分布式系统关注点——初识「高可用」 - Ala6的个人空间 - 开源中国

安宇雨 - 随手采集
2018-11-07 02:12:54
随手采集
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开发十年，就只剩下这套Java开发体系了 >>>

本篇的要点主要是明确「高可用」的定义，以及了解在分布式系统下哪些环节要做「高可用」，为后续要讲的策略、方式方案打下基础。如有1年以上的分布式系统实战经验可酌情选择跳过本篇。

Tips：「高XX」中的“高”其实是相对的，越满足期望值，就越是“高”的。

一、「高可用」的作用？

首先，统一下对「高可用」的认知。

做个通俗一点的类比：独生子女时代的子女就是“单体应用”，如果出意外了，父母就「失独」了，整个家族的传承就断了，“不可用”了。然而，二胎政策就是通过分布式（冗余）来降低出现这个问题的概率，从而提高“可用性”。

对于「高可用」，专业的解释是：

「高可用」指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。
—— 百度百科

简而言之，不管发生了什么（哪怕是地震、洪水了），能够让用户尽可能的无感知，依旧能正常使用系统，也就是越「高可用」的。

为什么在「数据一致性」后面就聊「高可用」呢？我的理解是，分布式系统的关键是做冗余，但是冗余的最大敌人却是「数据一致性」。我们通过冗余打破了原先的瓶颈，打开了一些新的通道。如，可以去争取更高的可用性、更高的性能等等。但是这其中，属「高可用」最重要。从上面引用中的解释也可以看到，要想尽可能的降低停机时间，单体应用的天花板总会更快的到来。就好比让一台电脑永远保持运行是困难的，期间总得更新几次操作系统、突然出现几次硬件故障，甚至机房的光纤被挖断了！那么这个时候就处于“不可用”状态。

也因此，我认为「高可用」的价值或者说意义，必定是在我们做分布式系统获得的其它好处之上的，比如「高性能」之类。因为，在一定范围内，所谓的「高性能」其实通过优化单体应用也有可能达到某个期望值，但是「高可用」则必然需要依赖分布式系统才能达到。

二、如何来衡量「高可用」

一般我们讲到最多的是用Service Level Agrement来衡量高可用指标，简称SLA。不过，其原意表示的是关于网络服务供应商和客户间的一份合同，其中定义了服务类型、服务质量和客户付款等术语，其中还包含除了「有效工作时间」之外的其它概念，如带宽、服务就绪时间（RFSD）、平均故障间隔时间（MTBF）、服务平均恢复时间（MTRS）、平均修理时间（MTTR）等。最初，SLA多用于电信运营商之类的基础设施所提供的服务中，商定用户可以享受什么样的等级什么样的带宽服务等等。

SLA完整的定义会复杂的多，在软件系统中主要是取了其中的「有效工作时间」部分。只要系统一直能够提供服务，我们就可以说系统的可用性是100%，但这只停留在理想中。如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%。贴一张常见的表格图：

如今，我们的生活越来越依赖于移动互联网的一些应用，假设支付宝挂了几个小时，这下好了，刷不了卡了、转不了帐了、信用卡也还不了了，慌不慌？

不过，相对的，还可以投机的理解为，只要我能保证系统在你使用它的时候是可用的，那么对外宣传也可以是「高可用」的。这也是在互联网普及之前，很多企业的内部C/S架构的信息系统得以正常使用的原因，比如银行会在非营业时间更新他们的系统，所以对于服务窗口的营业员来说，系统并没有不可用，因为那个时候我不需要用它。

三、做「高可用」的本质

做「高可用」用一句话来概括就是：

更快的发现故障，更快的隔离故障。

任何对这2点有帮助的工作就是我们要做的事情。

做任何事情都有主次之分，做高可用的“主”就是「负载均衡」。

之前的文章中提到过多次，分布式系统的关键是做冗余，那么让这些冗余能发挥「高可用」作用的就是「负载均衡」。所以，这是最基本的，也是迈向「高可用」的第一步，其它的措施都是建立在「负载均衡」之上的。

「负载均衡」的作用是一个“连接者”，让上下游之间以我期望的方式“连接”起来。所以，有必要先了解一下这些上下游的全貌，并且从中找到我们要做「负载均衡」的地方。

分布式系统有各式各样的架构方式，不过本质上都是上图这样的一个分层架构。图中红点标记出的地方就是我们需要做「负载均衡」的地方，可以看到，就是每两层之间的连接处。

这些连接处在实际做「负载均衡」的时候，需要结合所处的网络层次。因为在不同的网络层次有不同的做法。如下图。

一般主流的四层负载均衡和七层负载均衡，前者指的就是传输层，主要涉及的协议是TCP、UDP等，后者指的应用层，主要涉及的协议是Http、Https和FTP等。

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用来实现「负载均衡」的解决方案有很多，分为基于硬件或者基于软件的，比较成熟的诸如：F5（支持四层、七层）、LVS（支持四层）、Nginx（支持七层）等等。

近些年，随着Service Mesh的兴起，随着涌现了一大批新一代的「负载均衡」解决方案，如Envoy、Istio、Linkerd、Ribbon等，有兴趣的小伙伴们可以自行研究下。