架构师训练营 1 期 - 第十一周 - 安全稳定
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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