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【架构设计复习】高可用,高扩展实现方案

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韩旭051
发布2021-04-14 15:13:38
9010
发布2021-04-14 15:13:38
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上一个是 高性能,这一篇就分析高可用。

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高可用实现

对等节点的故障转移

Nginx和服务治理框架均支持一个节点失败后访问另一个节点。

非对等节点的故障转移

通过心跳检测并实施主备切换(比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主从切换等)。

接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。

降级处理

保证核心服务,牺牲非核心服务,必要时进行熔断;或者核心链路出问题时,有备选链路。

限流处理

对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。

MQ场景的消息可靠性保证

包括producer端的重试机制、broker侧的持久化、consumer端的ack机制等。

灰度发布

能支持按机器维度进行小流量部署,观察系统日志和业务指标,等运行平稳后再推全量。

监控报警

全方位的监控体系,包括最基础的CPU、内存、磁盘、网络的监控,以及Web服务器、JVM、数据库、各类中间件的监控和业务指标的监控。

灾备演练

类似当前的“混沌工程”,对系统进行一些破坏性手段,观察局部故障是否会引起可用性问题。

高可用设计方向

高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑,同时需要有配套的值班机制和故障处理流程,当出现线上问题时,可及时跟进处理。

高扩展实现方案

分层+拆分

合理的分层架构

比如上面谈到的互联网最常见的分层架构,另外还能进一步按照数据访问层、业务逻辑层对微服务做更细粒度的分层(但是需要评估性能,会存在网络多一跳的情况)。

存储层的拆分

按照业务维度做垂直拆分、按照数据特征维度进一步做水平拆分(分库分表)。

业务层的拆分

最常见的是按照业务维度拆(比如电商场景的商品服务、订单服务等),也可以按照核心接口和非核心接口拆,还可以按照请求源拆(比如To C和To B,APP和H5)。

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原始发表:2021-03-18 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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    • 对等节点的故障转移
      • 非对等节点的故障转移
        • 接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。
          • 降级处理
            • 限流处理
              • MQ场景的消息可靠性保证
                • 灰度发布
                  • 监控报警
                    • 灾备演练
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                      • 合理的分层架构
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