Excel大批量数据的导入和导出

3. 微服务治理

微服务治理是在微服务的运行过程中，针对微服务的运行状况采取的动态治理策略，如服务注册、发现、限流、熔断和降级等，以保障微服务能够持续稳定运行。

微服务治理主要应用于微服务运行中的状态监控、微服务运行异常时的治理策略配置等场景，保障微服务在常见异常场景下的自恢复能力。

微服务治理技术组件一般包括服务注册、服务发现、服务通信、配置中心、服务熔断、容错和微服务监控等组件。

常见的微服务治理有Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh等技术体系。

4. 分布式数据库

分布式数据库一般都具有较强的数据线性扩展能力，它们大多采用数据多副本机制实现数据库高可用，具有可扩展和低成本等技术优势。

分布式数据库一般包括三类：交易型分布式数据库、分析型分布式数据库和交易分析混合型分布式数据库。

•  交易型分布式数据库用于解决交易型业务的数据库计算能力，它支持数据分库、分片、数据多副本，具有高可用的特性，提供统一的运维界面，具备高性能的交易型业务数据处理能力。主要应用于具有跨区域部署和高可用需求，需支持高并发和高频访问的核心交易类业务场景。
•  分析型分布式数据库通过横向扩展能力和并行计算能力，提升数据整体计算能力和吞吐量，支持海量数据的分析。主要应用于大规模结构化数据的统计分析、高性能交互式分析等场景，如数据仓库、数据集市等。
•  交易分析混合型分布式数据库通过资源隔离、分时和数据多副本等技术手段，基于不同的数据存储、访问性能和容量等需求，使用不同的存储介质和分布式计算引擎，同时满足业务交易和分析需求。主要应用于数据规模大和访问并发量大，需要解决交易型数据同步到分析型数据库时成本高的问题，需要解决数据库入口统一的问题，需要支持高可用和高扩展性等数据处理业务场景。

5. 数据处理组件

为了提高应用性能和业务承载能力，降低微服务的耦合度，实现分布式架构下的分布式事务等要求，技术中台还有很多数据处理相关的基础技术组件。如：分布式缓存、搜索引擎、数据复制、消息中间件和分布式事务等技术组件。

•  分布式缓存是将高频热点数据集分布于多个内存集群节点，以复制、分发、分区和失效相结合的方式进行维护，解决高并发热点数据访问性能问题，降低后台数据库访问压力，提升系统吞吐能力。典型的开源分布式缓存技术组件有Redis。
•  搜索引擎主要解决大数据量的快速搜索和分析等需求。将业务、日志类等不同类型的数据，加载到搜索引擎，提供可扩展和近实时的搜索能力。
•  数据复制主要解决数据同步需求，实现同构、异构数据库间以及跨数据中心的数据复制，满足数据多级存储、交换和整合需求。主要应用于基于表或库的业务数据迁移、业务数据向数据仓库复制等数据迁移场景。数据复制技术组件大多采用数据库日志捕获和解析技术，在技术选型时需考虑数据复制技术组件与源端数据库的适配能力。
•  消息中间件主要适用于数据最终一致性的业务场景，它采用异步化的设计，实现数据同步转异步操作，支持海量异步数据调用，并通过削峰填谷设计提高业务吞吐量和承载能力。它被广泛用于微服务之间的数据异步传输、大数据日志采集和流计算等场景。另外，在领域驱动设计的领域事件驱动模型中，消息中间件是实现领域事件数据最终一致性的非常关键的技术组件，可以实现微服务之间的解耦，满足“高内聚，松耦合”设计原则。典型的开源消息中间件有Kafka等。

（编辑：信阳站长网）

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