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初識架構(gòu)之高可用

lk20150415 / 2191人閱讀

摘要：以集群部署的方式提供服務(wù)，確保高可用。無狀態(tài)服務(wù)，一樣可以通過負(fù)載均衡加心跳檢測等手段去部署集群，確保故障轉(zhuǎn)移來做到高可用。初步原理的一致性可用性分區(qū)容錯性。高可用開發(fā)流程服務(wù)發(fā)布通過切流量的方式一臺臺灰度發(fā)布。用于預(yù)發(fā)布驗證。

架構(gòu)和架構(gòu)師，可以說是大部分技術(shù)人的目標(biāo)或追求吧。
但架構(gòu)類比于內(nèi)功或修為，它不是一門武功，不能學(xué)一招走天下。
同一個架構(gòu)方案在不同公司甚至不同團(tuán)隊都不一定能適用，所以更多是經(jīng)驗和思考。
因此，一直覺得應(yīng)該寫下來，不定期的更新和總結(jié)，亦或分理論學(xué)習(xí)篇和實戰(zhàn)篇來寫都好。
剛好最近在讀基本架構(gòu)書籍，所以就從讀書筆記開始，點滴記錄好了。
此篇筆記主要來自于，《大型網(wǎng)站技術(shù)架構(gòu)》。
1、高可用的定義

什么是高可用？百科的解釋是：通常來描述一個系統(tǒng)經(jīng)過專門的設(shè)計，從而減少停工時間，而保持其服務(wù)的高度可用性。一般會用可用時間占比來度量，如99.9%、99.99%，甚至99.999%等。講完了什么是高可用后，作者從典型的“應(yīng)用、服務(wù)、數(shù)據(jù)”三層架構(gòu)，分別展開來講不通層次的架構(gòu)。

2、高可用應(yīng)用

作者把應(yīng)用層的特點歸為高可用、業(yè)務(wù)層等。分有狀態(tài)和無狀態(tài)兩種。
無狀態(tài)的服務(wù)：這種相對來講比較之間，基本都可以橫向擴(kuò)容，通過Nginx、Haproxy等負(fù)載均衡代理層來進(jìn)行流量轉(zhuǎn)發(fā)和失效轉(zhuǎn)移即可。以集群部署的方式提供服務(wù)，確保高可用。
有狀態(tài)的服務(wù)：書里舉例是Session的狀態(tài)以及如何管理Session的狀態(tài)，但除了應(yīng)用層的session，實戰(zhàn)中還有很多服務(wù)也可能被設(shè)計為有狀態(tài)的。例如：某個服務(wù)每個實例負(fù)責(zé)處理不通的號碼段，A服務(wù)處理id：1-10000號的用戶，B服務(wù)處理id：10001-20000...。

回到書里，關(guān)于Session管理的手段：
seesion復(fù)制：僅適用于小型網(wǎng)站。缺點是集群規(guī)模一旦稍微大點，大量的session通信會占用不少資源。
session綁定：利用負(fù)載均衡的hash算法，使同一用戶請求落到同一臺機(jī)器上。缺點很明顯一旦出現(xiàn)某臺機(jī)器宕機(jī)，該機(jī)器上用戶的session信息都會丟失。
利用cookies來記錄session：來回傳；簡單但大小受限。不過，還是許多網(wǎng)站采用了這種方案。
session服務(wù)：利用如分布式緩存等技術(shù)服務(wù)開發(fā)搭建session服務(wù)。集中化管理，特別是實現(xiàn)SSO單點登錄的場景。

3、高可用服務(wù)

作者將通過提供Rpc調(diào)用的基礎(chǔ)服務(wù)歸為此類，實際上我覺得跟應(yīng)用層差別不大。
無狀態(tài)服務(wù)，一樣可以通過負(fù)載均衡加心跳檢測等手段去部署集群，確保故障轉(zhuǎn)移來做到高可用。
這一節(jié)主要的幾點筆記：
分級管理：有點水，講的是核心服務(wù)分配更好的硬件以及隔離部署。其實實戰(zhàn)中，核心服務(wù)或大型活動都應(yīng)該隔離部署，這樣可以避免故障引起連鎖反應(yīng)。比如同一臺機(jī)器混布，cpu等資源被其他服務(wù)占滿。同理，機(jī)房帶寬等資源也有類似的可能。
超時設(shè)置：繼續(xù)水。講應(yīng)用層調(diào)用服務(wù)層應(yīng)該設(shè)置超時，避免服務(wù)層掛了請求還在那長時間占用資源。其實實戰(zhàn)中不管怎么分層，也不管是同層還是跨層調(diào)用，只要發(fā)起一個Rpc調(diào)用都應(yīng)該有超時機(jī)制。
異步調(diào)用：主要講運用消息隊列將非強依賴的邏輯異步化，如注冊過程的發(fā)郵件或歡迎短信等操作，可以優(yōu)先保證核心流程，至于發(fā)送郵件等可以丟個消息隊列異步執(zhí)行即可。其實，異步化在實戰(zhàn)中很常用，但我個人覺得跟高可用沒啥直接相關(guān)，更多是業(yè)務(wù)解耦。
服務(wù)降級：分拒絕服務(wù)和關(guān)閉服務(wù)。拒絕服務(wù)又分按優(yōu)先級拒絕或隨機(jī)拒絕，實戰(zhàn)中隨機(jī)較容易，只要設(shè)置好服務(wù)的閾值，達(dá)到閾值的時候丟棄請求即可。而關(guān)閉服務(wù)，則比較果斷，比如秒殺的時候關(guān)閉評論、追評或者確認(rèn)收貨；又比如大型直播結(jié)束后，關(guān)閉一些原本日常會進(jìn)行的相關(guān)興趣推薦等。
冪等性設(shè)計：請求可多次提交或叫做可重放，服務(wù)能保證最終結(jié)果正確性。有些修改是天然的冪等性：資料設(shè)置。反之，加減金額、獎勵發(fā)放等就不是天然冪等的，這類服務(wù)就小心對待這個問題。實戰(zhàn)中常見手段是，利用一些流水號等方式，目的其實都是校驗唯一性。

4、高可用數(shù)據(jù)

作者對數(shù)據(jù)層的介紹就是CAP、數(shù)據(jù)備份和失效轉(zhuǎn)移。
CAP：初步CAP原理的Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯性）。以及說大型網(wǎng)站一般保證AP，然后在某種程度上放棄C（一致性）；然后再將數(shù)據(jù)一致性分為：數(shù)據(jù)強一致、數(shù)據(jù)用戶一致和數(shù)據(jù)最終一致。并提到數(shù)據(jù)不一致通常出現(xiàn)在系統(tǒng)高并發(fā)寫操作或集群狀態(tài)不穩(wěn)（故障恢復(fù)或集群擴(kuò)容）的情況。
我個人覺得實戰(zhàn)中，大多數(shù)時候采用的方案就是保證最終一致。除了上面提到的集群狀態(tài)不穩(wěn)定外，獎勵、訂單等涉及多個分布式服務(wù)時都可能出現(xiàn)不一致，因此糾錯、對賬、補償都是很常用的手段。

數(shù)據(jù)備份：定時冷備、異步熱備、同步熱備。
失效轉(zhuǎn)移：失效確認(rèn)、訪問轉(zhuǎn)移、最后再數(shù)據(jù)恢復(fù)后當(dāng)好備胎。

5、高可用開發(fā)流程

服務(wù)發(fā)布：通過切流量的方式一臺臺灰度發(fā)布。
自動化測試：推薦Web的自動化測試工具ThoughtWorks。
預(yù)發(fā)布環(huán)境：搭建一套與現(xiàn)網(wǎng)一致，甚至與現(xiàn)網(wǎng)打通，但只能配置host內(nèi)部訪問的環(huán)境。用于預(yù)發(fā)布驗證。
代碼控制：主干發(fā)布、分支開發(fā)的模式。還是推薦Git。
自動化發(fā)布：這個感覺有點難。。
灰度發(fā)布：按Set灰度、按機(jī)器灰度、按號碼段灰度，還可以做A/B Test。

6、網(wǎng)站運行監(jiān)控

開源性能監(jiān)控工具：Ganglia
監(jiān)控數(shù)據(jù)采集：1、用戶行為采集 2、服務(wù)&服務(wù)器性能操作采集 3、定期數(shù)據(jù)報告
監(jiān)控管理：1、系統(tǒng)告警 2、失效轉(zhuǎn)移 3、自動降級

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