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管理系统性风险。管理系统中的确定性以及不确定性风险，规避已知陷阱，对未知的风险做好准备。

云原生应用架构的目标是构建松耦合、具备弹性、韧性的分布式应用软件架构，可以更好地应对业务需求的变化和发展，保障系统稳定性。本文将分享我在这个领域的观察和思考。

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在传输层协议， gRPC 选择了 HTTP/2，相较于 HTTP/1.1，其传输效率有了很大提升。此外 HTTP/2 作为一个成熟的开放标准，具备丰富的安全、流控等能力，同时拥有良好的互操作性。gRPC 不仅可以用于 Server 端服务调用，也可以支持浏览器、移动 App 和 IoT 设备与后端服务的交互。gRPC 在功能上已经具备完整的 RPC 能力，也提供了扩展机制来支持新的功能。

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由于 EDA 自身架构的优点，在互联网应用架构，业务数据化和智能化、IoT等场景有非常广阔的前景。关于 EDA 的架构讨论，不在此继续展开。

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面向交付的应用架构
在云原生软件架构中，我们在设计阶段不只是关注软件如何被构建，也需要以终为始。关注如何合理设计和实现软件，才可以被更好地交付和运维。

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应用和运行环境解耦
在 12 要素应用中，应用和运行环境解耦就已经被提出。而 Docker 容器的出现则进一步加强了这个理念。容器是一种轻量化的应用虚拟化技术，容器之间共享操作系统内核，支持秒级启动，Docker 容器镜像是一个自包含的应用打包格式，将应用和其依赖（如系统库、配置文件）等打包在一起，在不同环境保持部署一致性。

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容器可以作为 Immutable Infrastructure （不可变基础设施）的基础，提升应用交付的稳定性。不可变基础设施是由 Chad Fowler 于 2013 年提出的构想：在这种模式中，任何基础设施的实例（包括服务器、容器等各种软硬件）一旦创建之后便成为一种只读状态，不可对其进行任何更改。

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在分布式系统中，稳定性、性能、安全等问题可能发生在任何地方，需要全链路可观测性能力保障，需要覆盖基础设施层、 PaaS 层，应用等不同层次，并且可以在不同系统间实现可观测性数据的关联、聚合、查询和分析。

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此外是 “Fail fast, fail small, recover quickly” 。立即失效（Fail fast）是一个非常反直觉的设计原则，它背后的哲学是既然故障无法避免，问题越及早暴露、应用越容易恢复，进入生产环境的问题就越少。

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采用了 Fail-fast 策略以后，我们的关注点将从如何穷尽系统中的问题转移到如何快速地发现和优雅处理失败。只要跑的够快，故障就追不上我。:-) 在研发流程上，通过集成测试尽可能在早期发现应用存在的问题。

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自包含可观测性
分布式系统所面对的最大挑战之一就是可观测性。可观测性可以帮助我们解系统当前的状态，并作为应用自愈，弹性伸缩和智能运维的基础。