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聊聊高可用方法論!你知道嗎?

開發(fā) 架構(gòu)
天天評估系統(tǒng)可用性,每次說5個(gè)9 、6個(gè)9,那么,可用性到底該怎么評估,幾個(gè)9又是怎么算出來的呢?而我們又可以做些什么,來保障系統(tǒng)的高可用呢?

Part One 可用性概念一覽

永不停機(jī)總歸是不現(xiàn)實(shí)的。那么,在可操作性的范圍內(nèi),怎樣把影響降到最小,而影響又該怎么衡量呢?

概念一:MTBF (mean time between failure)

MTBF是指兩次相鄰的系統(tǒng)失效(服務(wù)故障)之間的工作時(shí)間長度。也可以叫它無故障時(shí)間 或 失效間隔。這個(gè)值越大,說明系統(tǒng)的故障率越低,系統(tǒng)越可靠。因此,我們通常希望這個(gè)時(shí)間間隔越大越好。

概念二:MTTR (mean time to repair)

MTTR是指從出現(xiàn)故障到修復(fù)中間的時(shí)間長度。也叫做修復(fù)時(shí)間。這個(gè)值越低,說明故障越容易恢復(fù),系統(tǒng)可維護(hù)性越好。因此,我們通常希望這個(gè)時(shí)間間隔越小越好。

因此,系統(tǒng)可用性可以量化為:

MTBF / (MTBF + MTTR)

示例:系統(tǒng)的可用性要求 99.999% ,那么,按一年365天來算:

全年允許的宕機(jī)時(shí)間只有5分鐘多一點(diǎn)。

Part Two 高可用的保障

全年宕機(jī)5分鐘?從上一部分可以知道,我們的目的,是要盡可能的增大系統(tǒng)的無故障運(yùn)行時(shí)間,同時(shí),在發(fā)生故障時(shí),盡可能迅速的完成恢復(fù)。

故障的發(fā)生多種多樣,經(jīng)過了這么多年的研發(fā)前輩的踩坑,我們可以將其分類匯總,并給出分析和對應(yīng)的方案。

Level1: 配置修改出錯(cuò)

最不應(yīng)該犯的錯(cuò),但是感覺很多人都沒少犯。

原因也很簡單,要不就是格式錯(cuò)了,要不就是配置的數(shù)據(jù)不對,而且錯(cuò)誤的配置還被直接發(fā)到了線上,直接導(dǎo)致業(yè)務(wù)異常,甚至宕機(jī)。

解決方案主要是兩部分:變更管控 + 配置灰度

  • 用工單+審批的方式,讓配置變更流程化、正規(guī)化,提升配置變更的被重視程度。
  • 利用配置灰度發(fā)布平臺功能,通過測試和灰度多環(huán)境的上線前驗(yàn)證加上版本可回滾的能力,減少由于配置問題造成的可用性降級。

Level2: 代碼BUG

人為BUG往往是系統(tǒng)異常的罪魁禍?zhǔn)?。coder? 不,請叫我buger ~ 雖然最是常見,但這一部分又是相對最容易應(yīng)對的。

解決方案有兩個(gè)方面:

把控研發(fā)質(zhì)量 + 測試質(zhì)量:

  • 需要通過系統(tǒng)分析文檔的撰寫和評審提前分析業(yè)務(wù)問題和系統(tǒng)邊界。
  • 通過容錯(cuò)設(shè)計(jì)、單側(cè)、CR來完善代碼的健壯性。
  • 通過測試分析來明確測試重點(diǎn)和影響點(diǎn)。
  • 通過線上請求錄制回放等仿真測試來保證原有的邏輯不受影響。

Level3: 依賴服務(wù)故障

業(yè)務(wù)高速發(fā)展,系統(tǒng)被水平垂直拆分,越來越復(fù)雜,幾乎沒有哪個(gè)系統(tǒng)可以獨(dú)立存在,總歸會(huì)有依賴。

然而,依賴系統(tǒng)在整個(gè)業(yè)務(wù)流程中占比很重,但我們自己又無法把控,因此,服務(wù)的依賴治理,是可用性保障中的非常重要的一環(huán)。

解決方案包括:

依賴梳理+指標(biāo)約定+故障解決

  • 首先,要根據(jù)業(yè)務(wù)本身的情況,梳理出強(qiáng)弱依賴,不同級別的依賴區(qū)分應(yīng)對。比如,弱依賴就可以剝離主鏈路,采用異步或離線等方式進(jìn)行;而強(qiáng)依賴如RPC中間件,就只能增加監(jiān)控,提高問題發(fā)現(xiàn)速率。
  • 其次,定制指標(biāo),做好指標(biāo)監(jiān)控和百分位預(yù)警。比如對依賴系統(tǒng)的調(diào)用量預(yù)估以及sla約定,達(dá)到百分位閾值時(shí),及時(shí)報(bào)警
  • 再次,制定故障預(yù)案,如主鏈路的限流、弱依賴的熔斷等。預(yù)案需要多次演練才能上線。

Level4: 突發(fā)流量和流量洪峰對應(yīng)不足

讓業(yè)務(wù)按我們預(yù)先計(jì)劃的線路增長是不切實(shí)際的。吭哧癟肚做個(gè)需求想讓它漲10%,結(jié)果沒漲反而掉了,當(dāng)你不注意的時(shí)候,突然來了一波上漲,都是很常見的事~

應(yīng)對方法有兩個(gè)方面:

流量規(guī)律預(yù)估 + 異常流量防護(hù)

  • 規(guī)律方面,要分析業(yè)務(wù)規(guī)律,合理安排策略,如請求排隊(duì),提前擴(kuò)容等。如打車場景,流量高峰(上下班)和流量突發(fā)(雨雪大風(fēng)天)的情況都非常典型。為啥經(jīng)常遇到司機(jī)吐槽接不到單,為啥一到雨雪天就要從派單模式切換成搶單模式,真的是因?yàn)檫x擇性突然變多了么~
  • 異常流量方面,要讓上游協(xié)助減少無效重試,用緩存等策略防止底層服務(wù)雪崩。如電商商品詳情系統(tǒng),一到晚上流量就徒增,爬蟲無疑;再如系統(tǒng)超時(shí)導(dǎo)致用戶不斷刷新的流量放大

Level5: 容量預(yù)估不足

上述的流量預(yù)估其實(shí)屬于容量預(yù)估的一個(gè)方面,除此之外,還有緩存容量、底層數(shù)據(jù)存儲容量、服務(wù)器容量、帶寬容量等等。

應(yīng)對方案有四個(gè)方面:

容量規(guī)劃+限流降級+冗余+全鏈路壓測

  • 前期,需要做好容量規(guī)劃和容量預(yù)警方案,爭取把可能的突發(fā)流量都考慮在內(nèi),核心模塊盡量實(shí)現(xiàn)冗余部署、容災(zāi)部署;同時(shí),利用多維度的報(bào)警,盡量早和及時(shí)的發(fā)現(xiàn)容量問題。
  • 故障發(fā)生時(shí),依據(jù)前面提到的依賴服務(wù)治理方案,根據(jù)重要程度的不同,進(jìn)行限流、降級或熔斷。減少對容量的持續(xù)沖擊。
  • 故障發(fā)生后,利用冗余部署,快速切換路由,分擔(dān)當(dāng)前單元的容量壓力。
  • 單服務(wù)壓測只能摸到當(dāng)前服務(wù)的高度,但是這個(gè)高度是否滿足全鏈路的要求,就需要全鏈路去呀,這個(gè)時(shí)候,全局統(tǒng)一的路由、影子庫等的基礎(chǔ)建設(shè)就至關(guān)重要了。

Level6: 硬件甚至整個(gè)機(jī)房故障

相比于動(dòng)則百萬造價(jià)的大型服務(wù)器,普通計(jì)算機(jī)以及docker的穩(wěn)定性要大打折扣。因此,宕機(jī)是難免的事,除了服務(wù)器,還有交換機(jī)甚至是光纖抖動(dòng)都有可能發(fā)生。

而應(yīng)對方案有兩個(gè)方面:分散+冗余:

  • 正所謂不要把雞蛋都裝到一個(gè)籃子里,而要多分幾個(gè)籃子裝。這樣,一個(gè)籃子打了,不至于影響全部雞蛋。螞蟻的單元化部署就是這個(gè)思路,不同的用戶按ID分到不同的處理單元,因此,就算這個(gè)單元全宕了,最差的情況也只會(huì)影響到這個(gè)單元的用戶群。
  • 冗余,則是有備無患的思想。主從互備、同城機(jī)房互備、兩地三中心、三地五中心則是這個(gè)思路的具體落地。

Part Three 總結(jié)

越是重要的系統(tǒng),對高可用的要求越高。而高可用的治理,會(huì)很考驗(yàn)整個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)沉淀。如果后面大家遇到對系統(tǒng)可用性非常敏感的情況,希望本文可以對大家的思路和著手點(diǎn)有所幫忙。

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: Coder的技術(shù)之路
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