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作者：京东批发 刘慧卿
一 前言
关于软件的高可用，是一个陈词滥调的话题。“高可用性”（High Availability）通常来形容一个零碎通过专门的设计，从而缩小复工工夫，而放弃其服务的高度可用性。其计算公式是：可用率 =（总工夫 - 不可用工夫）/ 总工夫。
本文重点从落地实际的视角作为切入点，率领大家从合作效率，技术落地和经营标准几个方面来展示高可用的施行步骤和落地细节。为了不便了解，先来对立语言话术，看一下软件交付过程中的各个阶段，如下图：
为什么说软件的高可用会面临着诸多挑战呢？
◦ 从需要交付链路来看，要实现指标交付，须要产品，研发，测试，运维，经营等多方利益相关者的密切配合。有些我的项目需要，合作者有时可能达到上百人，每个人职责分工各不相同，但却相互配合依赖，任何一个环节呈现纰漏，可用率就有可能受到影响；
◦ 从工夫角度来看，如果要达到全年 99.99% 的可用率，就意味着一年当中，容许有故障的工夫为：365*24*60*（100%-99.99%）=52 分钟，如果要达到 5 个 9 的可用率，容许故障的工夫仅为 5 分钟，这差不多是咱们发现问题后，重启利用的耗时；
◦ 从迭代效率来看，不迭代，不上线，问题呈现的概率肯定会小很多。软件的迭代效率和可用率之间存在着负相关的关系，均衡好两者之间的关系，也会面临着不小的挑战。
总结一下，咱们具体面临的问题如下：
◦ 如何解决需要交付相干协作者多，链路长的问题？
◦ 如何应答故障工夫容忍度低的问题？
◦ 如何在频繁需要迭代的现状下，放弃可用率不受到大的冲击问题？
二 合作效率保障
认知误区
从整个需要交付链路咱们能够发现，随着链路的逐级递增，信息的传递链路分支就会越多，传递层级就会越深。这会导致两个问题：
- 信息传递效率升高；
- 信息准确性变差。
这两个问题最终导致的后果，就是合作效率的升高。
一个没有实战经验的同学往往会认为减少人数，就会进步需要交付效率。其实这种想法不完全正确，具体关系参考下图：
这就像盖楼房，如果一个人循序渐进的建设，须要 100 天实现。如果请了 100 集体来帮忙，是否用 1 天的工夫实现房子建设呢？答案是否定的。
这外面有合作的老本，比方：团队默契（设计师，瓦工，泥工，水电工），岗位匹配，危险管制；
这外面有流程的依赖，比方：施工依赖于设计，软装总在硬装之后；
这外面有老本估算，比方：整个组织的人才梯度，规模大小（承建方，代理商，承包商）；
以上这些，都不是简略的通过人力铺设来解决的。
流程标准
进步合作效率的底层逻辑是通过缩小交付链路层级，缩短信息传递链路，进而保障信息的准确性和传递效率。（组织建设层面的内容这里不做开展）
这就要求具备今日事，今日毕的口头力。组织层面这叫流程标准，集体层面这叫做事办法，责任心。
尽量避免将当下的事件迁延到下一个环节，否则就会影响后续链路的排期打算和交付效率，极其状况甚至会呈现返工的情景。简言之，思考分明，不埋坑。产品需要对研发，研发设计对测试，测试用例对产品等各个交付节点都是如此，交付物肯定是靠谱的。
三 技术落地保障
在需要响应周期中，高质量的落实架构设计，编码实现，平安上线，部署经营等生产阶段，是软件高可用落地保障的前提和根底。
架构设计
架构设计往往影响着零碎的后期实现老本（即 ROI）和后续运维难度，属于软件的顶层设计，这外面既蕴含宏观的设计方案，也蕴含落地细节里的范式束缚。
• 流程保障
邀请架构师参加：外围交易节点、重大需要改变邀请架构师参加，这是闭坑最间接无效的形式；
器重设计文档：计划形容分明了，并获得相干利益者的认可，是走在正确路线上的前提。
• 设计保障
容灾设计：要预留后路，提前想分明，做好容灾设计。可回滚，可熔断，可重试，可降级。
鲁棒性设计：无状态设计，防重设计，幂等设计，数据一致性设计
编码实现
如果说架构设计是骨架，那么编码实现就是神经，血管和肌肉。前者决定了能走多稳，走多久，后者决定着走多快，走多远。落实到编码层面，就是代码的苍老糜烂水平。
• 流程标准
代码评审机制：代码评审不仅仅是发现零碎中存在的问题这么简略。它是一种长期行为，是进行组织文化贯彻和传承的一种模式和载体。评审的过程中，明确了业务职责边界，设计与编码共识，优良的规范导向等研发共识。相当于通过具象化的案例，给出针对性的领导，这些都是保障团队战斗力的基石。
研发过程中的很多问题，通过代码评审机制能够被发现和解决，比方：
◦ 如何看待长期需要的设计与实现？
◦ 如何对待“Hello World!”的 N 中写法？
◦ 如何了解设计模式和适度设计的边界？
◦ 如何评估以后阶段的交付物？
◦ 是否有必要引入单元测试？
• 编码标准
◦ 有没有对谬误进行解决？对于调用的内部服务，是否查看了返回值或解决了异样？
◦ 设计是否听从已知的设计模式或我的项目中罕用的模式？
◦ 开发者新写的代码是否用已有的 SDK/Framework 中的性能实现？在本我的项目中是否存在相似的性能能够调用而不必全副从新实现？
◦ 工程中是否引入了无用的，性能反复的，不同版本的 jar 包依赖？（json 类库，各种 utils）
◦ 有没有无用的代码能够革除？
◦ 代码可读性如何？有没有足够的正文？
◦ 参数传递有无谬误，有没有应用断言（Assert）或判断来保障咱们认为不变的条件真的失去满足？
◦ 边界条件是如何解决的？switch 语句的 default 分支是如何解决的？循环有没有可能呈现死循环？
◦ 对资源的利用，是在哪里申请，在哪里开释的？有无可能存在资源透露（包含超时工夫，内存、文件、对象援用，大对象，线程数等）？有没有优化的空间？
◦ 代码的效力如何？最坏的状况是怎么的？
◦ 代码中，特地是循环中是否有显著可优化的局部（string 的操作是否能用 StringBuilder 来优化）？
◦ 对于零碎和网络的调用是否会超时？如何解决?
◦ 代码是否易于测试（办法行数，圈复杂度，出入参定义是否正当）？
◦ 改变是否影响到旧版本、历史数据、上游是否兼容？
◦ 接口设计是否有思考幂等、并发、越权，降级等问题？
◦ 是否存在缓存、数据库性能问题以及多数据源数据一致性的问题？
◦ 上线计划是否思考了灰度计划，数据状态不统一问题？
平安上线
线上 70% 的故障都是由某种变更而触发的，其中相当一部分占比是不标准的上线引起的。所以平安上线这一环节至关重要。
• 流程标准
◦ 严禁频繁上线：比方，每周不大于 2 次；
◦ 严禁高峰期上线：升高问题影响范畴；
◦ 严禁擅自上线：有改变，必须通过测试验证，产品回归确认；
• 过程标准
◦ 摘流量：抉择第一批机器 jsf 下线 /np 摘流量 (选为冷备)；
◦ 看日志：察看日志确认摘除机器无流量；
◦ 服务预热：确认机器启动胜利，外围业务接口须要接口预热；
◦ 挂流量：挂载上线机器流量；
◦ 看指标：察看上线机器 mdc 指标是否异样 (cpu、内存、负载)、日志是否有异样
部署经营
实现高可用的一个很重要的伎俩就是能力冗余。上面给出方向和思路，具体落地细节和策略，能够依据具体情况各自延展。
• 网络
◦ 运营商层面，联通，电信，挪动等；
◦ 链路节点方面，VIP，CDN，路由器 / 交换机，反向代理，客户端，浏览器等；
• 存储
◦ 无论是数据库主从架构，还是 ES 的正本架构，都是实现存储高可用的伎俩，重要数据要利用好相干个性；
◦ 在进行数据结构设计时，同样也须要做好分流策略，容量布局，数据拆分或异构。比方：防止缓存热 key，数据库表吞吐量瓶颈，数据库连接数限度等各种影响高可用的问题呈现。
• 服务
◦ 横向扩容：服务要保障能够通过增加资源的形式进行能力扩容，这一点十分重要；
◦ 服务分组：依照业务方或应用场景，对服务进行不同粒度的隔离，避免极其状况导致服务相互影响；
◦ 极限策略：次要是一些极其异常情况下的进攻策略，目标是意外产生后，尽量放弃服务的可靠性。比方：限流，熔断，重试，疾速失败等；
◦ 灰度策略：新性能上线，往往是最容易呈现问题的时候，领有成熟的流量灰度能力，是管制问题影响范畴的要害；
四 经营标准保障
经营标准
- 可监控 ：零碎运行状况
- 可报警 ：异常情况可能告诉到零碎相干人员
- 可定位 ：呈现问题后，可能疾速定位问题起因
- 可修复 ：出现异常状况，可能在第一工夫进行问题修复；
应急预案
高可用意味着对故障工夫的容忍性差，意味着没有工夫进行故障排查和修复，更没有工夫关上代码进行破绽排查。这就要求咱们有一套齐备的应急预案，这套预案可能解决大部分可预感的故障问题。
• 流程标准
◦ 复原生产第一；
◦ 排查问题第二；
具体事变应急解决手册，能够参照下图：
• 过程标准
◦ 网络，服务，存储分三个维度制订对应计划，并将应急预案清单（文件名：checklist）填写到本人的代码库中，放弃内容传承和更新；
◦ 可预见性，即问题触发场景要写分明。举例：依照以后进度（1 万 / 天），随着数据库数据的减少，预计 10 个月后，数据库表（xxx 表名）会呈现慢查问；
◦ 可执行性，可能打消问题的解决方案。举例：启动历史数据归档工作（xxxWorker），将历史数据进行转移到归档数据库中；
标准达标
再好的流程和标准都须要有对应的机制来贯彻执行，否则就是镜中花，水中月，看着美妙，实则没用。可执行，能度量，是依照指标变好的前提。所以这里给出一个《高可用达标定期自查表》的工具，辅助标准落地。
| 高可用达标定期自查表 |
| 标准分类 | 指标分类 | 指标项阐明 | 达标 | 未达标起因 |
| 衰弱达标 | 动态代码扫描 | block 个数和超高圈复杂度个数为 0 | | |
| 故障诊断 | 利用已接入链路跟踪 | | |
| 各项监控指标失常 | | |
| 利用衰弱度 | 98 分以上 | | |
| 存储 | 零碎所用存储，具备主从容灾，多机房的个性 | | |
| 平安 | web 后门工具必须有权限认证 | | |
| 应急预案 | 零碎中是否存在 checklist 文件 | | |
| 中间件达标 | 日志打印 | 应用 slf4j 组件 | | |
| 日志输入须要参数化 | | |
| 存在日志级别动静调整开关 | | |
| log 配置文件，属性设置了 additivity=false | | |
| JDOS 日志配置定时清理 | | |
| worker | 配置了调用次数的 UMP 异样监控报警 | | |
| 两周内，不存在调度异样的工作 | | |
| 依赖 jar 包版本，是否最新版本 3.3.2 | | |
| 线程组和线程数配置是否正当（线程组 <=32）| | |
| JSF | JSF 版本 >=1.7.4、序列化形式 =hession | | |
| 多机房部署 | | |
| 各分组启动脚本配置统一 | | |
| 同组下 IP 流量性能平衡 | | |
| 不存在预公布和线上跨环境调用问题 | | |
| 研发工具领有 token 受权验证机制 | | |
| 外围接口配置了限流策略 | | |
| 办法调用次数 > 高峰期 * 2 报警 | | |
| consumer 生产超时，倡议值小于 2000ms | | |
| 数据库 | 连接数查看，小于最大连接数 *0.8 | | |
| cpu 使用率查看，小于 90% | | |
| 零碎负载查看，小于 cpu 核数 *2 | | |
| 慢 SQL 查看 | | |
| 索引合理性查看 | | |
| 自增 ID 是否 bigint 类型查看 | | |
| 单表数据量 <1000 万查看 | | |
| 监控预警 | 网络 | 域名多 VIP 且散布在不同机房 | | |
| 内网拜访域名绑定的 VIP 不能有外网拜访权限 | | |
| 域名绑定的服务 IP 有效性查看，不能错挂，漏挂 | | |
| 机器监控 | 域名连通性报警 | | |
| IP 维度的监控报警 | | |
| 内存使用率 >90% 报警 | | |
| 磁盘使用率 >85% 报警 | | |
| 零碎负载 >cpu 核数 * 2 报警 | | |
| TCP 重传数 >5 报警 | | |
| JVM 监控 | FullGC 报警，2 小时 <2 次 | | |
| 线程数 < 日常峰值 *1.2 报警 | | |
| CPU 使用率一分钟激增监控预警（默认 5 分钟）| | |
| MQ 监控 | 配置积压和重试报警 | | |
| 缓存监控 | QPS> 缓存分片数 * 2 万报警 | | |
| 内存使用率 >80% 报警 | | |
| 热 key 查看 | | |
| 慢日志查看 | | |
| 性能监控查看 | | |
| 数据分片平均查看 | | |
| 利用办法监控 | 所有 api 接口有调用次数和可用率监控预警 | | |
| 所有依赖的 rpc 接口要有次数和可用率监控预警 | | |
| 是否配置了零碎存活监控预警 | | |
五 总结
本文从“高可用为什么存在着很大挑战？”的问题开展探讨，强调了需要交付过程中，合作效率的重要性，并指出了为什么要听从“今日事，今日毕”的工作准则。又从架构设计，编码实现，平安上线，部署经营等几个方面，具体介绍了技术落地保障相干的领导标准和落地细节。最初又从上线后经营的角度，给出了应急预案三板斧，标准达标定期自查表等比拟实用的经营保障工具。心愿可能给读者带来帮忙。
