为了做到微服务的高可用,鬼知道我出了多少张牌

【51CTO.com原创稿件】高可用并不是一套整体解决方案,而是由诸多环节组成,一环扣一环,鬼知道为了这些串联起来的环节,我得出多少张牌去应对,才能最终组成一个整个系统的高可用落地方案 。

为了做到微服务的高可用,鬼知道我出了多少张牌

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图片来自 Pexels
什么是高可用
在定义什么是高可用,可以先定义下什么是不可用,一个网站的内容最终呈现在用户面前需要经过若干个环节,而其中只要任何一个环节出现了故障,都可能导致网站页面不可访问,这个也就是网站不可用的情况 。
参考维基百科,看看维基怎么定义高可用:
系统无中断地执行其功能的能力,代表系统的可用性程度,是进行系统设计时的准则之一 。
这个难点或是重点在于“无中断”,要做到 7x24 小时无中断无异常的服务提供 。
为什么需要高可用
一套对外提供服务的系统是需要硬件,软件相结合,但是我们的硬件总是会出故障,软件会有 Bug,硬件会慢慢老化,网络总是不稳定,软件会越来越复杂和庞大 。
除了硬件软件在本质上无法做到“无中断”,外部环境也可能导致服务的中断,例如断电,地震,火灾,光纤被挖掘机挖断,这些影响的程度可能更大 。
高可用的评价纬度
在业界有一套比较出名的评定网站可用性的指标,常用 N 个 9 来量化可用性,可以直接映射到网站正常运行时间的百分比上:
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之前就职的一家互联网公司也是按照这个指标去界定可用性,不过在执行的过程中也碰到了一些问题 。
例如,有一些服务的升级或数据迁移明明可以在深夜停机或停服务进行,然而考虑到以后的报告要显示出我们的系统达到了多少个 9 的高可用,而放弃停服务这种简单的解决方案,例如停机 2 个小时,就永远也达不到 4 个 9 。
然而在一些高并发的场合,例如在秒杀或拼团,虽然服务停止了几分钟,但是这个对整个公司业务的影响可能是非常重大的,分分钟丢失的订单可能是一个庞大的数量 。
所以 N 个 9 来量化可用性其实也得考虑业务的情况 。
微服务高可用设计手段
高可用是一个比较复杂的命题,基本上在所有的处理中都会涉及到高可用,所有在设计高可用方案也涉及到了方方面面 。
为了做到微服务的高可用,鬼知道我出了多少张牌

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这中间将会出现的细节是多种多样的,所以我们需要对这样一个微服务高可用方案进行一个顶层的设计,围绕服务高可用,先检查下我们手里有多少张牌 。
服务冗余
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①冗余策略
每一个访问可能都会有多个服务组合而成,每个机器每个服务都可能出现问题,所以第一个考虑到的就是每个服务必须不止一份可以是多份 。
所谓多份一致的服务就是服务的冗余,这里说的服务泛指了机器的服务,容器的服务,还有微服务本身的服务 。
在机器服务层面需要考虑,各个机器间的冗余是否有在物理空间进行隔离冗余 。
例如是否所有机器分别部署在不同机房,如果在同一个机房是否做到了部署在不同的机柜,如果是 Docker 容器是否部署在分别不同的物理机上面 。
采取的策略其实也还是根据服务的业务而定,所以需要对服务进行分级评分,从而采取不同的策略 。
不同的策略安全程度不同,伴随着的成本也是不同,安全等级更高的服务可能还不止考虑不同机房,还需要把各个机房所处的区域考虑进行 。
例如,两个机房不要处在同一个地震带上等等 。
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②无状态化
服务的冗余会要求我们可以随时对服务进行扩容或者缩容,有可能我们会从 2 台机器变成 3 台机器 。
想要对服务进行随时随地的扩缩容,就要求我们的服务是一个无状态化,所谓无状态化就是每个服务的服务内容和数据都是一致的 。
例如,从我们的微服务架构来看,我们总共分水平划分了好几个层,正因为我们每个层都做到了无状态,所以在这个水平架构的扩张是非常的简单 。
假设,我们需要对网关进行扩容,我们只需要增加服务就可以,而不需要去考虑网关是否存储了一个额外的数据 。


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