，促进跨部门协作，提高问题解决的效率。 总而言之，将告警转换为事件助于简化工作流程、提升问题解决效率、便于历史回顾与趋势分析。 告警关联事件原因 告警关联事件是监控和故障管理中的一个重要环节，它涉及到将多个独立但可能相互关联的事件或告警组合起来，以便更好地理解问题的根源和范围，从而更有效地进行故障排查和响应。通常告警关联事件的原因有以下几个方面： 依赖关系 在复杂的系统中，各个组件之间往往存在复杂的依赖关系。当一个组件出现故障时，可能会影响依赖它的其他组件的正常工作，进而引发一系列告警。例如，在微服务架构中，一个服务的崩溃可能导致调用该服务的其他服务也出现问题。 资源共享 当多个系统或服务共享同一资源（如服务器、数据库、网络设备等）时，该资源的问题可能导致多个系统或服务同时发出告警。例如，共享数据库服务器的性能下降可能会触发多个依赖该数据库的应用程序的性能告警。 连锁反应 某些情况下，一个初始的故障可能触发一系列连锁反应，导致更多的组件或系统受到影响。这种连锁反应可能由于系统设计不当、错误处理机制不完善或资源限制（如内存泄漏导致的性能下降）等原因引起。 配置错误 配置错误或不一致的配置可能导致系统行为异常，进而触发多个看似不相关的告警。例如，错误的路由配置可能导致流量被错误地路由到不稳定的服务器，从而引发多个与性能相关的告警。 软件缺陷 软件中的缺陷（如bug）可能导致程序在特定条件下表现异常，并触发告警。如果这些缺陷影响了多个组件或系统，则可能引发多个关联告警。 外部因素 外部因素如自然灾害（如地震、洪水）、网络攻击、基础设施故障（如电力中断、网络中断）等也可能导致多个系统或组件同时出现问题，并触发大量告警。

您需要在部署天翼云TeleDB数据库之前，规划相关的硬件、网络及基础环境。 1. 先准备好介质独立部署，为方便快速部署，TelePG从1.5.3版本开始支持独立部署功能。前期准备好介质，部署好zk，部署好mysql，借助TelePG控制台进行部署。 2. 通过集团云翼平台直接订购开通部署。 3. 流复制是 PostgreSQL 9.0 之后提供的新的传递 WAL 日志的方法。通过流复制，备库不断的从主库同步相应的数据，并在备库应用每个 WAL 文件 。主备模式推荐采用同步及潜在同步至少三节点的方式。 4. 暂不支持自动建立database，需用户手动建立database；支持自动建schema，用户可不用手动建立schema。 内存分配 shared buffer pool，共享内存区域：供 PostgreSQL 服务器的所有进程使用。查看 sharedbuffers 参数可以得到其设置值，建议设为内存的四分之一。 WAL buffer，预写日志缓冲区：WAL 数据在写入持久存储之前的缓冲区,实例初始化时自动计算。 commit log，提交日志：所有事务的状态日志，每个事务占用 2bit，最大512MB。 tempbuffers，临时表缓冲区。 workmem，工作内存：执行器在执行 sort、distinct 使用该区域对元组做排序，以及存储 merge join、hash join 多表连接的数据，受最大连接数 maxconnections 参数影响，建议用户 session 级别进行设置，不要全局设置。 maintenanceworkmem，维护内存：某些类型的维护操作使用该区域（如vacuum、reindex）。 注意 按照小系统上云oltp应用保守设置，如果是大数据、数据仓库，需要再此基础按照测试重新优化调整较大参数值。 最大内存估算可参考如下表： 项目 值（MB） 备注 maxconnections 100 默认值为100 workmem 4 默认值为4，最小值64KB tempbuffers 8 默认值为8，最小值800KB sharedbuffers 128 默认值为8，最小值128KB autovacuummaxworkers 3 默认值为3 maintenanceworkmem 64 默认值为64MB，最小值为1MB。 commit log 48 每个事务2bits,autovacuumfreezemaxage,默认为2亿。 maxconnectionsworkmem+maxconnectionstempbuffers+sharedbuffers+（autovacuummaxworkersmaintenanceworkmem）+clog 1568 wal buffers1 autovacuumworkmem1 操作系统配置规范： 关闭CPU 的节能模式。 关闭NUMA。 建议使用UTF8。 设置时间时区，建议主机工程师设置时间同步服务。 关闭其他服务： systemctl stop tuned.service ktune.service systemctl stop firewalld.service systemctl stop postfix.service systemctl stop avahidaemon.socket systemctl stop avahidaemon.service systemctl stop atd.service systemctl stop bluetooth.service systemctl stop wpasupplicant.service systemctl stop accountsdaemon.service systemctl stop atd.service cups.service systemctl stop postfix.service systemctl stop ModemManager.service systemctl stop debugshell.service systemctl stop rtkitdaemon.service systemctl stop rpcbind.service systemctl stop rngd.service systemctl stop upower.service systemctl stop rhsmcertd.service systemctl stop rtkitdaemon.service systemctl stop ModemManager.service systemctl stop mcelog.service systemctl stop colord.service systemctl stop gdm.service systemctl stop libstoragemgmt.service systemctl stop ksmtuned.service systemctl stop brltty.service systemctl stop avahidnsconfd.service 数据库高可用telePG 数据库高可用telePG组件服务器，bios层需要关闭numa，关闭电源保护模式设置CPU为最大性能模式，让其不降频，cat /proc/cpuinfo grep E "model nameMHz"CPU型号、频率一致。 参数类型 配置项 说明 操作系统内核参数配置 sysctl vm.swappiness5 5~10可选，但不可能阻止使用swap空间 操作系统内核参数配置 vm.minfreekbytes1024000 保证系统空闲内存维持在一定水平，同时保障内存管理low和min水位之间有足够间隔 操作系统内核参数配置 fs.aiomaxnr40960000 aiomaxnr no of process per DB no of databases 4096 操作系统内核参数配置 vm.dirtyratio20 vm.dirtybackgroundratio5 vm.dirtywritebackcentisecs100 vm.dirtyexpirecentisecs500 可选，这个参数指定了当文件系统缓存脏页数量达到系统内存百分之多少时（如5%）就会触发pdflush/flush/kdmflush等后台回写进程运行，将一定缓存的脏页异步地刷入外存 操作系统内核参数配置 vm.vfscachepressure150 vm.swappiness10 vm.minfreekbytes524288">> /etc/sysctl.d/99sysctl.conf && sysctl system 可选，该参数表示内核回收用于directory和inode cache内存的倾向。缺省值100表示内核将根据pagecache和swapcache，把directory和inode cache保持在一个合理的百分比；降低该值低于100，将导致内核倾向于保留directory和inode cache；增加该值超过100，将导致内核倾向于回收directory和inode cache 操作系统内核参数配置 fs.filemax 76724200 该参数表示文件句柄的最大数量。文件句柄设置表示在linux系统中可以打开的文件数量 操作系统内核参数配置 net.core.rmemmax 4194304 最大的TCP数据接收缓冲 操作系统内核参数配置 net.core.wmemmax 2097152 最大的TCP数据发送缓冲 操作系统内核参数配置 net.core.wmemdefault 262144 表示接收套接字缓冲区大小的缺省值(以字节为单位） 操作系统内核参数配置 net.core.rmemdefault 262144 表示发送套接字缓冲区大小的缺省值(以字节为单位) 操作系统内核参数配置 net.ipv4.tcpsyncookies 1 当出现SYN等待队列溢出时，启用cookies来处理，可防范少量SYN攻击，默认为0，表示关闭。 操作系统内核参数配置 net.ipv4.tcptwreuse 1 允许将TIMEWAIT sockets重新用于新的TCP连接，默认为0，表示关闭 操作系统内核参数配置 net.ipv4.tcptwrecycle 1 TCP连接中TIMEWAIT sockets的快速回收，默认为0，表示关闭，注意如果是natnat网络，并与net.ipv4.tcptimestamps 1组合使用，则会出现时断时续的情况 操作系统内核参数配置 net.ipv4.tcpfintimeout 30 修改系統默认的TIMEOUT 时间，避免服务器被大量的TIMEWAIT拖死 操作系统内核参数配置 net.ipv4.iplocalportrange 9000 65000 如果连接数本身就很多，可以再优化一下TCP的可使用端口范围，进一步提升服务器的并发能力，默认值是32768到61000 操作系统内核参数配置 net.ipv4.tcpmaxsynbacklog 8192 SYN队列的长度，默认为1024，加大队列长度为8192，可以容纳更多等待连接的网络连接数 操作系统内核参数配置 net.ipv4.tcpmaxtwbuckets 5000 系统同时保持TIMEWAIT的最大数量，如果超过这个数字，TIMEWAIT将立刻被清除并打印警告信息，默认为180000 操作系统内核参数配置 net.ipv4.conf.all.rpfilter 0 net.ipv4.conf.all.arpfilter 0 net.ipv4.conf.default.rpfilter 0 net.ipv4.conf.default.arpfilter 0 net.ipv4.conf.lo.rpfilter 0 net.ipv4.conf.lo.arpfilter 0 net.ipv4.conf.em1.rpfilter 0 net.ipv4.conf.em1.arpfilter 0 net.ipv4.conf.em2.rpfilter 0 net.ipv4.conf.em2.arpfilter 0 网卡的设置 操作系统内核参数配置 kernel.shmmni 4096 这个内核参数用于设置系统范围内共享内存段的最大数量。该参数的默认值是4096 。通常不需要更改kernel.sem 250 32000 100 142 操作系统内核参数配置 kernel.shmall 1073741824 该参数表示系统一次可以使用的共享内存总量(以页为单位)。缺省值是2097152，可根据kernel.shmmax大小进行调整（kernel.shmmax/41024或者kernel.shmmax/81024） 操作系统内核参数配置 kernel.shmmax 4398046511104 该参数定义了共享内存段的最大尺寸(以字节为单位)，此值默认为物理内存的一半 操作系统内核参数配置 kernel.sysrq 0 如无需调试系统排查问题，这个必须为0 telepg的 limits.conf配置 telepg soft nofile1048576 telepg的 limits.conf配置 telepg soft memlock 1 telepg的 limits.conf配置 telepg hard memlock 1 telepg的 limits.conf配置 telepg hard memlock 128849018880 telepg的 limits.conf配置 telepg soft memlock 128849018880 telepg的 limits.conf配置 telepg soft core6291456 telepg的 limits.conf配置 telepg hard core6291456 telepg的 limits.conf配置 telepg hard nproc131072 telepg的 limits.conf配置 telepg soft nproc131072 telepg的 limits.conf配置 telepg hard nofile 1048576 telepg的 limits.conf配置 telepg hard stack 32768 telepg的 limits.conf配置 telepg soft stack 10240 禁用透明大页 echo never> /sys/kernel/mm/transparenthugepage/enabled 禁用透明大页 echo never> /sys/kernel/mm/transparenthugepage/defrag 网络连通性 确保组件和集群内的网络联通。 确保与相关联组件的网络连通。 确保防火墙关闭。

本节主要介绍使用规范。 本页面主要从业务设计、命令等方面介绍GeminiDB Redis的一些规范和建议，用于解决常见的使用错误，助力您高效使用GeminiDB Redis。 业务设计规范 使用建议 使用限制 命令执行超时或失败时，业务侧需要具有重传机制。 Key设计建议随机散列，尽量避免热点。 Pipeline建议一次执行的命令数不超过30。 使用Pub/Sub系列命令的连接上不能执行其他常规命令。 不允许不同数据类型使用同名key。（否则，诸如type等命令的执行效果将不符合预期。） 暂不支持事务相关操作。 命令使用规范 用户在连接到GeminiDB Redis后，为了更好的使用数据库，需要关注下表所示的使用建议和使用限制。 命令类型 使用建议 使用限制 String 使用mset、mget、msetnx命令时，建议为key增加hashtag来提高性能。如果不增加hashtag，则不同的key可能分散到不同的节点执行，会影响性能，并且不同节点的key无法保证原子性。 可以使用pipeline批量执行命令。 key的大小不超过100kB，value大小不超过1MB。 msetnx必须携带hashtag，否则命令会报错。 hash 使用hkeys、hvals、hgetall命令时，建议操作的元素数量限制在100以内, 建议使用hscan命令代替。 使用hmget、hmset、hscan命令时，建议单次操作的元素数量限制在100以内。 key+field大小不超过100KB，value大小不超过1MB。 在新建连接中首次执行hscan命令，需要从0开始扫描。如需分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 list 使用lrem、ltrim、lrange、linsert命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 建议仅在头部和尾部插入元素时使用linsert命令。 key大小不超过100KB，value大小不超过1MB。 不支持blpop、brpop、brpoplpush命令。 set 使用sdiff、sdiffstore、sinter、sinterstore、srandmember、sunion、sunionstore命令时，建议操作集合元素数量限制在100以内。 使用smembers命令时，建议操作集合元素数量限制在100以内，建议使用sscan替代。 key+member大小不超过100KB。 在新建连接中，首次执行sscan命令时，需要从0开始扫描。如果需要分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 smove、sunion、sinter、sdiff、sunionstore、sinterstore、sdiffstore命令需要给多key增加相同的hashtag。 zset 使用zcount、zinterstore、zlexcount、zrange、zrangebylex、zrangebyscore、zrank、zremrangebylex、zremrangebyrank、zremrangebyscore、zrevrange、zrevrangebylex、zrevrangebyscore、zrevrank、zunionstore命令时，建议操作集合元素数量限制在100以内。 由于zremrangebyscore命令不支持limit，因此建议使用“先执行zrangebyscore（加limit，count限制在100以内）查出符合条件的member，再执行zrem进行删除”的方式，控制每批删除的记录数。 key+member大小不超过100KB。 在新建连接中，首次执行zscan命令，需要从0开始扫描。如果需要分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 zunionstore、zinterstore命令需要给多key增加相同hashtag。 不支持bzpopmax、bzpopmin命令。 Stream 使用xinfo、xtrim命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 key大小不超过100KB。 xread命令需要给多key增加相同的hashtag。 xread、xreadgroup命令会占用内部有限连接资源，使用时必须搭配BLOCK选项设置超时时间，避免持续占用内部连接资源，影响其他命令的正常执行。 hyperloglog 使用pfmerge命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 key大小不超过100KB。 pfmerge、pfcount命令需要给多key增加相同hashtag。 不支持pfdebug、pfselftest命令。 geo 使用georadius、georadiusbymember命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 key+member大小不超过100KB。 如果georadius命令搭配store、storedist选项使用，相当于使用了多key，此时需要给多key增加相同hashtag。 不支持georadiusro、georadiusbymemberro命令。 bitop key大小不超过100KB。 bitop命令需要给多key增加相同hashtag。 key管理 scan操作搭配match pattern时，不建议使用后缀匹配，否则会影响性能。 使用del、exists命令时，建议为key增加hashtag，从而提高性能。如果不增加hashtag，则不同key可能分散到不同节点执行，影响性能，并且不同节点的key无法保证原子性。 可以使用pipeline批量执行命令。 使用sort命令时，建议操作的元素数量限制在100以内。 在新建连接中，首次执行scan命令，需要从0开始扫描。如需分多次进行一轮完整扫描，需保持在同一个长连接中操作。 sort命令需要给多key增加相同hashtag。 sort命令不支持store选项。 不支持debug、dump、migrate、move、object、rename、renamenx、restore、restoreasking、touch、unlink命令。 数据库管理 flushall命令会导致实例所有数据被清空，建议谨慎使用。 info命令返回的内存指标不代表数据量。如需查看数据量，请使用info capacity命令，该命令查询结果为数据量的预估值，非实时的准确值。 dbsize命令查询结果为key数量的预估值，非实时的准确值（由于采用MVCC机制）。在执行flushall之后，dbsize查询结果为0。 暂不支持通过config set命令调整参数l 由于目前还不支持多DB特性，因此select命令执行无效。 不支持bgrewriteaof、bgsave、client、command、flushdb、info keyspace、keys、lastsave、latency、lolwut、memory、module、monitor、post、psync、replconf、replicaof、role、save、shutdown、slaveof、slowlog、sync、swapdb命令。

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库中窗口函数的使用方法。 窗口函数的使用 1. 环境准备 plaintext drop table if exists bills ; create table bills ( id serial not null, goodsdesc text not null, beginunit text not null, begincity text not null, pubtime timestamp not null, amount float8 not null default 0, primary key (id) ) distribute by shard(id) to group defaultgroup; COMMENT ON TABLE bills is '运单记录'; COMMENT ON COLUMN bills.id IS 'id号'; COMMENT ON COLUMN bills.goodsdesc IS '货物名称'; COMMENT ON COLUMN bills.beginunit IS '启运省份'; COMMENT ON COLUMN bills.begincity IS '启运城市'; COMMENT ON COLUMN bills.pubtime IS '发布时间'; COMMENT ON COLUMN bills.amount IS '运费'; INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'衣服','海南省','三亚市','20151005 09:32:01',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'建筑设备','福建省','三明市','20151005 07:21:22',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','福建省','三明市','20151005 11:21:54',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货','福建省','三明市','20151005 15:19:17',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'5 0铲车，后八轮翻斗车','河南省','三门峡市','20151005 07:53:13',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'鲜香菇2000斤','河南省','三门峡市','20151005 10:38:29',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件38吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件35吨','河南省','三门峡市','20151005 10:48:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'旋挖附件39吨','河南省','三门峡市','20151005 11:38:38',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'设备','上海市','上海市','20151005 07:59:35',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); INSERT INTO bills(id,goodsdesc,beginunit,begincity,pubtime,amount) VALUES(default,'普货40吨需13米半挂一辆','上海市','上海市','20151005 08:13:59',ROUND((random()10000)::NUMERIC,2)); 2. rownumber()返回行号，不分组 plaintext teledb

本页介绍天翼云TeleDB数据库主备复制类问题。 xlog（WAL）日志被清理问题 问题描述 在添加备节点、重做备机，或在日常运行中，可能遇到备节点报错 FATAL,XX000,"could not receive data from WAL stream: ERROR: requested WAL segment000000010000000600000054 has already been removed 可能影响 添加备节点失败； 重做备机失败； 主备复制不同步，导致备机不可用； 解决步骤 通常出现在WAL日志文件增长较快，且DN节点数据量较大，添加备机或重做备机需要较长时间的场景，针对此场景，可以有以下应对策略： 1. DN节点数据量较大，应控制好单节点DN数据量，大小建议不超过510T，同时要确保有较好的磁盘性能，整体添加备节点、重做备机时间控制在12小时内存完成； a、如果单DN容量超过了建值，则应该通过横向扩容方式，将DN数据分布到更多服务器； b、如果因磁盘性能不足，导致整个任务时间过长，则建议节点在横向扩容的基础上，优化磁盘I/O，或更换性能更好的磁盘； 2. 选择在业务低峰期添加备节点、重做备机，此时产生的WAL日志速度较慢，可以保证主节点默认保留的WAL日志文件在任务完成前不被清理； 3. 调大参数walkeepsegments，该参数用于指定pgwal目录中保存的过去的WAL日志文件的最小数量，避免因主节点保留文件数量不够，导致在添加备节点、重做备机任务执行期间被自动清理；默认WAL日志文件大小为16MB，需要提前预估日志文件占用空间，避免磁盘空间不足问题。 4. 主备节点不同步，延迟过大也可能导致主节点日志在同步到备机前被清理 a、可能是备节点服务器性能较差，主节点业务高峰期时，备节点WAL日志接收延迟 解决办法：应确保主备节点服务器配置一致，避免因配置不对等导致的性能问题，以及可能出现的发生主备切换后，新的主节点性能不足，影响业务的问题； b、可能是网络异常或主节点上有大事务，生成大量WAL日志，导致同步延迟 解决办法：应该确保网络稳定；避免大事务，应拆分成多个小事务执行。

本章节会介绍MySQL读写分离的功能 读写分离是指通过一个读写分离的连接地址实现读写请求的自动转发。创建只读实例后，您可以开通读写分离功能，通过RDS的读写分离连接地址，写请求自动访问主实例，读请求按照读权重设置自动访问各个实例。 Proxy负载均衡基于负载的自动调度策略，实现多个只读节点间的负载均衡。 备注：目前支持的局点有华北、广州4、苏州、深圳。 功能限制 注意 由于开启读写分离时，系统会自动删除已有的帐户rdsProxy，然后自动创建新的rdsProxy帐户，关闭读写分离时，系统也会自动删除已有的帐户rdsProxy。因此，建议您不要创建rdsProxy帐户，防止被系统误删除。 开启读写分离功能，需要RDS for MySQL为主备实例，并且主实例规格大于或等于4U8GB。 读写分离地址都是内网地址，只能通过内网连接。 开通读写分离时必须保证至少有一个只读实例，且主实例和只读实例必须处于同一Region。 开启读写分离功能后，删除RDS for MySQL主实例，会同步删除只读实例，并关闭读写分离功能。 开启读写分离功能后，主实例和只读实例均不允许修改数据库端口、安全组和内网地址，建议先修改完端口或内网地址后再启用读写分离。 读写分离功能不支持SSL加密。 读写分离功能不支持压缩协议。 读写分离不支持事务隔离级别READUNCOMMITTED。 如果执行了MultiStatements，当前连接的后续请求会全部路由到主节点，需断开当前连接并重新连接才能恢复读写分离。 使用读写分离的连接地址时，事务请求都会路由到主实例，不保证非事务读的一致性，业务上有读一致性需求可以封装到事务中。 使用读写分离的连接地址时， LASTINSERTID() 函数仅支持在事务中使用。 使用读写分离的连接地址时，show processlist命令的执行结果不具有一致性。 使用读写分离的连接地址时，不支持使用show errors和show warnings命令。 使用读写分离的连接地址时，不支持用户自定义变量，如SET @variable语句。 使用读写分离的连接地址时，如果存储过程(procedure)和函数(function)中依赖了用户变量，即@variable，则运行结果可能不正确。

本节介绍了云容器引擎的最佳实践:集群网络地址段规划实践。 在云容器引擎创建集群时，需要根据具体业务需求规划VPC大小和数量、子网大小和数量、容器网段和服务网段。本文介绍集群各类地址作用，以及如何规划地址段。 约束与限制 使用VPN方式访问集群时，需注意VPN网络与集群所在的VPC网段、容器网段和服务网段不能冲突。 集群各网段基本概念 VPC网段 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC）是隔离的、私密的网络环境，可以自定义网络地址、路由表、安全组等。同时，虚拟私有云提供丰富的网络连接，可以满足云上虚拟私有云互访、公网访问、通过专线或者VPN与线下IDC互通等网络场景。 子网网段 云资源（例如云服务器、数据库服务等）须部署在子网内，同子网内网络默认互通，同VPC下不同子网之间默认互通。子网网段创建后无法修改，请合理规划网络。 下图所示，VPC网段结构： 容器网段（Pod网段） 订购集群时，可指定容器网段（即Pod网段）。针对选择的网络插件，容器网段有不同限制： 1、Calico IPIP隧道网络： 可指定一个私有地址段作为容器网段，该地址段仅在集群内有效。网段大小影响后续可添加节点数及可创建Pod数上线，建议使用大网段，例如172.16.0.0/16，如下所示： VPC网段 容器网段 Service网段 最大可分配Pod地址数 192.168.0.0/16 172.16.0.0/16 10.96.0.0/16 65536 容器网段不能与节点所在的VPC网段重叠。例如节点使用子网网段192.168.1.0/24，所属VPC网段为192.168.0.0/16，则不能使用与192.168.0.0/16重叠的网段作为容器网段。

本文介绍了:云容器引擎发布Kubernetes 1.31版本说明。 社区 Kubernetes 版本主要变更 Kubernetes 1.31 版本Changelog 1. StatefulSet 起始序号（GA），允许用户自定义 Pod 的起始序号（默认从 0 开始），例如设置为 100，适用于需要固定编号或特定顺序的应用场景（如分布式数据库）。 2. 弹性索引 Job（GA），支持在索引 Job 创建后动态调整 .spec.completions 和 .spec.parallelism 字段，实现任务弹性伸缩，无需重新创建 Job。 3. Pod 失效策略（GA），可根据 Pod 失效原因（如被抢占、节点删除、kubelet 终止等）分别配置处理逻辑（重试或忽略），避免不必要的 Pod 重启，降低运行成本。 4. Pod 干扰状况（GA），在 Pod 的 Condition 中新增 DisruptionTarget 类型，明确标记 Pod 失效原因（如被高优先级 Pod 抢占），结合 Job 的失效策略实现更精细的任务管理。 5. Job成功策略（Beta），JobSuccessPolicy特性进阶至Beta。该特性允许用户基于成功的Pod个数为Job配置成功策略。 6. 持久卷回收策略（Beta），确保 PV 的回收策略（如 Delete）在 PVC 删除后仍被强制执行，通过添加 Finalizer 防止存储资源泄漏，即使 PV 和 PVC 的删除顺序混乱也能保证一致性。 7. ServiceAccountTokenNodeBinding（Beta），创建绑定到特定节点的 Token，包含节点信息声明，并在 Token 使用时验证节点存在性。若节点被删除，Token 自动失效，降低凭证泄露风险。 8. 容器重启优化，当 Pod 配置变更但镜像未更新时，kubelet 不再强制重启容器，避免因非关键配置更新导致的不必要中断。 9. OCI 镜像卷（Alpha），允许将 OCI 镜像直接挂载为卷，简化 AI/ML 工作负载中模型和数据的访问，例如通过更换镜像快速更新模型权重。 更多信息请参考：Kubernetes 1.31 Changelog

本文为您介绍云硬盘的磁盘模式以及不同磁盘模式的主要应用场景以及使用注意事项。 磁盘模式的定义与分类 云硬盘的磁盘模式分为三种，分别是： VBD（Virtual Block Device）：虚拟块存储设备。 SCSI （Small Computer System Interface）：小型计算机系统接口。 FCSAN（Fibre Channel SAN）：光纤通道协议的SAN网络。 根据其是否支持高级的SCSI命令来判断划分磁盘模式。其中，VBD为默认模式，相较于SCSI，只支持较简单的读写命令。而SCSI类型的磁盘则可以提供一些高级特性，如命令队列、多点访问、热插拔等，支持更高级的SCSI指令。 磁盘模式在订购完成后不能修改，在购买时请谨慎选择。 说明 FCSAN协议仅支持物理机使用，当前仅支持在上海7开通。 VBD模式是所有资源池默认的磁盘模式。 选择的资源池和磁盘类型同时决定了创建的云硬盘是否支持SCSI模式，逻辑如下： HDD磁盘选择SCSI模式的资源池为：拉萨3/西南2贵州/西宁2/庆阳2/呼和浩特3。 SSD磁盘选择SCSI模式的资源池为：西南2贵州/庆阳2/呼和浩特3/华北2/郑州5/上海36/西南1/西宁2。 不同磁盘模式的主要应用场景 VBD模式：作为云硬盘的默认磁盘模式，VBD可以应用于绝大多数业务场景，作为云主机的驱动器，提供持久化存储，用于操作系统、应用程序和数据的安装和存储，也可以作为数据库服务器的存储设备等等。 SCSI模式：天翼云共享盘需要在集群环境下使用，多数集群在配置使用过程中是需要使用SCSI锁的，例如Windows MSCS集群等，因此在集群应用场景中推荐使用SCSI模式共享盘。 FCSAN模式：目前仅支持物理机使用。