# HuaweiCloud-Unitized-Architecture-Demo

**Repository Path**: HuaweiCloudDeveloper/huawei-cloud-unitized-architecture-demo

## Basic Information

- **Project Name**: HuaweiCloud-Unitized-Architecture-Demo
- **Description**: 单元化方案架构
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2022-11-14
- **Last Updated**: 2025-04-05

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 云部署架构类型<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001400525822"></a>

-   单体应用（web层、业务层、数据层）
-   单IDC服务化（单AZ模式：服务化即微服务化）
-   同城多机房（多AZ模式：混合调用--应用层单元化）
-   两地三中心（多Region、多AZ模式：主备、异地备库，网络耗时与数据一致性矛盾）
-   多地多活方案

# 多活与单元化<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001400365838"></a>

多活架构的基础是对系统进行单元化改造。每一个单元可以认为是一个缩小规模的、包含接入、应用到数据的全功能系统。每个单元负责一定比例的数据与用户访问。单元有以下特点：

-   **自包含性**：比如用户 ID A 的一次账户充值交易，涉及到的所有计算与数据都在一个单元内完成。
-   **松耦合性**：跨单元之间只能进行服务调用，不能直接访问数据库或其它存储。 对于一些必须跨单元的交易处理，比如分属于两个不同单元的用户之间的转账交易，跨单元的服务调用次数尽可能少，在业务与用户体验允许的情况下尽量异步处理 。达成即使两个单元之间相距上千公里，也可以容忍跨单元的访问时延。
-   **故障独立性**：一个单元内的故障，不会传播到其它单元，即：满足业务 单元故障不扩散原则。
-   **容灾性**：单元之间相互备份， 确保每个单元在同城和异地都有可在故障期间进行接管的单元 ；数据在单元间的复制方式，以提供的多地多中心强一致方案为主。

金融核心系统、互联网系统、其他业务考虑多活和单元化必要性？

# 单元化架构设计<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001450726309"></a>

单元化解决的问题：集中式的容量问题（扩容、数据库连接压力、服务耗时、中心化）；容灾问题，降低故障半径；就近访问，提升用户体验问题；服务管理：故障隔离和灰度发布

-   单元化流程标记和控制：DNS层、反向代理层、网关/web层、业务层、数据层；多层级路由，尽可能早的确定正确的单元。
-   全局服务注册与发现，全局统一的路由规则。
-   应用层单元化：无状态与有状态；减少跨区调用。
-   数据层单元化：分区与容灾逻辑。
-   跨单元访问：数据漫游、异步机制。

# 华为云单元化实践<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001400046134"></a>







## 数据漂移场景概述<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390447486"></a>







### 背景介绍<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001440969489"></a>

本文档主要是以出行场景为背景，用户信息数据保存在不同分区的数据库中，在单元化改造过程中遇到数据漂移的问题，基于此问题实现在当前分区数据查询和修改，以及发生数据漂移之后，在当前分区中对其他分区中的数据进行查询和修改等，本方案适用于少量数据漂移场景。

### 漂移数据逻辑图<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001392219500"></a>

![](figures/zh-cn_image_0000001401494840.png)

### 漂移数据查询——时序图<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390451742"></a>

![](figures/zh-cn_image_0000001441815325.png)

### 漂移数据更新——时序图<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390611950"></a>

![](figures/zh-cn_image_0000001390612018.png)

### 基于华为云容器引擎CCE部署架构图<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390771990"></a>

![](figures/zh-cn_image_0000001392009096.png)

整体流程如下：

1.  客户端请求到静态页面。
2.  静态页面调用后端user服务接口。
3.  user服务查询当前分区的RDS For MySql数据库，如果查到用户直接返回，流程结束。
4.  <a name="li34096421500"></a>在MySql数据库中没有查询到用户信息，则查询DCS For Redis缓存，如果查到用户信息直接返回，流程结束。
5.  如果在当前分区的没有查询到用户信息，则发送消息到DMS For RabbitMQ。
6.  cache服务获取到DMS For RabbitMQ的消息。
7.  cache服务消费消息，调用其他分区的user服务查询接口，获取用户信息。
8.  <a name="li1141034215012"></a>如果有在其他分区上获取到用户信息，则写入当前分区的DCS For Redis缓存中，如果没有则返回空，流程结束。

注：如果是通过缓存调用其他分区的user服务，则只会查询当前分区的RDS For MySql数据库，后续[4](#li34096421500)-[8](#li1141034215012)不会执行。

## 具体实现和补充说明<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001442263757"></a>

以查询为例，下面是user服务和cache服务的代码，以及对目前实现方式的一些总结。





### user模块代码示例<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001442264661"></a>

**用户信息查询**

```
public User getUser(String phone, String region) {      
 //根据用户所在地查询对应数据库        
 User user =selectUser(phone);         
 //如果没有查到，缓存中存在就读取缓存        
 if(user==null && redisUtil.exists(phone)){ 
    user =  JSONObject.parseObject(redisUtil.get(phone).toString(), User.class);       
 }         
 //region等于all，表示是通过缓存查询当前区域的数据，不需要在通过异步查询其他区域数据库 
 if(region.equals("all")){ 
    return user;       
 }        
 //如果缓存没有,异步查询其他分区数据并且更新缓，每隔1一秒查询一次缓存        
 if(user == null){
   //发送消息            
   sendMessage(phone);            
   //每隔一秒查询缓存，5次没有就返回null            
   for(int i=0;i<5;i++){                
    if(redisUtil.exists(phone)) {                   
    user = JSONObject.parseObject(redisUtil.get(phone).toString(), User.class);                    
    break;                
   }                
   try{                    
         Thread.sleep(1000);                
       }catch(Exception e){
         e.printStackTrace();
       }            
   }          
 }         
return user;    
}
```

**发送消息**

```
public String sendQueryUserMessage(String phone) {        
    String messageId = String.valueOf(UUID.randomUUID());
    String createTime = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"));
    //构建消息
    Map<String,Object> map=new HashMap<>();
    map.put("messageId",messageId);
    map.put("phone",phone);
    map.put("createTime",createTime);
    //将消息携带绑定键值：UserDirectRouting 发送到交换机SelectUserExchange
    rabbitTemplate.convertAndSend("SelectUserExchange", "SelectUserRouting", map);
    return "ok";
}
```

### cache模块代码示例<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001441944917"></a>

**接收消息**

```
@Service
@RabbitListener(queues = "SelectUserQueue")//监听的队列名称 SelectUserQueue
public class SelectUserReceiver {     
@Autowired    
CacheService redisService;     
@RabbitHandler    
public void process(Map Message) {       
  System.out.println("SelectUser消费者收到消息  : " + Message.toString());        
  redisService.doTask(Message.get("phone").toString());
 }
}
```

**消费消息**

```
public void doTask(String phone) {
    System.out.println("调用服务查询其他分区的用户信息");
    long start = System.currentTimeMillis();
    User user = selectUser(phone);
    if(user!=null){
      redisUtil.set(phone,JSONObject.toJSONString(user),1L, TimeUnit.DAYS);
    }
    long end = System.currentTimeMillis();
    System.out.println("调用服务查询其他分区的用户信息，耗时：" + (end - start) + "毫秒");
}

//多线程查询其他分区集合
public User selectUser(String phone) {
    User user = new User();
    List<String> fanList = new ArrayList<>();
    //定义可以提交给线程池的任务集合
    List<Callable<List<User>>> tasks = new ArrayList<>();
    //每个线程的任务
    Callable<List<User>> task = null;
    //遍历添加任务
    for (Constant.UrlEnum type : Constant.UrlEnum.values()) {
        task = new Callable<List<User>>() {
            @Override
            public List<User> call() throws Exception {
                RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
                String url = type.getDesc() + "/user/getUser/" + phone + "/all";
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "调用分区的url:" + url);
                List<User> result = restTemplate.getForObject(url, List.class);
                //返回result
                return result;
            }
        };
        //添加任务
        tasks.add(task);
    }
    try {
        //执行所有任务并获取结果,捕获异常InterruptedException
        List<Future<List<User>>> results = executor.invokeAll(tasks);
        for (Future<List<User>> result : results) {
            //调用get方法获取每个返回的结果，将结果添加到定义好的集合中。捕获异常ExecutionException
            if (result.get().get(0) != null) {
                fanList.addAll(Collections.singleton(JSON.toJSONString(result.get().get(0))));
            }
        }
    } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    //关闭线程池
    executor.shutdown();
    //处理返回的结果
    if (fanList.size() > 0) {
        user = JSONObject.parseObject(fanList.get(0), User.class);
    }
    return user;
}
```

### 补充<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001447916205"></a>

对于当前的实现方式， 在其他的一些场景可能不够完善，为此总结以下几点：

1.  为什么DMS For RabbitMQ和DCS For Redis在当前方案是每个分区单独使用？

    此处是针对安全性去考虑，将DMS For RabbitMQ和DCS For Redis做成公共的，每个分区通过公共消息队列去监听和消费消息。

    当前分区查询没查询到数据时，使用公共消息队列通过广播的方式发送到其他分区，再将结果写入到公共缓存中，也可以实现。

2.  在对数据的一致性要求比较高时，在本区域修改数据之后，如果其他分区存在缓存，如何同步？

    针对此种场景，可以通过缓存双删策略，在本区修改数据之前，异步调用删除其他分区中的缓存数据，然后修改本分区数据，修改完成之后，再删除其他分区中的需要修改缓存数据。

3.  跨分区修改数据时，实现点对点修改？

    针对这种情况，可以维护一个路由表，每个地区代码为key,url为valu，通过用户的注册地去找到所在的分区地址，然后修改数据。


## 结果验证<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001391362784"></a>

以查询为例进行结果验证：在当前分区数据查询平均耗时114ms，查询跨区域数据时，第一次平均耗时1.12s,第二次查询该用户时平均耗时69ms。




### 当前分区数据验证<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001391368424"></a>

1.  在北京分区的RDS For MySQL数据库中新建test数据库，添加一张user表，数据如下图所示。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001391369572.png)

2.  前端页面进行查询，耗时114ms，结果如下图：

    ![](figures/zh-cn_image_0000001391259816.png)


### 跨区域数据验证<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001441653993"></a>

1.  在广州分区的RDS For MySQL数据库中新建test数据库，添加一张user表，数据如下图所示。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001391425360.png)

2.  在北京分区第一次查询广州用户信息时,耗时1.12s，结果如下图所示：

    ![](figures/zh-cn_image_0000001391104448.png)

3.  此时北京分区的Redis缓存中也有用户信息，如下图所示：

    ![](figures/zh-cn_image_0000001441793361.png)

4.  缓存中已经有用户信息时，再次查询，耗时69ms，结果如下图所示：

    ![](figures/zh-cn_image_0000001441704125.png)


## jmeter压力测试<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001391574956"></a>

使用jmeter对查询接口模拟1000线程并发，每间隔3分钟执行一次，共测试5次，汇总结果如下：

![](figures/zh-cn_image_0000001392771786.png)

CCE节点资源使用情况如下：

![](figures/zh-cn_image_0000001442825361.png)

## 华为云资源准备<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001440972833"></a>

本次演示通过以北京分区为例进行部署演示，广州分区同理。









### 云服务资源清单<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001441213217"></a>

<a name="table1020016391091"></a>
<table><thead align="left"><tr id="row22004396918"><th class="cellrowborder" valign="top" width="6.6686662667466505%" id="mcps1.1.7.1.1"><p id="p9201103910913"><a name="p9201103910913"></a><a name="p9201103910913"></a><strong id="b127531210191017"><a name="b127531210191017"></a><a name="b127531210191017"></a>序号</strong></p>
</th>
<th class="cellrowborder" valign="top" width="11.76764647070586%" id="mcps1.1.7.1.2"><p id="p14201173919911"><a name="p14201173919911"></a><a name="p14201173919911"></a><strong id="b3138161631016"><a name="b3138161631016"></a><a name="b3138161631016"></a>资源名称</strong></p>
</th>
<th class="cellrowborder" valign="top" width="29.64407118576285%" id="mcps1.1.7.1.3"><p id="p1320110391914"><a name="p1320110391914"></a><a name="p1320110391914"></a><strong id="b1236272213106"><a name="b1236272213106"></a><a name="b1236272213106"></a>配置规格</strong></p>
</th>
<th class="cellrowborder" valign="top" width="14.007198560287943%" id="mcps1.1.7.1.4"><p id="p1320117395911"><a name="p1320117395911"></a><a name="p1320117395911"></a><strong id="b62513818107"><a name="b62513818107"></a><a name="b62513818107"></a>Region</strong></p>
</th>
<th class="cellrowborder" valign="top" width="10.297940411917617%" id="mcps1.1.7.1.5"><p id="p1320120391997"><a name="p1320120391997"></a><a name="p1320120391997"></a><strong id="b6449142761112"><a name="b6449142761112"></a><a name="b6449142761112"></a>数量</strong></p>
</th>
<th class="cellrowborder" valign="top" width="27.614477104579084%" id="mcps1.1.7.1.6"><p id="p19601145721016"><a name="p19601145721016"></a><a name="p19601145721016"></a><strong id="b1939424121119"><a name="b1939424121119"></a><a name="b1939424121119"></a>说明</strong></p>
</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr id="row1920103914910"><td class="cellrowborder" valign="top" width="6.6686662667466505%" headers="mcps1.1.7.1.1 "><p id="p1420133919910"><a name="p1420133919910"></a><a name="p1420133919910"></a>1</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="11.76764647070586%" headers="mcps1.1.7.1.2 "><p id="p2201173914919"><a name="p2201173914919"></a><a name="p2201173914919"></a>CCE</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="29.64407118576285%" headers="mcps1.1.7.1.3 "><p id="p72011239895"><a name="p72011239895"></a><a name="p72011239895"></a>cce.s2.small | 50节点（按需选择）</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="14.007198560287943%" headers="mcps1.1.7.1.4 "><p id="p62016394919"><a name="p62016394919"></a><a name="p62016394919"></a>华北-北京四</p>
<p id="p137271752161413"><a name="p137271752161413"></a><a name="p137271752161413"></a>广州</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="10.297940411917617%" headers="mcps1.1.7.1.5 "><p id="p8201439993"><a name="p8201439993"></a><a name="p8201439993"></a>2</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="27.614477104579084%" headers="mcps1.1.7.1.6 "><p id="p4601657161019"><a name="p4601657161019"></a><a name="p4601657161019"></a>云容器引擎集群</p>
</td>
</tr>
<tr id="row15201103913915"><td class="cellrowborder" valign="top" width="6.6686662667466505%" headers="mcps1.1.7.1.1 "><p id="p420118391196"><a name="p420118391196"></a><a name="p420118391196"></a>2</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="11.76764647070586%" headers="mcps1.1.7.1.2 "><p id="p282064281517"><a name="p282064281517"></a><a name="p282064281517"></a>ECS</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="29.64407118576285%" headers="mcps1.1.7.1.3 "><p id="p13971679136"><a name="p13971679136"></a><a name="p13971679136"></a>通用计算增强型 | c6.xlarge.2 | 4vCPUs | 8GiB（按需选择）</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="14.007198560287943%" headers="mcps1.1.7.1.4 "><p id="p461345714156"><a name="p461345714156"></a><a name="p461345714156"></a>华北-北京四</p>
<p id="p152011039094"><a name="p152011039094"></a><a name="p152011039094"></a>广州</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="10.297940411917617%" headers="mcps1.1.7.1.5 "><p id="p14201193916912"><a name="p14201193916912"></a><a name="p14201193916912"></a>2</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="27.614477104579084%" headers="mcps1.1.7.1.6 "><p id="p196341817101615"><a name="p196341817101615"></a><a name="p196341817101615"></a>云容器引擎节点部署应用</p>
</td>
</tr>
<tr id="row162018390919"><td class="cellrowborder" valign="top" width="6.6686662667466505%" headers="mcps1.1.7.1.1 "><p id="p1020113397919"><a name="p1020113397919"></a><a name="p1020113397919"></a>3</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="11.76764647070586%" headers="mcps1.1.7.1.2 "><p id="p583793418167"><a name="p583793418167"></a><a name="p583793418167"></a>RDS</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="29.64407118576285%" headers="mcps1.1.7.1.3 "><p id="p120263911917"><a name="p120263911917"></a><a name="p120263911917"></a>rds.mysql.n1.large.4.ha | 2 vCPUs | 8 GB</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="14.007198560287943%" headers="mcps1.1.7.1.4 "><p id="p92024399916"><a name="p92024399916"></a><a name="p92024399916"></a>华北-北京四</p>
<p id="p459704616167"><a name="p459704616167"></a><a name="p459704616167"></a>广州</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="10.297940411917617%" headers="mcps1.1.7.1.5 "><p id="p920273920915"><a name="p920273920915"></a><a name="p920273920915"></a>2</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="27.614477104579084%" headers="mcps1.1.7.1.6 "><p id="p16011570100"><a name="p16011570100"></a><a name="p16011570100"></a>MYSQL数据库服务</p>
</td>
</tr>
<tr id="row9202839198"><td class="cellrowborder" valign="top" width="6.6686662667466505%" headers="mcps1.1.7.1.1 "><p id="p142025393919"><a name="p142025393919"></a><a name="p142025393919"></a>4</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="11.76764647070586%" headers="mcps1.1.7.1.2 "><p id="p18521163101412"><a name="p18521163101412"></a><a name="p18521163101412"></a>Redis</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="29.64407118576285%" headers="mcps1.1.7.1.3 "><p id="p2202139693"><a name="p2202139693"></a><a name="p2202139693"></a>geminidb.redis.large.4 | 2 vCPUs | 16GB</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="14.007198560287943%" headers="mcps1.1.7.1.4 "><p id="p8497124116178"><a name="p8497124116178"></a><a name="p8497124116178"></a>华北-北京四</p>
<p id="p13497184181717"><a name="p13497184181717"></a><a name="p13497184181717"></a>广州</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="10.297940411917617%" headers="mcps1.1.7.1.5 "><p id="p1320211399911"><a name="p1320211399911"></a><a name="p1320211399911"></a>2</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="27.614477104579084%" headers="mcps1.1.7.1.6 "><p id="p15601205718102"><a name="p15601205718102"></a><a name="p15601205718102"></a>Redis缓存服务</p>
</td>
</tr>
<tr id="row18202203914912"><td class="cellrowborder" valign="top" width="6.6686662667466505%" headers="mcps1.1.7.1.1 "><p id="p1320220391390"><a name="p1320220391390"></a><a name="p1320220391390"></a>5</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="11.76764647070586%" headers="mcps1.1.7.1.2 "><p id="p32021396911"><a name="p32021396911"></a><a name="p32021396911"></a>RabbitMQ</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="29.64407118576285%" headers="mcps1.1.7.1.3 "><p id="p62021539397"><a name="p62021539397"></a><a name="p62021539397"></a>rabbitmq.2u4g.single * 1 broker</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="14.007198560287943%" headers="mcps1.1.7.1.4 "><p id="p95562026102112"><a name="p95562026102112"></a><a name="p95562026102112"></a>华北-北京四</p>
<p id="p195561268217"><a name="p195561268217"></a><a name="p195561268217"></a>广州</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="10.297940411917617%" headers="mcps1.1.7.1.5 "><p id="p1320213912918"><a name="p1320213912918"></a><a name="p1320213912918"></a>2</p>
</td>
<td class="cellrowborder" valign="top" width="27.614477104579084%" headers="mcps1.1.7.1.6 "><p id="p1060113579109"><a name="p1060113579109"></a><a name="p1060113579109"></a>RabbitMQ消息中间件</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>

### 购买虚拟私有云VPC<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390776116"></a>

虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC），为云服务器、云容器、云数据库等云上资源构建隔离、私密的虚拟网络环境，后续其他资源应该都设置在同一个VPC下面，具体操作步骤如下。

登录华为云控制台—\>虚拟私有云VPC—\>创建虚拟私有云。

![](figures/zh-cn_image_0000001390966944.png)

![](figures/zh-cn_image_0000001390488096.png)

**设置具体参数可参考如下华为云官方文档\(ctrl键+鼠标左\)：**

[创建虚拟私有云和子网\_虚拟私有云 VPC\_用户指南\_虚拟私有云和子网\_虚拟私有云\_华为云 \(huaweicloud.com\)](https://support.huaweicloud.com/usermanual-vpc/zh-cn_topic_0013935842.html?utm_source=vpc_Growth_map&utm_medium=display&utm_campaign=help_center&utm_content=Growth_map)

### 创建安全组<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390489748"></a>

安全组是一个逻辑上的分组，为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的云服务器、云容器、云数据库等实例提供访问策略。安全组创建后，用户可以在安全组中定义各种访问规则，当实例加入该安全组后，即受到这些访问规则的保护。具体操作步骤如下：

1.  登录华为云控制台—\>虚拟私有云VPC—\>网络控制台—\>访问控制—\>安全组—\>创建安全组。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001390810792.png)

    ![](figures/zh-cn_image_0000001390971276.png)

2.  添加安全组规则。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001390651820.png)


**具体详情可参考如下华为云官方文档**：

1.  [创建安全组\_虚拟私有云 VPC\_用户指南\_安全性\_安全组\_华为云 \(huaweicloud.com\)](https://support.huaweicloud.com/usermanual-vpc/zh-cn_topic_0013748715.html)
2.  [添加安全组规则\_虚拟私有云 VPC\_用户指南\_安全性\_安全组\_华为云 \(huaweicloud.com\)](https://support.huaweicloud.com/usermanual-vpc/zh-cn_topic_0030969470.html)

### 购买云容器引擎CCE<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001390492860"></a>

云容器引擎（Cloud Container Engine，简称CCE）提供高度可扩展的、高性能的企业级Kubernetes集群，支持运行Docker容器。借助云容器引擎，您可以在云上轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。步骤如下：

![](figures/zh-cn_image_0000001390972796.png)

1.  登录华为云控制台—\>云容器引擎CCE—\>购买CCE集群。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001391294102.png)

2.  创建节点。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001391139470.png)


### 购买RDS For MySQL<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001391460334"></a>

1.  登录华为云控制台—\>云数据库RDS—\>购买数据库实例。
2.  选择MySQL数据库，其他按需选择即可。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001390987342.png)


>![](public_sys-resources/icon-caution.gif) **注意：** 
>-   所选择的虚拟私有云VPC应和云容器引擎CCE保持一致。
>-   所选择的安全组的入方向规则需要允许CCE集群的容器网段访问，否则CCE容器的服务无法连接。

### 购买云数据库GaussDB（For Redis）<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001441586873"></a>

1.  登录华为云控制台—\>云数据库GaussDB（For Redis）—\>购买数据库实例。
2.  选择Redis数据库，其他按需选择即可。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001441587977.png)


>![](public_sys-resources/icon-caution.gif) **注意：** 
>-   所选择的虚拟私有云VPC应和云容器引擎CCE保持一致。
>-   所选择的安全组的入方向规则需要允许CCE集群的容器网段访问，否则CCE容器的服务无法连接。

### 购买分布式消息服务RabbitMQ<a name="ZH-CN_TOPIC_0000001391470546"></a>

1.  登录华为云控制台—\>分布式消息服务RabbitMQ版—\>购买RabbitMQ实例。
2.  按需选择即可。

    ![](figures/zh-cn_image_0000001441311705.png)


>![](public_sys-resources/icon-caution.gif) **注意：** 
>-   所选择的虚拟私有云VPC应和云容器引擎CCE保持一致。
>-   所选择的安全组的入方向规则需要允许CCE集群的容器网段访问，否则CCE容器的服务无法连接。