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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。在应用级别，可以采用断路器（Circuit Breaker）等模式防止一个依赖服务的局部故障引起全局问题；

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Dapr 的功能和定位如上图所示：

1、最底下基础设施是各种云平台或者边缘环境。

2、其上是 Dapr 运行时和“building block” (构件)。Dapr 构件解耦了外部服务和服务的消费者，可以按需加载。

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Event Choreography 事件协调：函数服务之间通过事件交换消息，由事件总线等消息中间件来进行事件的转发，并触发其他函数执行。下面是一个示例应用场景，通过 EventBridge，将订单，用户通知、商家通知、接单、结单等基于函数实现的业务逻辑串联在一起。这种方式更加灵活，系统的健壮性也更好。但是缺点是缺乏显式的建模，开发和维护相对较复杂。

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由于目标的场景是一个大数据量的查询，比如说十亿条这种量级的，这是一个规模比较大的操作，如果在这个场景下想做数据的同步，就不能像MySQL传统输入一样通过insert into，因为insert into走控制集群这个链路是非常浪费资源的，同时也会有一些限制。一次一行的效率特别低，因此设计了分开的控制流和数据流。

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查询结果就是说，如果跑一个SQL，在odpscmd客户端或者DataWorks上对查询结果有1万条的限制。但是这个查询结果可以通过Tunnel下载，就不受条数限制，可以下载完整的查询结果到本地。

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在一个upload session内部可以open多个writer，并且多个writer可以并发上传，但是writer是有状态的，需要给它指定一个不重复的block ID，避免产生覆盖。Upload session也是有状态的，没有commit就不可见；

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另外，流式服务是支持异步数据处理的，也就是除了保证用户通过流式写上来的数据可读之外，服务端还有一个机制能识别出来新写进来的数据和存量数据，可以对新写出来的数据做一些异步的处理，比如zorder by排序和墨纸。

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Cloud Native 既包含技术（微服务，敏捷基础设施），也包含管理（DevOps，持续交付，康威定律，重组等）。Cloud Native 也可以说是一系列技术、企业管理方法的集合。

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另外，云原生架构演进是一个持续迭代的过程，每一次迭代都是从企业战略、业务诉求到架构设计与实施的一个完整闭环，整体关系如下图：

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消息队列 RocketMQ 版是阿里云基于 Apache RocketMQ 构建的低延迟、高并发、高可用、高可 靠的分布式消息中间件。该产品最初由阿里巴巴自研并捐赠给 Apache 基金会，服务于阿里集团 13 年， 覆盖全集团所有业务，支撑千万级并发、万亿级数据洪峰，历年刷新全球最大的交易消息流转记录。