服务容错（Service Fault Tolerance）是微服务架构中确保系统在部分服务出现故障时仍能继续运行的能力。容错机制的目标是提升系统的鲁棒性和可用性，防止单点故障扩散影响整个系统。以下是一些常见的服务容错机制和最佳实践。 1. 熔断器模式（Circuit Breaker Pattern） 熔断器模式是一种保护系统免受部分服务故障影响的技术。当某个服务出现故障或响应缓慢时，熔断器会快

简介 Apache Flink提供了一个失败恢复机制来使得数据流应用可以持续得恢复状态。这个机制可以保证即使线上环境的失败，程序的状态也将能保证数据流达到exactly once的一致性。注意这里也可以选择降级到保证at least once的一致性级别。 失败恢复机制持续地构建分布式流式数据的快照。对于那些只有少量状态的流处理应用，这些快照都是非常轻量级的并且可以以非常频繁的频率来构建快照而

前言：本篇关注Flink，对Fault Tolerance的源码实现进行阐述，主要介绍Api层及Flink现有实现。 本篇文章重点关注以下问题： 具备Fault Tolerance能力的两种对象：Function和Operator分析两个接口，列举典型实现，并做简要分析 1. 具备Fault Tolerance能力的两种对象 Function Operator 1.1 Functi

文章目录 1. 前言2. 容错2.1 缓存（Caching）2.2 数据损坏（Data Corruption）2.3 非原子写（Non-Atomic Writes） 1. 前言 本文将详细讲解影响 2. 容错 不言而喻，预写式日志必须保证在任何情况下都能恢复崩溃（除非持久性存储本身被破坏）。影响数据一致性的因素有很多，但我将只讨论最重要的几个：缓存、数据损坏和非原子写。

32.768khz tolerance PPM的功能和效果参考文章:https://chengdong.blog.csdn.net/article/details/118540241对于使用外部32.768khz的代码ppm使用2000是比较合适的,但是当代码使用内部32.768khz的时候ppm为2000就不合适了,这个值要在6000以上,建议使用8000,但是当代码使用的是内部32.768k

Tolerance 正文 正文 中文，容差，容差表示的是一个系统或者装置在指定限度内维持自己表现或者功能的能力，即使在装置或者系统本身存在变化或者不确定性。 如果大家觉得有用，就请点个赞吧~