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状态型数据的容灾设计
这两种数据在进行应用层容灾设计时需要不同的处理方式，状态型数据的容灾设计通常比较困难。

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首先是“Failures can and will happen”，我们需要提升服务器的可替换性。在业界有一个非常流行的隐喻：“Pets vs. Cattle”，宠物和家畜。

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尽管从应用研发的角度看，蚂蚁所使用的架构风格相比于原来发生了很大的变化，但从整体趋势来看，最主要的变化仍在于将和业务能力无关并且和基础设施相关的能力下沉。

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在具体设计时，一个逻辑支付处理单元实际上被拆分成信息处理单元和资金处理单元。中间的T+x表示，信息处理单元和资金处理单元间可以存在一个较大的时间差。

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架构复杂性：Serverless 开发者无需关注底层基础设施的复杂性，但是应用架构的复杂性需要格外关注。事件驱动架构和细粒度函数微服务，与传统开发模式非常不同。

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在 Cloud Native 的潮流下，跨平台、跨厂商、跨环境的系统间互操作性的需求必然会催生基于开放标准的 RPC 技术，而 gRPC 顺应了历史趋势，得到了越来越广泛地应用。

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比如，将链路中的一些重要业务解耦出来单独部署，无论其业务流量多大，都为这些业务分配一百个节点，从而降低单节点宕机带来的影响。

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高可用设计的一个原则是，核心业务的设计不应信任其所依赖的基础设施。这样，为了提高系统高可用能力，就需要实现应用层容灾。

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这种设计需要一定的先验知识，因此需要定义一些元信息，比如流量入口。在确定流量入口后所有和其相关的后续处理节点都应被打标或者以其它方式圈定起来。