系统高可用性涉及哪些方面，系统架构的高可用性

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　　哈喽大家好，今天咱们来聊聊高可用性(HA)。高可用性就是尽可能地减少系统不能服务的时间。哎呦，如果一个系统能一直正常运行，给大家提供服务，那就是100%可用啦。嘿嘿，其实很多公司都不敢说话这么大，所以经常会制定99.9%、99.99%这样的目标。那么，咋样才能保证系统高可用呢?我感觉最重要的一点就是【防止单点故障，加强冗余】。先来看看传统的架构有哪些风险。可以发现，架构的每一个部分都有可能成为单点，这简直是风险多多啊。只要一个环节出了问题，整个系统就有可能崩溃(缓存出问题可能不会直接影响系统，但是一旦缓存失效，数据库可就玩完了)。解决方法还挺简单的，其实就是给系统的每个部分都加上备胎。咋加呢?我来给你说说：客户端到达Web应用：为了增加Web应用的可用性，首先要加上反向代理层，就是负载均衡，比如说Nginx。不过要是只有一台Nginx，又成单点了哟。咱们一般会部署多台，一台提供服务，其他的就相当于备胎。用keepalived工具监控主Nginx是否还活着，要是主挂了，就把虚拟IP切换到备胎上，继续提供服务。负载均衡到Web应用：咱们可以搭建多个Web应用，在负载均衡里配置多个Web地址，还可以监控各个Web应用的可用性。要是发现某个应用挂了，Nginx就不会往这台机器上分发请求了。Web应用到服务层：这里有好多种实现方法哦，比如服务层前端也搞负载均衡，或者用客户端内的负载均衡(Web应用相当于客户端，给服务层配置多个地址，在请求时按规则选一个连接来访问下游服务，用service-connection-pool监控服务层应用的可用性)。还可以用服务注册发现的方式(只有能提供服务的应用才会在注册中心上出现)。服务层到缓存：缓存本身就是一种冗余哟。缓存也可以通过集群来解决高可用问题。以Redis为例，支持主从同步，还有sentinel哨兵机制，可以检测Redis是否还活着。服务层到数据库：一般会用主从架构搞数据库。数据库的高可用性读，我们一般用db-connection-pool来自动故障转移。至于写操作，一般需要用keepalived和虚拟IP自动切换。以上就是保证系统高可用的解决方案了，尽量保证客户端的所有请求都可以得到响应。不过，系统资源是有限的，所以有些方案需要【牺牲】一部分用户：限流：咱们的接口只能支持200个并发，页面只能支持一万人同时访问，多出来的用户，抱歉啊，咱们只能限制你们进入。常见的限流算法有漏桶、令牌桶。降级：为了保证核心功能稳定运行，咱们得放弃一些非核心的业务功能。熔断：当服务链路中的某个服务(A调B，B调C，C调D)响应时间太长或者出错，我们就得降级该节点服务的调用，直接返回错误信息。话说回来，我还真没见过谁敢用熔断这玩意...灰度发布：我们可以把一部分流量导到新上线的应用上，来验证新功能的修改。要是上线后发现有BUG，我们也能迅速回滚，尽量降低出问题的风险。嘿嘿，我会继续分享一些关于Java开发、架构设计、程序员职业发展方面的经验，希望你们能多多关注啊。

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