服务器宕机是中国台湾计算机术语，在内地就叫当机，就是说一般说的卡死，往往叫服务器宕机，应当是以英语译音回来的，即英语网站备案：”down”，就立即叫服务器宕机了，。通常这个时候网站是不能访问的，也就是说服务器出了问题。那么服务器为什么会宕机宕机检测？ 宕机检测，服务器"宕机"是什么意思1、由操作员意向操作的重启——用于维护或更新服务器、部署机房或特殊情况等等。 2、非操作员本身意愿造成的重启——如供电、震动、硬件质量、资源冲突、DirectX文件的损坏、系统不完善或瓶颈问题、病毒、灰尘、散热不良……等等原因而造成重启。 3、由于用户访问量过大，造成资源耗尽，或者你网站的数据超出你的空间限制范围大小也会出现宕机。今早被阿里云故障给刷圈了，我简单说两句。1、混合云是目前最佳的云方案，纯私有云或公有云都有更大的业务风险2、公有云上尽量只放无状态的前端模块，顶多再加点中台模块和热业务数据，核心数据和关键业务逻辑模块最好还是放内网3、不能因噎废食，公有云的运营能力和可用性，整体看还是更高的，但也应提前做好故障风险预案4、和公有云之间的互联网络是重中之重，网络不好，别的都不要提5、前端尽量分布在多个可用区里6、加强监控—>分析—>优化，上云就是为了降本增效，但感觉绝大多数公司企业还是以前老的那套玩法7、很多中小企业限制于资金能力，只能全公有云方案，那么就多烧烧香并保持心态健康吧，啥系统也不可能不出问题的8、敲黑板，最后是重点：一定要有坚定的信仰，所以我们这次就完美的躲过去了.我们有很多的手段保证数据的安全，但是要保证100%安全这是不可能的。毕竟在系统运行的过程中，服务器可以出的问题千奇百怪，只能说尽可能的让数据尽可能的出出现丢失。单纯的保证数据库本身的数据不丢失的话，最直接的方式就是通过建立主从库，实现数据的热备一般情况下，小的系统我们并不会考虑数据的热备，一般只是在每天定时进行冷备而已，也就是设置一个定时器，然后到时间就同步数据。不过这样做的话，一单系统的数据库出现异常，那么我们的数据就会回滚到上一个备份的时间点，影响范围就会比较大。因此，对于数据量大一点的系统，我们就会进行主从库的设置，不过通常情况下，我们做了主从库都会做读写分离。现在不管是哪种数据库，都提供了数据库之间订阅同步的机制。以Mysql为例，我们先设置一个Master主库，然后在基于这个主库设置1个到多个Salve从主，从库通过在主库的SQLLog日志进行监听，一旦有SQL执行，就会记录一个二进制的Log，从库发现了这个Log，也会同时执行同样的操作，这样就实现了数据的热备。但是，这种热备的机制并不能100%保证数据不丢失。因为，我们在写入主库的时候如果出现异常，导致SQLLog还没有记录，那么从库是不可能有数据记录的。当然，此后的数据不会有影响，因为这是从库会变为主库来记录后续数据。同样，如果主从库一起宕机，那也只有凉凉。那么，为了让数据库的数据更加安全，就需要把数据保证的机制提前，不能单纯的依靠数据库来实现，那么我们可以加入队列来试试。队列并不是针对于数据的，队列其实是用来保证消息的安全稳定的。自然，当请求没有被写入到数据库是，都是以消息的形态存在，我们就可以考虑队列来保证数据安全。在数据库访问层，或者再靠前，到服务层，我们都可以加入MQ，让每一个请求都通过MQ来顺序的处理，一但数据库宕机了，MQ的执行就会失败，这时，失败的记录会被保存在MQ里面，并不会丢失，一但数据库重启，我们可以再次执行MQ中的消息，保证数据被成功的写入到数据库中。具体怎么做呢？首先，我们在插入数据库前，把插入的操作变为向队列对添加一个消息，然后，我们不同队列建立不同的消费者，消费者对队列的消息进行执行，再往数据库里面插入数据。对于我们的服务层，我们只要把消息插入到了队列中，即视为成功，返回成功的消息。这样，虽然我们的数据处理会有一点点的延时，并且在事务的控制上难度会变大，可能需要建立补偿机制，但是我们的数据安全就更加高了。这样是不是就安全了呢？并不是的。消息服务器也可能会宕机，消息也有可能出现丢失的情况，所以并不能保证100%的安全。如果我们还需要做的更好，我们还可以加上MongoDB来做日志MongoDB是一个非关系型数据库，在我们现在的系统中应用非常广。最多的应用场景就是用来记录日志。那么，日志就是一个帮助我们避免消息丢失的有效方式了。我们对服务层的每个请求报文，都用MongoDB记录请求的报文，再在请求处理完成返回结果的时候，记录一个消息的处理结果（成功或失败），这样，我们就能够很直观的看到每天发生的请求，处理的请求情况了。当有服务处理失败了，不管是数据库的问题还是其他的问题，我们都可以对异常进行排查，然后再根据报文进行消息的重推。这样，我们的数据就会更加的安全了。当然，即使如此，也不可能100%安全的，我们只能说尽可能的让系统更安全，只不过，安全的同时，付出的成功也是高昂的，我们需要来衡量是否有这个必要，当我们的系统确实足够大，用户量很大时，这么处理是有价值的，否则，那就是一种资源的浪费。