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XA 事务在并发行上有一定的局限性，在执行的过程中，我们必须使用类似 Spanner 锁定读写的事务策略，为所有 SELECT 操作带上 LOCK IN SHARE MODE ，造成读写相互阻塞。基于Lock模式的分布式事务在有单记录并发冲突时整体性能偏低，目前数据库业界的解法是事务多版本的MVCC策略，尽管我们的 DN 节点 InnoDB 本身支持基于 MVCC 的快照读，但我们却无法提供高效的快照读事务策略，原因是事务提交时不同 DN 执行 XA COMMIT 的时间不同，一个快照读请求请求不同分片的时间也不同，这意味着发起一个跨 DN 的快照读请求时，可能读到一个事务的部分已提交数据，无法得到全局的一致性视图（Snapshot）。

异步提交优化 上述优化针对的依然是一部分特定场景，对于多分片的分布式事务，往往还是相比单机事务有较长的延迟。因此我们设计了异步提交方案，针对任何分布式事务，都可以在完成了 PREPARE 阶段后直接返回成功，达到接近单机事务的提交延迟（一次跨机房 RPC）且不影响数据可靠性和线性一致性。我们会在之后的文章中详细介绍这一方案，欢迎大家关注我们专栏。

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需要解决持续集成、服务发现、应用通信、配置管理、流量防护等一系列难题。幸运的是，针对这些普遍存在的难题，业界涌现了一系列优秀的开源技术组件和工具，让

Serverless 技术存在多种形态，最典型的一种是 FaaS（Function as a Service，函数即服务），比如阿里云的函数计算（Function Compute，FC）产品。在函数计算领域，一切计算资源的申请和调度都由具体的业务事件触发，当业务事件所对应的任务完成之后，计算资源会被立即释放。这样的方式真做到了计算资源的按需分配，能显著提升资源利用率，是 Serverless 技术的终极形态。

结合自动化、智能化的供应链和运营体系，进一步提升了硬件资产运营效率。云计算正如电力这样的公共服务基础设施，集中发电比每家每户自建发电机，有更低的成本和更高的效率。

然而不同环境的基础设施能力、安全架构的差异会造成企业 IT 架构和运维体系的割裂，加大云战略实施的复杂性，增加运维成本。

其底层是一个 IaaS 资源层，上面是 K8s 集群，对用户来说这些都是透明的，不需要自己购置服务器，也不需要理解 K8s，再上一层有两个核心能力

SAE 免去了资源托管和运维成本，在此之前客户需要运维大量的 ECS 服务器，当需要安全升级、漏洞修复，特别是高密部署时，成本会很高。

如果多个DB间是同构的，那么可能存在一些情况使得中心化的内容同时挂掉；但如果DB是异构的，比如使用的数据库版本不同，那么这些数据库同时挂掉的情况则非常少。

也并不准确。事实上，人工智能技术在流行文化中的普及使公众对人工智能技术的应用和功能的看法变得有些偏颇。

ervice A 调用 Service B 的所有请求，都被其下的 Proxy（在 Envoy 中是 Sidecar） 截获， 代理 Service A 完成到 Service B 的服务发现、熔断、限流等策略，而这些策略的总控是在 Control Plane 上配置。

配置要和代码完全分离，环境变量可以非常方便地在不同的部署间做修改，却不动一行代码。配置主要包括数据库信息，缓存信息，第三方服务证书，每份部署特有的配置，如域名等信息。

PTS（Performance Testing Service）是一款云化测试工具，提供性能测试、API 调试和监测 等多种能力，紧密结合监控、流控等产品提供一站式高可用能力，高效检验和管理业务性能。