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云应用程序的最佳做法

本文中介绍的最佳做法可帮助你在云中生成可靠、安全且可缩放的应用程序。 它们提供了一系列指南和技巧,用于设计和实现高效可靠的系统、机制和方法。 其中许多做法还包括可与 Azure 服务一起使用的代码示例。 无论你的主机是 Azure 还是其他云平台,这些做法都适用于任何分布式系统。

做法目录

下面的表中列出了各种最佳做法。 “相关构成要素或模式”列包含以下链接:

实践 总结 相关构成要素或模式
API 设计 通过使用标准协议和商定的数据格式,设计 Web API 以支持平台独立性。 促进服务发展,使客户端可以发现功能而无需修改。 通过支持部分响应并提供数据筛选和分页方法,缩短响应时间并防止暂时性故障。 设计和实现性能效率卓越运营
API 实现 实现 Web API,使其高效、响应迅速、可缩放且可用。 使操作具有幂等性,支持内容协商并遵循 HTTP 规范。 处理异常并支持资源的发现。 提供方法来处理大型请求,尽量减少网络流量。 设计和实现卓越运营
自动缩放 设计应用以动态分配和取消分配资源,满足性能要求并最大程度地降低成本。 利用 Azure Monitor 自动缩放和许多 Azure 组件提供的内置自动缩放。 性能效率成本优化
后台作业 将批处理作业、处理任务和工作流作为后台作业来实现。 使用 Azure 平台服务托管这些任务。 触发包含事件或计划的任务,并将结果返回给调用任务。 设计和实现卓越运营
缓存 通过将数据复制到靠近应用的快速存储来提高性能。 缓存你经常读取但很少修改的数据。 管理数据到期情况和并发性。 了解如何填充缓存和使用 Azure Cache for Redis 服务。 数据管理性能效率
内容分发网络 使用内容分发网络 (CDN),有效地向用户提供 Web 内容,并减少 Web 应用的负载。 应对部署、版本控制、安全性和复原方面的挑战。 数据管理性能效率
Data partitioning(数据分区) 对数据进行分区,提高可伸缩性、可用性和性能,并减少争用和数据存储成本。 以高效的方式使用水平、垂直和功能分区。 数据管理性能效率成本优化
数据分区策略(按服务) Azure SQL 数据库Azure 存储服务(如 Azure 表存储Azure Blob 存储)中的数据进行分区。 对数据进行分片以分配负载、降低延迟并支持水平缩放。 数据管理性能效率成本优化
主机名保留 了解为何保留反向代理与其后端 Web 应用程序之间的原始 HTTP 主机名很重要,以及如何为最常见的 Azure 服务实施此建议。 设计和实现可靠性
消息编码注意事项 使用异步消息在系统组件之间交换信息。 选择最适合你的数据的有效负载结构、编码格式和序列化库。 消息传送安全性
监视和诊断 使用监视和诊断管道跟踪系统运行状况、使用情况和性能。 将监视数据转换为可在各种情况下提供帮助的警报、报告和触发器。 例如,检测和纠正问题、发现潜在问题、满足性能保证以及满足审核要求。 卓越运营
特定服务的重试指南 使用、调整和扩展 Azure 服务和客户端 SDK 提供的重试机制。 制定一种系统化的可靠方法来管理连接、操作和资源方面的临时问题。 设计和实现可靠性
暂时性故障处理 处理由不可用网络或资源导致的暂时性故障。 应对在制定适当的重试策略时遇到的挑战。 避免复制重试代码层和其他反模式。 设计和实现可靠性

后续步骤