互联网架构的“高可用”分析

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1、白鸽学吧互联网架构的“高可用”分析11白鸽学吧一、什么是高可用高可用HA（HighAvailability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%。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%。很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。百度的搜索首页，是业内公认高可用保障非常出色的系统，甚至人们会通过www.baidu.com能不能访问来判断“

2、网络的连通性”，百度高可用的服务让人留下啦“网络通畅，百度就能访问”，“百度打不开，应该是网络连不上”的印象，这其实是对百度HA最高的褒奖。 二、如何保障系统的高可用我们都知道，单点是系统高可用的大敌，单点往往是系统高可用最大的风险和敌人，应该尽量在系统设计的过程中避免单点。方法论上，高可用保证的原则是“集群化”，或者叫“冗余”：只有一个单点，挂了服务会受影响；如果有冗余备份，挂了还有其他backup能够顶上。保证系统高可用，架构设计的核心准则是：冗余。有了冗余之后，还不够，每次出现故障需要人工介入恢复势必会增加系统的不可服务实践。所以，又往往

3、是通过“自动故障转移”来实现系统的高可用。接下来我们看下典型互联网架构中，如何通过冗余+自动故障转移来保证系统的高可用特性。 三、常见的互联网分层架构11白鸽学吧常见互联网分布式架构如上，分为：（1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP（2）反向代理层：系统入口，反向代理（3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json（4）服务层：如果实现了服务化，就有这一层（5）数据-缓存层：缓存加速访问存储（6）数据-数据库层：数据库固化数据存储整个系统的高可用，又是通过每一层的冗余+自动故障转移来综合实现的。四、分层高

4、可用架构实践11白鸽学吧【客户端层->反向代理层】的高可用【客户端层】到【反向代理层】的高可用，是通过反向代理层的冗余来实现的。以nginx为例：有两台nginx，一台对线上提供服务，另一台冗余以保证高可用，常见的实践是keepalived存活探测，相同virtualIP提供服务。 自动故障转移：当nginx挂了的时候，keepalived能够探测到，会自动的进行故障转移，将流量自动迁移到shadow-nginx，由于使用的是相同的virtualIP，这个切换过程对调用方是透明的。 【反向代理层->站点层】的高可用【反向代理层】到【站点层】的高

5、可用，是通过站点层的冗余来实现的。假设反向代理层是nginx，nginx.conf里能够配置多个web后端，并且nginx能够探测到多个后端的存活性。11白鸽学吧 自动故障转移：当web-server挂了的时候，nginx能够探测到，会自动的进行故障转移，将流量自动迁移到其他的web-server，整个过程由nginx自动完成，对调用方是透明的。 【站点层->服务层】的高可用【站点层】到【服务层】的高可用，是通过服务层的冗余来实现的。“服务连接池”会建立与下游服务多个连接，每次请求会“随机”选取连接来访问下游服务。 11白鸽学吧自动故障转移：当

6、service挂了的时候，service-connection-pool能够探测到，会自动的进行故障转移，将流量自动迁移到其他的service，整个过程由连接池自动完成，对调用方是透明的（所以说RPC-client中的服务连接池是很重要的基础组件）。 【服务层>缓存层】的高可用【服务层】到【缓存层】的高可用，是通过缓存数据的冗余来实现的。缓存层的数据冗余又有几种方式：第一种是利用客户端的封装，service对cache进行双读或者双写。 11白鸽学吧缓存层也可以通过支持主从同步的缓存集群来解决缓存层的高可用问题。以redis为例，redis天然

7、支持主从同步，redis官方也有sentinel哨兵机制，来做redis的存活性检测。 自动故障转移：当redis主挂了的时候，sentinel能够探测到，会通知调用方访问新的redis，整个过程由sentinel和redis集群配合完成，对调用方是透明的。 说完缓存的高可用，这里要多说一句，业务对缓存并不一定有“高可用”要求，更多的对缓存的使用场景，是用来“加速数据访问”：把一部分数据放到缓存里，如果缓存挂了或者缓存没有命中，是可以去后端的数据库中再取数据的。11白鸽学吧这类允许“cachemiss”的业务场景，缓存架构的建议是：将kv缓存封

8、装成服务集群，上游设置一个代理（代理可以用集群冗余的方式保证高可用），代理的后端根据缓存访问的key水平切分成若干个实例，每个实例的访问并不做高可用。