架构设计---高可用的处理

前言：

系统的高可用架构就是要在上述各种故障情况下，保证系统依然可用提供服务，具体包括以下几种架构方案。

冗余备份：

各种服务器故障是不可避免的，架构设计上就要保证，当服务器故障的时候，系统依然可用访问。

冗余备份是提供同一服务的服务器要进行冗余备份的处理，即任何服务都不能只有一台服务器，服务器之间要互相进行备份处理，任何一台服务器出现故障的时候，请求可用发送到备份的服务器去处理，这样，即使某台服务器失效，系统依然是可用的。

在负载均衡架构中，可用将多台应用服务器构成一个集群一起对外提供服务，这样可以利用多台应用服务器的计算资源，满足高并发的用户访问请求，事实上，负载均衡可以实现系统的高可用。

负载均衡服务器通过心跳检测发现集群中某台应用服务器失效，然后负载均衡服务器就不将请求分发给这台服务器，对用户而言，也就感觉不到存在服务器失效的情况，系统依然是可用的。

像阿里巴巴这样的大厂就是通过这种方式来实现的，应用程序升级的时候，停止应用进程，但是不影响用户的访问，因为应用程序部署在多台服务器上面，应用程序升级的时候，每次只停止一台或者一部分服务器即可，在这些机器上进行程序升级，这个时候，集群中海油其他服务器在提供服务器，因此用户感觉不到服务器已经停机了。

失败隔离：

保证系统高可用的另外一个策略是失败隔离，将失败隔离在一个较小的范围之内，使故障影响范围不扩大，失败隔离的主要架构技术是消息队列。

消息的生产者和消费者通过消息队列进行隔离，如果消费者出现故障的时候，生产者可以继续向消息队列发送消息，而不会感知到消费者的故障，等消费者恢复正常以后再去从消息队列中消费消息，所以用户处理的视角来看，系统一直是正常使用的。

例如：发送邮件或者短线的消费者出现了故障，不会影响到生产者应用的运行，也不会影响发送短线等其他消费者的正常的运行。

另一方面，由于分布式消息队列具有削峰填谷的作用，所以在高并发的时候，消息的生产者可以将消息缓冲在分布式消息队列中，消费者可以慢慢地从消息队列中处理，而不会将瞬时的高并发负载压力直接对整个系统进行施压的冲击。导致系统的崩溃，也就是将压力给降下来，使消息生产者的访问压力不会直接传递到消息的消费者上面，这样可以提高数据库的可用性。

消息队列还使得程序解耦，将程序的调用和依赖隔离开来，低耦合的程序更加易于维护，可以减少程序出现的bug的可能性。

限流降级：

限流和降级是保护系统高可用的一种手段，在高并发场景下，系统的访问量超过了系统的承受能力的话，可以通过限流对系统进行保护，限流是指对进入系统的用户请求进行流量的限制处理，如果访问量超过了系统的最大处理能力的话，就会丢失一部分的用户请求，保证整个系统可以正常使用，保证了大部分用户的访问系统是正常的，这样虽然有一部分用户的请求被丢弃，产生了部分的不可用，但是对于整个系统都崩溃来说，比较友好。

降级是保护系统的另一种手段，有一些系统功能是非核心的，但是他也给系统产生了非常大的压力，比如说电商系统中确认收货这个功能，即使我们不去确认收货，系统也会超时自动确认收货的处理。

但是实际上确认收货这个操作是一个非常中的操作，因为它会对数据库产生很大的压力，他要进行更改订单的状态，完成支付的确认，进行评价等一系列的操作，如果在系统中高并发的时候去完成这些操作，那么会对系统进行雪上加霜，使得系统的处理能力更加的恶化。

解决的办法是在系统高并发的时候，比如说淘宝双11的时候，当天可能整天系统都处于一种极限的高并发访问压力之下，这个时候就可以把确认收货、评价这些非功能进行关闭处理，将宝贵的系统资源保留下来，让给正在购物的人进行下单交易的处理。

异地多活：

异地多活的原理，采用了异地多活的多机房的机制，数据中心分布叜多个不同地点的机房里面，这些机房都可以对外提供服务，用户可以连接任何一个机房进行访问处理，这样每个机房都可以提供完整的系统服务，即使某一个机房不可使用，系统也不会产生宕机的可能，保证了系统的可用性。

异地多活架构考虑的重点就是，用户请求如何分发到不同的机房上面。这个主要可用在域名解析的时候完成操作，也就是用户进行域名解析的时候，会根据就近原则或者其他的一些策略，完成用户请求的分发，另一个至关重要的技术点是，因为是多个机房都可以独立对外提供服务，所以也就意味着每个机房都要有完整的数据记录，用户在任何一个机房完成的数据操作，都必须同步传输给其他机房，进行数据实时的同步处理。

数据库实时同步最重要的关注点是数据冲突的问题，同一条数据，同时在两个数据中心被修改了，该如何进行解决处理，为了解决这种数据冲突的问题，某些容易引起数据冲突的服务采用类似MySql的主主模式进行处理，也就是说多个机房在某个时刻有一个主机房的，某些请求只能到达主机房才能被处理，其他的机房不处理这一类的请求，使用该方法进行避免产生数据的冲突。