阿里云服务器的 回滚磁盘什么意思?创建自定义镜像?快照什么意思?

回滚是删除由一个或多个部分完成的事务执行的更新。为保证应用程序、数据库或系统错误后还原数据库的完整性，需要使用回滚。

阿里云的自定义镜像是针对有效运行云服务器的用户，通过已创建的自定义镜像，帮助您一次性开通多台已完全拷贝相同操作系统及环境数据等的云服务器，以便满足您弹性扩容的业务需求。

而快照是对某一当前时刻的系统盘或数据盘中的系统或数据，进行完全拷贝，以便在用户数据错误或丢失状态下，进行数据回滚到最近一次快照的数据状态。

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Dockerfile

1、新建流水线

2、选择模板

4、选择阿里云容器镜像服务仓库构建镜像 https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances

5、添加新任务选择Docker部署

6、选择主机

7、部署脚本

8、保存并运行发布

9、回滚操作

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阿里巴巴中间技术专家不铭从功能特性、技术架构、最佳实践、案例分析四个方面进行了《Aliware-MQ消息队列》的分享。

Aliware-MQ是阿里云提供的企业级互联网架构的核心产品，基于高可用分布式集群技术，支持海量高并发和万亿级消息流转，支持海量的消息堆积，支持高可靠/高可用方案，提供了运维、监控等一系列完整的配套服务。

如上图所示，从消息的维度来看分为普通消息、顺序消息、定时消息和事务消息等四种消息,无论是发送哪种消息客户端都支持熔断机制，即如果发现发送目标节点有性能问题，客户端会自动进行熔断，把有问题的节点排出去，保证消息发往可靠性最高的机器。管理方面已经支持消息的查询、消息回溯、消息全链路轨迹和监控报警机制。性能上MQ已经达到了百亿级的堆积能力，毫秒级的投递延迟，支持万级节点高并发，集群水平热扩缩。消息消费方面，支持失败后的消息重投机制，失败的消息会重新投递到队列中去，现在最多支持16次重投。

上图是Aliware-MQ的功能架构。左边是控制台的管理，可以在上面做发布订阅管理。右边目前的接入方式是SDK支持TCP协议，同时也支持HTTP接口，以及面向手机终端的MQTT协议。

OpenAPI是MQ提供给用户的管控方式，用于实现一系列资源管理和运维功能，用户可以通过Open API查询所需要的任何东西。

上图中是我们今年推出的一个MQ移动物联网套件。之前的客户端，不管是上游还是下游收发都是用各自的服务器。但是今年我们有了移动物联网套件，可以直接面向终端设备。比如手机、汽车等移动设备利用移动物联网套件，通过一个网关就可以直接和消息系统打通。

Aliware-MQ的消息系统是基于队列。队列要保证数据安全，是支持高并发和高性能读写的最基本元素。

如上图所示，Producer是消息发送集群，下游的Consumer是消费者集群，都依赖于MQ的SDK。Broker是消息服务器，所有的消息都发送到Broker上面；Name Server和ZK功能类似，用来做服务发现。Producer要从Name Server获取到Topic在哪个节点上，订阅Topic时需要知道Topic从哪里取，同样需要Name Server。Broker上的Topic信息会定时在Name Server上注册，Producer和Consumer在交互之前会从Name Server上获取目标。

图中的master是主机，slave是备机，主备之间会做数据同步，有异步和同步两种方式。一个master可以布多个节点，这个根据自己的成本来决定。如果扩容的话，只要直接布一台master即可，它会定时地将Topic注册到Name Server上，发送方和订阅方也会定时地感知这个过程，整个扩容的过程对于用户来说大概30秒就能完成。

Aliware-MQ所有数据存储在Commit Log里，它在实现上就相当于一个文件夹，每次会生成一个1G的文件。不管哪个Topic写过来的消息都会直接写入这个文件中，这个文件写满后再直接写下一个。

针对每一个Topic，要在业务层面对它进行区分，所以我们做了一层索引。例如在上图中有5个队列，每个队列都会生成定长的索引文件，通过索引，可以找到这条消息当前处于哪个CommitLog文件的某个具体位置中。

这样存储结构，保证了无论多少个topic，CommitLog的写是顺序的，能较大的保证MQ的写入性能。

Aliware-MQ的负载均衡是按照队列维度来做的，消费的时候会把topic的队列平均分配给消费实例。比如有2个消费实例，topic队列是4个，那么每个消费实例就消费2个；而如果共有5个队列，那么就是是1个消费2个，另1个消费3个。一个队列同一时间只会被一个消费实例消费，所以当出现队列数量小于消费实例数量的情况时，就会有消费实例出现空闲，这个时候可以根据业务实际情况手动通过工具将队列数量调大。

消息写进来都是先放在Java堆里，然后再落盘。如果用户要消费的消息都在内存里，那么就可以很快的读取到。但是如果用户消息堆积比较久，消息已经不在内存里而是存储在了磁盘中，这个时候就需要去磁盘里取数据，然后加载到内存里面读取出来。

Aliware-MQ的刷盘策略有异步和同步两种。异步到内存就返回成功，同步写则一定是消息刷到磁盘中才会返回成功。这种刷盘方式可以根据业务的具体需求进行配置，从写入的性能来看，异步写的性能肯定是会比同步的好。

从发消息的角度来看，如果发送失败，会有补偿机制。MQ的客户端会做三次重发，一台机器发送失败之后会默认往另外两台机器再尝试，如果三次都失败了才会把最终的失败结果传回，这个时候用户需要自己对发送异常进行相关处理。

有幂等要求的业务，Consumer在使用的时候需要自己做去重操作，在一些场景下，如客户端本地等待超时等，是无法保证消息完全不重复的，因此用户在进行系统设计时需要考虑到这一点。

Aliware-MQ目前支持的消息最大是4M，消息越小，性能越高。定时消息是支持消息的定时投递，可以自行设置要投递的时间，最长是40天。事务消息通过两阶段的提交的方式，来解决分布式事务问题。顺序消息可以采用全局顺序、分区顺序，严格保证消息的顺序。

Aliware-MQ的使用场景主要有系统间异步解耦、分布式事务、异构数据复制与分发、双十一大促的削峰填谷、大规模机器的Cache同步、日志服务和IM实时通信以及实时计算分析。

MQ顺序消息分为全局有序和队列有序。全局有序是从指所有消息发出开始，下游的接收方都是按照顺序接收；队列有序则是将消息进行区块分区，同一个分区内的消息按照先入先出的顺序进行顺序消费，保证一个队列只会被一个进程消费。

当一个交易系统下单之后，会发一条消息到MQ，购物车接收消息把购物车里的状态清空。如果这时交易消息发送失败，购物车就无法清空，对于数据来说这就是一个脏数据。面对这种情况我们有事务消息可以解决这个问题，在交易开始时先发送一条半事务消息，然后交易系统开始下单，所有事情做完之后再提交半事务，这时只有主动提交成功，消息队列才会将这条消息实际发送给用户。如果交易下单过程失败，则可以主动回滚这条消息，购物车和交易系统之间可以做到没有脏数据。

双十一大促时，各个分会场会有玲琅满目的商品，每件商品的价格都会实时变化。使用缓存技术也无法满足对商品价格的访问需求，缓存服务器网卡跑满。访问较多次商品价格查询影响会场页面的打开速度。于是MQ提供了一种广播机制，本来一条消息只会被集群的一台机器消费。如果使用广播模式，那么这条消息会被集群下的所有节点消费一次，相当于把价格信息同步到需要的每台机器上，可以取代缓存的作用。

实时计算功能主要是做一个消息总线，业务系统自动采集数据，把消息分发达下游的实时计算系统里，根据实时计算结果来给业务方做服务。

我今天的分享就到这里，谢谢大家！

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