DDIA读书笔记第一章——可靠性、可扩展性、可维护性_可维护性扩展性_fayadexinqing的博客-CSDN博客

安宇雨 - 随手采集
2023-03-03 11:53:59
随手采集
0000-未整理-等待研究

现今大多数系统是数据密集型系统，而非计算密集型，所以CPU一般很少成为这类系统的瓶颈，数据量、数据复杂性、数据的变更速度往往是这类系统更关心的问题。
许多数据密集型系统都需要依赖通用组件，比如：

存储数据，以便以后能够再次读取（数据库database）
保存一些高昂开销的操作结果，以便以后能够快速访问（缓存cache）
允许用户对存储的数据按照关键词搜索，同时可以按照某种方式过滤（搜索引擎search index）
向其他进程发送消息，进行异步处理（流处理stream processing）
定期处理累计的大批量数据（批处理batch processiong）

关于数据系统的思考

不同种类的系统，比如数据库、消息队列、缓存，从作用上说，差异很大，但是实际上很多功能都是重合的，所以把他们统一归类为数据系统。
一个可能的应用如下，将多个工具组合起来，最终对外给用户提供服务
互联网应用
设计数据系统或服务时可能会遇到很多棘手的问题，例如：当系统出问题时，如何确保数据的正确性和完整性？当部分系统退化降级时，如何为客户提供始终如一的良好性能？当负载增加时，如何扩容应对？什么样的API才是好的API？
影响数据系统设计的因素很多，包括参与人员的技能和经验、历史遗留问题、系统路径依赖、交付时限、公司的风险容忍度、监管约束等，这些因素都需要具体问题具体分析。
本节着重讨论三个在大多数软件系统中都很重要的问题：
1、可靠性（Reliability）：系统在困境（adversity）（硬件故障、软件故障、人为错误）中仍可正常工作（正确完成功能，并能达到期望的性能水准）。
2、可扩展性（Scalability）：有合理的办法应对系统的增长（数据量、流量、复杂性）
3、可维护性（Maintainability）：许多不同的人（工程师、运维）在不同的生命周期，都能高效地在系统上工作（使系统保持现有行为，并适应新的应用场景）

可靠性

可靠性指即使出现问题，系统仍能对外提供正确的服务，具体可以有以下方面：
1、允许用户已错误的方式使用系统
2、系统内存发生错误时，比如硬件错误、运维错误等，仍能对外提供服务
3、在预期的负载和数据量下，系统能够正确工作
4、系统能防止未经授权的访问和滥用
故障是没办法阻止的，所以一般数据系统都会设计容错机制。

硬件故障

磁盘、内存、断电、网络都有可能出现故障，例如，磁盘的平均无故障时间约为10~50年，只要集群规模大，发生硬件故障的次数就多。
为了减少系统的故障率，通常是增加单个硬件的冗余度，例如：磁盘可以组建RAID，服务器可能有双路电源和热插拔CPU，数据中心可能有电池和柴油发电机作为后备电源，某个组件挂掉时冗余组件可以立刻接管。
我们设计数据系统时，更多考虑容错性和弹性，而不是单机可靠性

软件错误

软件错误比硬件故障更能造成系统不可用

人为错误

运维操作造成的系统中断比例很高

可靠性有多重要

可靠性无疑是数据密集型系统中最重要的

可扩展性

可扩展性与系统负载有关

描述负载

负载与特定系统有关，用户请求qps、在线用户数量、磁盘io等等

描述性能

从两个方面看待负载和性能的关系：
1、负载增加，系统资源（CPU、内存、网络带宽）不变时，系统性能会下降多少
2、负载增加，要想保持性能不变，需要增加多少系统资源
不同系统关注的性能指标不同，比如批处理系统，关注吞吐量，在线系统，关注时延。
对于时延，可以关注平均值、tp95、tp99、tp999、最大值，对于服务用户的系统，多关注百分点指标。
排队延迟通常占了高百分位点处响应时间的很大一部分，由于服务器只能并行处理少量的事务（如受其CPU核数的限制），所以只要有少量缓慢的请求就能阻碍后续请求的处理，这种效应有时被称为头部阻塞，即使后续请求在服务器上处理的非常迅速，由于需要等待先前请求完成，客户端最终看到的是缓慢的总体响应时间，因为存在这种效应，测量客户端的响应时间非常重要。
为测试系统的可扩展性而人为产生负载时，产生负载的客户端要独立于响应时间不断发送请求。如果客户端在发送下一个请求之前等待先前的请求完成，这种行为会产生人为排队的效果，使得测试时的队列比现实情况更短，使测量结果产生偏差。

应对负载的方法

横向扩展和纵向扩展，一般系统倾向于横向扩展，但是有时间用几台高性能机器比多个小型虚拟机更简单也更便宜，需要综合考虑。对于无状态服务多台部署很简单，但是将有状态服务从单节点变成分布式很困难，所以一般数据库单机部署，直到扩展成本或可用性需求迫使其改为分布式。
大规模的系统架构通常是应用特定的—— 没有一招鲜吃遍天的通用可扩展架构，应用的问题可能是读取量、写入量、要存储的数据量、数据的复杂度、响应时间要求、访问模式或者所有问题的大杂烩，一个良好适配应用的可扩展架构，是围绕着假设（assumption）建立的：哪些操作是常见的？哪些操作是罕见的？这就是所谓负载参数。如果假设最终是错误的，那么为扩展所做的工程投入就白费了，最糟糕的是适得其反。

可维护性

众所周知，软件的大部分开销并不在最初的开发阶段，而是在持续的维护阶段，包括修复漏洞、保持系统正常运行、调查失效、适配新的平台、为新的场景进行修改、偿还技术债、添加新的功能等等。
但是我们可以，也应该以这样一种方式来设计软件：在设计之初就尽量考虑尽可能减少维护期间的痛苦，从而避免自己的软件系统变成遗留系统。为此，我们将特别关注软件系统的三个设计原则：
1、可操作性（Operability）：便于运维团队保持系统平稳运行。
2、简单性（Simplicity）：从系统中消除尽可能多的复杂度（complexity），使新工程师也能轻松理解系统。（注意这和用户接口的简单性不一样。）
3、可演化性（evolability）：使工程师在未来能轻松地对系统进行更改，当需求变化时为新应用场景做适配。也称为可扩展性（extensibility），可修改性（modifiability）或可塑性（plasticity）