转自美团点评技术博客：https://tech.meituan.com/high-availability-systems-dianping.html
所谓高可用性指的是系统如何保证比较高的服务可用率，在出现故障时如何应对，包括及时发现、故障转移、尽快从故障中恢复等等。本文主要以点评的交易系统的演进为主来描述如何做到高可用，并结合了一些自己的经验。需要强调的是，高可用性只是一个结果，应该更多地关注迭代过程，关注业务发展。
可用性的理解
理解目标
业界高可用的目标是几个9，对于每一个系统，要求是不一样的。研发人员对所设计或者开发的系统，要知道用户规模及使用场景，知道可用性的目标。
比如，5个9的目标对应的是全年故障5分钟。
拆解目标
几个9的目标比较抽象，需要对目标进行合理的分解，可以分解成如下两个子目标。
频率要低：减少出故障的次数
不出问题，一定是高可用的，但这是不可能的。系统越大、越复杂，只能尽量避免问题，通过系统设计、流程机制来减少出问题的概率。但如果经常出问题，后面恢复再快也是没有用的。
时间要快：缩短故障的恢复时间
故障出现时，不是解决或者定位到具体问题，而是快速恢复是第一要务的，防止次生灾害，问题扩大。这里就要求要站在业务角度思考，而不仅是技术角度思考。
下面，我们就按这两个子目标来分别阐述。
频率要低：减少出故障的次数
设计：根据业务变化不断进行迭代
以点评交易系统的演进过程为例。
幼儿时期：2012年前
使命：满足业务要求，快速上线。
因为2011年要快速地把团购产品推向市场，临时从各个团队抽取的人才，大部分对.NET更熟悉，所以使用.NET进行了第一代的团购系统设计。毕竟满足业务要求是第一的，还没有机会遇到可用性等质量问题。考虑比较简单，即使都挂了，量也比较小，出现问题，重启、扩容、回滚就解决问题了。
系统架构如下图所示。
少年时期：垂直拆分（2012-2013）
使命：研发效率&故障隔离。
当2012年在团单量从千到万量级变化，用户每日的下单量也到了万级时候，需要考虑的是迭代速度、研发效率。垂直拆分，有助于保持小而美的团队，研发效率才能更高。另外一方面也需要将各个业务相互隔离，比如商品首页的展示、商品详情页的展示，订单、支付流程的稳定性要求不一样。前面可以缓存，可以做静态化来保证可用性，提供一些柔性体验。后面支付系统做异地容灾，比如我们除了南汇机房支付系统，在宝山机房也部署了，只是后来发现这个系统演进太快，没有工具和机制保证双机房更新，所以后来也不好使用了。
系统演进如下图所示。服务垂直化了，但是数据没有完整隔离开，服务之间还需要互相访问非自己的数据。
青年时期：服务做小，不共享数据（2014-2015）
使命：支撑业务快速发展，提供高效、高可用的技术能力。
从2013年开始，Deal－service （商品系统）偶尔会因为某一次大流量（大促或者常规活动）而挂掉，每几个月总有那么一次，基本上可用性就在3个9徘徊。这里订单和支付系统很稳定，因为流量在商品详情页到订单有一个转化率，流量大了详情页就挂了，订单也就没有流量了。后来详情页的静态化比较好了，能减少恢复的速度，能降级，但是Deal-service的各个系统依赖太深了，还是不能保证整体端到端的可用性。
所以2014年对Deal-service做了很大的重构，大系统做小，把商品详情系统拆成了无数小服务，比如库存服务、价格服务、基础数据服务等等。这下商品详情页的问题解决了，后面压力就来了，订单系统的压力增大。2014年10月起，订单系统、支付系统也启动了全面微服务化，经过大约1年的实践，订单系统、促销系统、支付系统这3个领域后面的服务总和都快上百个了，后面对应的数据库20多个，这样能支撑到每日订单量百万级。
业务的增长在应用服务层面是可以扩容的，但是最大的单点——数据库是集中式的，这个阶段我们主要是把应用的数据访问在读写上分离，数据库提供更多的从库来解决读的问题，但是写入仍然是最大的瓶颈（MySQL的读可以扩展，而写入QPS也就小2万）。
这时系统演变成如下图所示。这个架构大约能支撑QPS 3000左右的订单量。
成年时期：水平拆分（2015至今）
使命：系统要能支撑大规模的促销活动，订单系统能支撑每秒几万的QPS，每日上千万的订单量。
2015年的917吃货节，流量最高峰，如果我们仍然是前面的技术架构，必然会挂掉。所以在917这个大促的前几个月，我们就在订单系统进行了架构升级和水平拆分，核心就是解决数据单点，把订单表拆分成了1024张表，分布在32个数据库，每个库32张表。这样在可见的未来都不用太担心了。
虽然数据层的问题解决了，但是我们还是有些单点，比如我们用的消息队列、网络、机房等。举几个我过去曾经遇到的不容易碰到的可用性问题：
服务的网卡有一个坏了，没有被监测到，后来发现另一个网卡也坏了，这样服务就挂了。
我们使用 cache的时候发现可用性在高峰期非常低，后来发现这个cache服务器跟公司监控系统CAT服务器在一个机柜，高峰期的流量被CAT占了一大半，业务的网络流量不够了。
917大促的时候我们对消息队列这个依赖的通道能力评估出现了偏差，也没有备份方案，所以造成了一小部分的延迟。
这个时期系统演进为下图这样：
未来：思路仍然是大系统做小，基础通道做大，流量分块
大系统做小，就是把复杂系统拆成单一职责系统，并从单机、主备、集群、异地等架构方向扩展。
基础通道做大就是把基础通信框架、带宽等高速路做大。
流量分块就是把用户流量按照某种模型拆分，让他们聚合在某一个服务集群完成，闭环解决。
系统可能会演进为下图这样：
上面点评交易系统的发展几个阶段，只以业务系统的演进为例。除了这些还有CDN、DNS、网络、机房等各个时期遇到的不同的可用性问题，真实遇到过的就有：联通的网络挂了，需要切换到电信；数据库的电源被人踢掉了，等等。
易运营
高可用性的系统一定是可运营的。听到运营，大家更多想到的是产品运营，其实技术也有运营——线上的质量、流程的运营，比如，整个系统上线后，是否方便切换流量，是否方便开关，是否方便扩展。这里有几个基本要求：
可限流
线上的流量永远有想不到的情况，在这种情况下，系统的稳定吞吐能力就非常重要了，高并发的系统一般采取的策略是快速失败机制，比如系统QPS能支撑5000，但是1万的流量过来，我能保证持续的5000，其他5000我快速失败，这样很快1万的流量就被消化掉了。比如917的支付系统就是采取了流量限制，如果超过某一个流量峰值，我们就自动返回“请稍后再试”等。
无状态
应用系统要完全无状态，运维才能随便扩容、分配流量。
降级能力
降级能力是跟产品一起来看的，需要看降级后对用户体验的影响。简单的比如：提示语是什么。比如支付渠道，如果支付宝渠道挂了，我们挂了50% ，支付宝旁边会自动出现一个提示，表示这个渠道可能不稳定，但是可以点击；当支付宝渠道挂了100% ，我们的按钮变成灰色的，不能点击，但也会有提示，比如换其他支付渠道（刚刚微信支付还挂了，就又起作用了）。另一个案例，我们在917大促的时候对某些依赖方，比如诚信的校验，这种如果判断比较耗资源，又可控的情况下，可以通过开关直接关闭或者启用。
可测试
无论架构多么完美，验证这一步必不可少，系统的可测试性就非常重要。
测试的目的要先预估流量的大小，比如某次大促，要跟产品、运营讨论流量的来源、活动的力度，每一张页面的，每一个按钮的位置，都要进行较准确的预估。
此外还要测试集群的能力。有很多同学在实施的时候总喜欢测试单台，然后水平放大，给一个结论，但这不是很准确，要分析所有的流量在系统间流转时候的比例。尤其对流量模型的测试（要注意高峰流量模型跟平常流量模型可能不一致）系统架构的容量测试，比如我们某一次大促的测试方法
从上到下评估流量，从下至上评估能力：发现一次订单提交有20次数据库访问，读写比例高峰期是1:1，然后就跟进数据库的能力倒推系统应该放入的流量，然后做好前端的异步下单，让整个流量平缓地下放到数据库。
降低发布风险
严格的发布流程
目前点评的发布都是开发自己负责，通过平台自己完成的。上线的流程，发布的常规流程模板如下：
灰度机制
服务器发布是分批的，按照10%、30%、50%、100%的发布，开发人员通过观察监控系统的曲线及系统的日志，确定业务是否正常。
线上的流量灰度机制，重要功能上线能有按照某种流量灰度上线能力。
可回滚是标配，最好有最坏情况的预案。
时间要快：缩短故障的恢复时间
如果目标就要保证全年不出故障或者出了故障在5分钟之内能解决，要对5分钟进行充分的使用。5分钟应该这样拆解：1分钟发现故障，3分钟定位故障出现在哪个服务，再加上后面的恢复时间。就是整个时间的分解，目前我们系统大致能做到前面2步，离整体5个9的目标还有差距，因为恢复的速度跟架构的设计，信息在开发、运维、DBA之间的沟通速度及工具能力，及处理问题人员的本身能力有关。
生命值：
持续关注线上运行情况
熟悉并感知系统变化，要快就要熟，熟能生巧，所以要关注线上运营情况。
了解应用所在的网络、服务器性能、存储、数据库等系统指标。
能监控应用的执行状态，熟悉应用自己的QPS、响应时间、可用性指标，并对依赖的上下游的流量情况同样熟悉。
保证系统稳定吞吐
系统如果能做好流量控制、容错，保证稳定的吞吐，能保证大部分场景的可用，也能很快地消化高峰流量，避免出现故障，产生流量的多次高峰。
故障时
快速的发现机制
告警的移动化
系统可用性的告警应该全部用微信、短信这种能保证找到人的通信机制。
告警的实时化
目前我们只能做到1分钟左右告警。
监控的可视化
我们系统目前的要求是1分钟发现故障，3分钟定位故障。这就需要做好监控的可视化，在所有关键service里面的方法层面打点，然后做成监控曲线，不然3分钟定位到具体是哪个地方出问题，比较困难。点评的监控系统CAT能很好的提供这些指标变化，我们系统在这些基础上也做了一些更实时的能力，比如订单系统QPS就是秒级的监控曲线。
有效的恢复机制
比如运维的四板斧：回滚、重启、扩容、下服务器。在系统不是很复杂、流量不是很高的情况下，这能解决问题，但大流量的时候就很难了，所以要更多地从流量控制、降级体验方面下功夫。
几点经验
珍惜每次真实高峰流量，建立高峰期流量模型。
因为平常的压力测试很难覆盖到各种情况，而线上的真实流量能如实地反映出系统的瓶颈，能较真实地评估出应用、数据库等在高峰期的表现。
珍惜每次线上故障复盘，上一层楼看问题，下一层楼解决问题。
线上出问题后，要有一套方法论来分析，比如常见的“5W”，连续多问几个为什么，然后系统思考解决方案，再逐渐落地。
可用性不只是技术问题。
系统初期：以开发为主；
系统中期：开发＋DBA＋运维为主；
系统后期：技术＋产品＋运维＋DBA。
系统较简单、量较小时，开发同学能比较容易地定位问题并较容易解决问题。
当系统进入较复杂的中期时，就需要跟运维、数据库的同学一起来看系统的瓶颈。
当系统进入复杂的后期时，系统在任何时候都要考虑不可用的时候如何提供柔性体验，这就需要从产品角度来思考。
单点和发布是可用性最大的敌人。
可用性要解决的核心问题就是单点，比如常见的手段：垂直拆分、水平拆分、灰度发布；单机到主备、集群、异地容灾等等。
另外，系统发布也是引起系统故障的关键点，比如常见的系统发布、数据库维护等其他引起系统结构变化的操作。