架构师必知必会系列：高可用性与容错设计

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着互联网、移动互联网、物联网等技术的飞速发展，以及云计算、大数据、区块链等新兴技术的崛起，系统架构也面临新的挑战。如何为应用提供高可用的服务是一个重要课题。 本文将从高可用性（High Availability）、负载均衡、异地多活、降级备份、灾难恢复、弹性伸缩等方面进行剖析，为读者全面了解系统架构中的高可用性设计提供了帮助。另外，作者还将结合实际案例，通过开源框架中的配置项和示例代码，阐述分布式系统的容错设计技巧。 阅读完本文，读者将可以清晰地理解什么是高可用性，如何保证服务的高可用性，以及常见的容错设计策略及其适用场景。

2.概念术语说明

2.1 高可用性（HA）

高可用性（HA）是指对于某些不确定性的基础设施服务，在应对各种故障（包括硬件故障、软件故障、网络故障、电源故障等）时仍然能够保持正常运行。这一目标通常要求系统具备以下特征：

1. 可用性（Availability）：系统必须能够正常工作，保证服务持续时间达到99.9%或以上。
2. 冗余性（Redundancy）：系统中需要有多个组件实现冗余，避免单点故障影响整个系统。
3. 分层结构（Layered Design）：系统按照不同层次分为多个子系统，每个子系统都必须要做到高可用，防止某个层次的失败导致整体系统不可用。
4. 自动切换（Failover/Failback）：当发生故障时，系统必须能够快速、有效地切换到另一个正常的子系统上去，无需人工干预。
5. 测试和运维（Testing and Operations）：监控系统的健康状态，并及时发现故障并进行自动恢复。

2.2 负载均衡（LB）

负载均衡（LB）是一种通过将流量分配给多个后端服务器来提升应用性能和可靠性的方法。负载均衡器可以提供最大化的吞吐量和处理能力，同时最小化任何单个后端服务器负担。通过使用负载均衡，可以扩展应用程序的规模和可用性，并且可以缓解由于单个服务器资源限制而引发的问题。

负载均衡器通常具备以下功能：

1. IP地址转换（IP Address Translation）：负载均衡器可以在同一个网络内提供多个VIP（虚拟IP），这些VIP可以映射到不同的物理服务器上。
2. 协议转换（Protocol Translation）：负载均衡器可以对TCP/UDP流量进行透明转发，即使它们没有经过反向代理或者其他网络设备。
3. 智能路由（Intelligent Routing）：负载均衡器可以使用某种算法或规则，根据请求的特点，选择相应的后端服务器。例如，根据访问者地理位置，选择距离最近的服务器。
4. SSL卸载（SSL Offloading）：负载均衡器可以在后端服务器之间共享SSL会话，从而减少会话管理的开销。
5. 流量整形（Traffic Shaping）：负载均衡器可以调整网络带宽，根据后端服务器的负载情况，动态调节网络流量。

2.3 异地多活（Geo-redundancy）

异地多活（Geo-redundancy）是指在两个或更多的地方建立第二层冗余网络，以防止出现全球性的服务中断。为了实现异地多活，系统必须具备以下特性：

1. 区域隔离（Region Isolation）：各个区域之间通过第三层网络进行隔离，以防止跨区域的数据传输。
2. 同步复制（Synchronous Replication）：各个区域中的服务器必须按相同的时间间隔保持完全同步，以确保数据一致性。
3. 异步复制（Asynchronous Replication）：各个区域中的服务器之间存在延迟和异步复制的可能性，但仍然能够保持数据一致性。
4. 数据中心隔离（Data Center Isolation）：各个数据中心之间也需要建立冗余网络，以便减小单个数据中心遭受攻击的风险。

2.4 降级备份（Fallback Backup）

降级备份（Fallback Backup）是一种冗余机制，用于在主库失效时提供服务。降级备份可以由数据库镜像，文件快照，热备份等方式实现。降级备份也可以基于DNS解析，定向路由等手段，将流量引导至备份库。

降级备份通常具备以下功能：

1. 读优先级（Read Priority）：如果主库出现问题，读操作优先访问降级备份。
2. 读拓扑（Read Affinity）：降级备份具有与主库相同的拓扑，允许将读取操作引导至特定区域的服务器。
3. 限流（Throttling）：降级备份可以实现流量控制，防止其压垮主库。
4. 切换事件（Switchover Event）：当主库失效时，系统必须有相应的切换过程，降级备份只能在主库失效时起作用。
5. 总线冗余（Bus Redundancy）：降级备份可以通过连接不同的总线，提供更高的容错率和可靠性。

2.5 灾难恢复（Disaster Recovery）

灾难恢复（Disaster Recovery）是指在紧急情况下，将业务数据迅速转移至备份站点，以确保公司的重要信息安全和业务连续性。灾难恢复主要解决以下三个问题：

1. 数据完整性（Data Integrity）：确保数据的完整性，防止因数据损坏、丢失、篡改等原因造成严重影响。
2. 服务可用性（Service Availability）：确保业务服务可用性，确保服务持续运行，防止意外事故造成的业务中断。
3. 限时恢复（Timely Recovery）：在规定的时间内，完成业务数据恢复，保障公司业务运营不中断。

2.6 弹性伸缩（Auto Scaling）

弹性伸缩（Auto Scaling）是指根据运行状况和负载的变化，自动增加或减少服务器资源，以满足应用的增长需求。弹性伸缩具备以下几个优点：

1. 降低成本：弹性伸缩可以节省成本，在资源利用率达到一定水平时，动态调整资源，缩短停机时间，降低运行成本。
2. 提高性能：弹性伸缩可以优化资源的利用率，提高应用的响应速度，缩短响应时间，提高资源利用率。
3. 自动纠正错误：弹性伸缩可以根据运行状况及负载情况，自动增加或减少服务器数量，避免资源利用率偏低或超出预期范围。
4. 节约成本：弹性伸缩可以节省开发和维护的成本，因为不需要购买大量昂贵的服务器，只需按需付费即可。

2.7 主从架构（Master-Slave Architecture）

主从架构（Master-Slave Architecture）是指一个节点作为主节点，承担所有写操作；多个从节点作为备份节点，承担读操作。主从架构在读操作时，数据被同步复制到所有的从节点，从而实现数据的高度可用。

主从架构通常具备以下特征：

1. 读写分离（Separate Reads from Writes）：主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。这样可以提高读操作的性能，实现读写分离。
2. 简单性（Simplicity）：主从架构仅有一个主节点，不涉及复杂的分片、复制、路由等。
3. 可扩展性（Scalability）：可以通过添加从节点的方式来提高读写性能。
4. 灵活性（Flexibility）：可以随时增加或删除从节点，灵活调整性能。

2.8 容错（Fault Tolerance）

容错（Fault Tolerance）是指系统在遇到故障时仍然能够正常运行的能力。容错通常包含以下几种类型：

1. 冗余（Redundancy）：使用冗余的硬件、软件、网络、存储等设备来防止部分组件失效。
2. 超时（Timeouts）：设置超时值，使得组件在指定时间内没有响应时，可以自动重启。
3. 重试（Retries）：当组件出现故障时，可以尝试重连或重新发送消息。
4. 回退（Rollback）：当组件出现故障时，可以回滚之前的事务，保证数据的一致性。
5. 熔断（Circuit Breaker）：当组件出现故障时，打开电路，避免整个系统瘫痪。

2.9 可用性模式（Availability Patterns）

可用性模式（Availability Patterns）是指满足某类用户需求的系统设计模式。可用性模式的目的是为了解决系统的可用性问题。下面介绍一些常见的可用性模式：

1. 服务器集群模式（Server Clustering）：集群中的服务器部署在不同的物理机架上，实现冗余，提供高可用性。
2. 主从模式（Master Slave）：主节点承担写操作，从节点承担读操作。
3. 主备模式（Active-Standby）：一台服务器作为主节点，另一台服务器作为备节点。当主节点失效时，立刻切换到备节点，保证业务服务的可用性。
4. 镜像模式（Mirroring）：以双主方式部署，所有读操作均由主节点执行，写操作则由另外一台服务器执行。保证数据的一致性。
5. 异步复制模式（Asynchronous Replication）：数据复制到多个节点，提供数据一致性，适用于较高可靠性的数据。

2.10 CAP原理（CAP Theorem）

CAP原理（CAP Theorem）是指在分布式系统中，Consistency（一致性），Availability（可用性）和Partition Tolerance（分区容忍性）不能同时成立。

CAP原理认为，在分布式系统中，数据一致性是基本要求，而可用性和分区容忍性是不矛盾的，最多只能同时拥有两个。

在分布式系统中，每一次写操作都需要由所有节点都确认，因此不能保证一致性。而分区容忍性是指在存在网络分区时，仍然可以接受读写请求。

所以，在分布式系统中，最多只能同时拥有CA或CP或AP中的两个，而不能同时拥有C和A同时拥有的高可用性。

2.11 BASE理论（Basically Available, Soft State, Eventual Consistency）

BASE理论（Basically Available, Soft State, Eventual Consistency）是针对分布式系统设计的一套理论。

BASE理论认为，一个分布式系统不可能同时很好地满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)。

其中，Basically Available (BA)表示系统处于可接受的程度，但不保证一致性。软状态(Soft state)是指系统中的数据存在相对延迟的状态，通常不允许状态完全同步。最终一致性(Eventual consistency)表示系统中的数据在一段时间后会达到一致状态。

BASE理论与CAP原理结合起来，其实还有很多细微差别。比如，在一个分布式系统里，系统划分为读写分离还是分区分离对一致性影响很大。而总体来说，BASE理论和CAP原理都认为，分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性。因此，我们在实际的应用中，需要综合考虑这三者之间的取舍。

3.核心算法原理与具体操作步骤

本章将详细介绍各个容错设计策略。首先，我们会探讨分布式环境下的可靠消息传递。然后，我们再分析冗余存储的容错方案。最后，我们将介绍服务器集群模式、主从模式、主备模式、镜像模式、异步复制模式以及可用性模式。

3.1 可靠消息传递

可靠消息传递（Reliable Messaging）是指基于消息中间件的可靠通信机制。一般有三种可靠消息传递机制：

1. At-most-once delivery：最多一次投递（At most once delivery）是最简单的投递模式，只需要确保消息不会重复投递。这种投递模式下，如果生产者的消息发送成功，消费者可能会收到多次重复消息。
2. At-least-once delivery：至少一次投递（At least once delivery）模式是一种投递模式，它保证每个消息至少投递一次，但可能会重复投递。
3. Exactly-once delivery：确切一次投递（Exactly Once Delivery，EDL）模式是一种投递模式，它在发送方和接收方间建立信道，通过接收者确认是否接收到消息后才能确认消息投递成功。这种模式可以实现精准一次的投递。

除此之外，还可以对消息采用持久化存储来实现消息的可靠性。持久化存储可以确保数据不会丢失，而且即使消息丢失，也有存档方案来保存数据。

3.2 冗余存储的容错方案

冗余存储的容错方案（Redundant Storage Failover Strategy）是指用来应对磁盘失效等问题的策略。一般有两种容错策略：

1. RAID：一种数据冗余技术，可以将多个磁盘组成一个逻辑盘，并将数据通过校验码和奇偶校验等方式存储在不同的磁盘上，防止数据损坏。RAID可以提供高容错性和可靠性。
2. 磁带库：一种存储设备，可以实现数据在多个磁盘的阵列，同时保持数据冗余。如果一个磁盘失效，可以自动切换到另一个磁盘，实现容错。

除了磁盘失效，还有其他硬件故障、软件故障、网络故障等情况可能会导致数据丢失，因此冗余存储的容错策略还应该具备应对这些问题的能力。

3.3 服务器集群模式

服务器集群模式（Server Clustering Pattern）是指多台服务器构成的集群，提供高可用性。服务器集群模式的特点如下：

1. 多个节点部署在不同机器上：服务器集群模式需要部署多台服务器，充分利用服务器资源，提高性能和容错性。
2. 使用集群软件：服务器集群模式使用集群软件，如Hadoop、ZooKeeper等，实现服务器之间的分布式协调，实现高可用性。
3. 自修复能力：服务器集群模式实现自修复能力，当服务器失效时，自动检测到故障并将其替换。

3.4 主从模式

主从模式（Master Slave Pattern）是一种复制架构。在主从模式中，主服务器负责处理客户端的写操作，将数据同步复制到从服务器。从服务器负责处理客户端的读操作。在主从模式中，当主服务器出现故障时，可以自动故障转移到从服务器，保证服务的可用性。

主从模式的特点如下：

1. 读写分离：主从模式是读写分离的，读操作在主服务器上处理，写操作在从服务器上处理，提高了性能。
2. 数据一致性：主从模式数据一致性非常好，只需要等待从服务器的数据同步就可以了。
3. 服务器角色动态改变：在主从模式下，可以动态改变服务器的角色，比如主服务器失效时可以切换到从服务器。

3.5 主备模式

主备模式（Active Standby Pattern）是一种容错模式，即一台服务器作为主服务器，另一台服务器作为备服务器。当主服务器出现故障时，可以切换到备服务器继续提供服务。主备模式的特点如下：

1. 节点数量：主备模式中只有两台服务器，一台作为主服务器，一台作为备服务器。
2. 只读节点：主备模式中只有主服务器处理写操作，备服务器只能处理读操作，可以进一步提高性能。
3. 节点角色：主备模式中，只有一台服务器提供服务，其他的服务器都是备份服务器，如果主服务器失效，备服务器自动切换到主服务器。

3.6 镜像模式

镜像模式（Mirroring Pattern）是一种常见的容错模式，由两台服务器组成。一台服务器作为主服务器，负责处理客户端的写操作，将数据同步复制到另一台服务器上的从服务器。另一台服务器作为从服务器，负责处理客户端的读操作。

当主服务器出现故障时，可以自动故障切换到从服务器，保证服务的可用性。镜像模式的特点如下：

1. 读写分离：镜像模式也是读写分离的，读操作在主服务器上处理，写操作在从服务器上处理。
2. 数据一致性：镜像模式数据一致性也很好，只需要等待从服务器的数据同步就可以了。
3. 数据同步时间：镜像模式的数据同步时间比较长，通常会花费几秒钟到几十秒钟的时间。

3.7 异步复制模式

异步复制模式（Asynchronous Replication Pattern）是一种数据复制模式，与主从模式类似，但是异步复制模式不强依赖于服务器间的实时数据同步。异步复制模式由一个主服务器和多个从服务器组成。当主服务器的数据发生更新时，首先将数据更新通知到其他从服务器。当从服务器中的数据达到一定程度后，才更新到主服务器。

异步复制模式的特点如下：

1. 数据可靠性：异步复制模式的数据可靠性很高，因为数据只需要复制到距离最近的几个服务器，不会造成网络阻塞，也不会占用太多网络资源。
2. 可动态扩容：异步复制模式可以动态扩容，通过增加从服务器实现读操作的横向扩展。
3. 性能调优：异步复制模式的性能调优比较复杂，需要根据业务情况进行调优。

3.8 可用性模式概览

在本文中，我们已经介绍了系统架构中常见的可用性模式。为了更好的理解这些模式，下面我们通过可用性模式图示了解一下：

图1: 可用性模式图示

上图展示了系统架构中常见的可用性模式。不同的颜色代表不同的模式，蓝色代表主服务器、绿色代表从服务器、橙色代表备份服务器，有助于我们理解这些模式的关系。

对于服务器集群模式，它可以保证系统的高可用性，因为集群中的多台服务器通过分布式协调可以互相感知对方，可以进行自我修复。

主从模式和异步复制模式都可以实现读写分离，保证系统的高可用性。虽然它们数据一致性不好，但它们都可以保证系统的高可用性。

主备模式和镜像模式都可以提供高可用性，但它们也有自己的局限性。主备模式只能支持两台服务器，并且只支持读操作，而镜像模式支持读写操作，且要求数据同步时间比较长。

在实际的应用场景中，我们可以根据我们的业务场景选择不同的模式，根据需要组合不同的模式来构建一个可靠的、高可用的系统。