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架构师训练营第 1 期第 11 周作业

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发布于: 2020 年 12 月 05 日
架构师训练营第 1 期第11周作业
  1. 导致系统不可用的原因有哪些?保障系统稳定高可用的方案有哪些?请分别列举并简述。


解答:

1.1 导致系统不可用的原因有如下几种:

  • 硬件故障

  • 软件 bug

  • 系统发布

  • 并发压力

  • 网络攻击

  • 外部灾害


1.2 保障系统稳定高可用的方案有如下几种:

  • 解耦

具体实现方法或者原则如下:

  • 高内聚、低耦合的组件设计原则

  • 面向对象基本设计原则

  • 面向对象设计模式

  • 领域驱动设计建模


  • 隔离

具体实现方法或者原则如下:

  • 业务与子系统隔离

  • 微服务与中台架构

  • 生产者消费者隔离

  • 虚拟机与容器隔离


  • 异步

具体实现方法或者原则如下:

  • 多线程编程

  • 反应式编程

  • 异步通信网络编程

  • 事件驱动异步架构


  • 备份

具体实现方法或者原则如下:

  • 集群设计

  • 数据库复制


  • Failover(失效转移)

具体实现方法或者原则如下:

  • 数据库主主失效转移

  • 负载均衡失效转移


  • 幂等

具体实现方法或者原则如下:

应用调用服务失败后,会将调用请求重新发送到其他服务器,但是这个失败可能是虚假

的失败。比如服务已经处理成功,但是因为网络故障应用没有收到响应,这时应用重新

提交请求就导致服务重复调用,如果这个服务是一个转账操作,就会产生严重后果。

服务重复调用有时候是无法避免的,必须保证服务重复调用和调用一次产生的结果相同,

即服务具有幂等性。有些服务天然具有幂等性,比如将用户性别设置为男性,不管设置

多少次,结果都一样。但是对于交易等操作,问题就会比较复杂,需要通过交易编号等

信息进行服务调用有效性校验,只有有效的操作才继续执行。


  • 事务补偿

具体实现方法或者原则如下:

  • 传统事务的 ACID

  • 原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation,又称独立性)、持久性

(Durability)

  • 分布式事务的 BASE

  • 基本可用(Basic Availability )、 软状态(Soft-state)、 最终一致性(Eventual consistency)

  • 事务补偿:

  • 通过执行业务逻辑逆操作,使事务回滚到事务前状态


  • 重试

远程服务可能会由于线程阻塞、垃圾回收或者网络抖动,而无法及时返还响应,调用者

可以通过重试的方式修复单次调用的故障。

  • 上游调用者超时时间要大于下游调用者超时时间之和。


  • 熔断

当某个服务出现故障,响应延迟或者失败率增加,继续调用这个服务会导致调用者请求

阻塞,资源消耗增加,进而出现服务级联失效,这种情况下使用断路器阻断对故障服务

的调用。

  • 断路器三种状态:关闭,打开,半开


  • 限流

在高并发场景下,如果系统的访问量超过了系统的承受能力,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限制,如果访问量超过了系统的最大处

理能力,就会丢弃一部分的用户请求,保证整个系统可用,保证大部分用户是可以访问

系统的。这样虽然有一部分用户的请求被丢弃,产生了部分不可用,但还是好过整个系

统崩溃,所有的用户都不可用要好。

限流的几种算法

  • 计数器算法(固定窗口,滑动窗口)

  • 令牌桶算法

  • 漏桶算法


  • 自适应限流

没有提前的人工评估, 便没有提前的评估过时与人的评估疏漏/错误 !

  • 实时自动评估 QPS

  • 业务流量的不确定性与技术方案的自适应性天生一对!


  • 降级

有一些系统功能是非核心的,但是它也给系统产生了非常大的压力,比如说在电商系统

中有确认收货这个功能,即便我们不去确认收货,系统也会超时自动确认收货。


但实际上确认收货这个操作是一个非常重的操作,因为它会对数据库产生很大的压力:

它要进行更改订单状态,完成支付确认,并进行评价等一系列操作。如果在系统高并发

的时候去完成这些操作,那么会对系统雪上加霜,使系统的处理能力更加恶化。


解决办法就是在系统高并发的时候,比如说像淘宝双 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,这时候就可以将确认收货、评价这些非核心的功能

关闭,将宝贵的系统资源留下来,给正在购物的人,让他们去完成交易。


  • 异地多活

如果整个数据中心都不可用,比如说数据中心所在城市遭遇了地震,机房遭遇了火灾或

者停电,这样的话,不管我们的设计和系统多么的高可用,系统依然是不可用的。


为了解决这个问题,同时也为了提高系统的处理能力和改善用户体验,很多大型互联网

应用都采用了异地多活的多机房架构策略,也就是说将数据中心分布在多个不同地点的

机房里,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,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,系统也不会宕机,依然

保持可用。


异地多活的难点是数据一致。


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