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Redis 高可用方案有哪些？
一、主从复制 Master 写，Slave 异步复制数据。 读可从 Slave，分担读压力。 Master 挂了需手动切换，不能自动故障转移。 二、哨兵模式（Sentinel） Sentinel 监控 Master/Slave 健康。 Master 故障时自动选举新 Master，通知客户端。 适合
MySQL 高可用方案？
一、主从复制 Master 写，Slave 读，异步复制。 Master 挂了需手动切换。 可能数据丢失（异步复制延迟）。 二、MHA（Master High Availability） 自动监控 Master，故障时自动切换。 需额外管理节点。 三、MGR（MySQL Group Replicat
微服务高可用设计？
一、无状态服务 服务不保存状态，状态存 Redis/DB。 多实例部署，负载均衡。 任一实例挂了不影响。 二、服务发现 注册中心（Nacos/Eureka）。 服务实例上下线自动感知。 客户端负载均衡跳过不健康节点。 三、健康检查 注册中心心跳检测，不健康实例剔除。 K8s liveness/rea
CAP 定理和 BASE 理论？
一、CAP 定理 分布式系统不可能同时满足三个特性，最多满足两个： Consistency（一致性）：所有节点同一时刻看到相同数据。 Availability（可用性）：每个请求都能收到响应（不一定是最新数据）。 Partition tolerance（分区容错性）：网络分区时系统仍能运行。 二、C
如何设计故障容错的系统？
一、冗余 多实例部署，避免单点。 数据多副本（主从、集群）。 多机房部署。 二、故障检测 心跳检测，快速发现故障。 全链路监控，告警。 三、故障转移 自动切换（哨兵、集群选主）。 手动切流（流量调度）。 四、降级 非核心功能降级，保核心。 返回兜底数据。 五、熔断 下游故障快速失败，防止雪崩。 六、