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首页 › 业界区 › 业界 ›系统高可用的 10 条军规

系统高可用的 10 条军规

羊夏菡 3 天前
前言

系统高可用是非常经典的问题，无论在面试，还是实际工作中，都经常会遇到。
这篇文章跟大家一起聊聊，保证系统高可用的10个小技巧，希望对你会有所帮助。
1.webp

1 冗余部署

场景：某电商大促期间，数据库主节点突然宕机，导致全站交易瘫痪。
问题：单节点部署的系统，一旦关键组件（如数据库、消息队列）故障，业务直接归零。
解决方案：通过主从复制、集群化部署实现冗余。例如MySQL主从同步，Redis Sentinel哨兵机制。
2.webp

MySQL主从配置如下：
  1. -- 主库配置
  2. CHANGE MASTER TO
  3. MASTER_HOST='master_host',
  4. MASTER_USER='replica_user',
  5. MASTER_PASSWORD='password',
  6. MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
  7. MASTER_LOG_POS=154;
  9. -- 从库启动复制
  10. START SLAVE;
复制代码
效果：主库宕机时，从库自动切换为可读写状态，业务无感知。
2 服务熔断

场景：支付服务响应延迟，导致订单服务线程池耗尽，引发连锁故障。
问题：服务依赖链中某个环节异常，会像多米诺骨牌一样拖垮整个系统。
解决方案：引入熔断器模式，例如Hystrix或Resilience4j。
Resilience4j熔断配置如下：
  1. CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
  2.     .failureRateThreshold(50)  // 失败率超过50%触发熔断
  3.     .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
  4.     .build();
  5. CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.of("paymentService", config);
  7. // 调用支付服务
  8. Supplier<String> supplier = () -> paymentService.call();
  9. Supplier<String> decoratedSupplier = CircuitBreaker
  10.     .decorateSupplier(circuitBreaker, supplier);
复制代码
效果：当支付服务失败率飙升时，自动熔断并返回降级结果（如“系统繁忙，稍后重试”）。
3 流量削峰

场景：秒杀活动开始瞬间，10万QPS直接击穿数据库连接池。
问题：突发流量超过系统处理能力，导致资源耗尽。
解决方案：引入消息队列（如Kafka、RocketMQ）做异步缓冲。
用户下单的系统流程图如下：
3.webp

RocketMQ生产者的示例代码：
  1. DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("seckill_producer");
  2. producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
  3. producer.start();
  4. Message msg = new Message("seckill_topic", "订单数据".getBytes());
  5. producer.send(msg);
复制代码
效果：将瞬时10万QPS的请求平滑处理为数据库可承受的2000 TPS。
4 动态扩容

场景：日常流量100台服务器足够，但大促时需要快速扩容到500台。
问题：固定资源无法应对业务波动，手动扩容效率低下。
解决方案：基于Kubernetes的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）。
K8s HPA 的配置如下：
  1. apiVersion: autoscaling/v2
  2. kind: HorizontalPodAutoscaler
  3. metadata:
  4.   name: order-service-hpa
  5. spec:
  6.   scaleTargetRef:
  7.     apiVersion: apps/v1
  8.     kind: Deployment
  9.     name: order-service
  10.   minReplicas: 2
  11.   maxReplicas: 10
  12.   metrics:
  13.   - type: Resource
  14.     resource:
  15.       name: cpu
  16.       target:
  17.         type: Utilization
  18.         averageUtilization: 60
复制代码
效果：CPU利用率超过60%时自动扩容，低于30%时自动缩容。
5 灰度发布

场景：新版本代码存在内存泄漏，全量发布导致线上服务崩溃。
问题：一次性全量发布风险极高，可能引发全局故障。
解决方案：基于流量比例的灰度发布策略。
Istio流量染色配置如下：
  1. apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
  2. kind: VirtualService
  3. metadata:
  4.   name: bookinfo
  5. spec:
  6.   hosts:
  7.   - bookinfo.com
  8.   http:
  9.   - route:
  10.     - destination:
  11.         host: reviews
  12.         subset: v1
  13.       weight: 90  # 90%流量走老版本
  14.     - destination:
  15.         host: reviews
  16.         subset: v2
  17.       weight: 10  # 10%流量走新版本
复制代码
效果：新版本异常时，仅影响10%的用户，快速回滚无压力。
6 降级开关

场景：推荐服务超时导致商品详情页加载时间从200ms飙升到5秒。
问题：非核心功能异常影响核心链路用户体验。
解决方案：配置中心增加降级开关，如果遇到紧急情况，能   动态降级非关键服务。
Apollo配置中心的示例代码如下：
  1. @ApolloConfig
  2. private Config config;
  4. public ProductDetail getDetail(String productId) {
  5.     if(config.getBooleanProperty("recommend.switch", true)) {
  6.         // 调用推荐服务
  7.     }
  8.     // 返回基础商品信息
  9. }
复制代码
效果：关闭推荐服务后，详情页响应时间恢复至200ms以内。
7 全链路压测

场景：某金融系统在真实流量下暴露出数据库死锁问题。
问题：测试环境无法模拟真实流量特征，线上隐患难以发现。
解决方案：基于流量录制的全链路压测。
实施步骤：

  • 线上流量录制（如Jmeter+TCPCopy）
  • 影子库隔离（压测数据写入隔离存储）
  • 压测数据脱敏
  • 执行压测并监控系统瓶颈
效果：提前发现数据库连接池不足、缓存穿透等问题。
8 数据分片

场景：用户表达到10亿行，查询性能断崖式下降。
问题：单库单表成为性能瓶颈。
解决方案：基于ShardingSphere的分库分表。
分库分表的配置如下：
  1. sharding:
  2.   tables:
  3.     user:
  4.       actualDataNodes: ds_${0..1}.user_${0..15}
  5.       tableStrategy:
  6.         standard:
  7.           shardingColumn: user_id
  8.           preciseAlgorithmClassName: HashModShardingAlgorithm
  9.           preciseAlgorithmType: HASH_MOD
  10.           shardingCount: 16
复制代码
效果：10亿数据分散到16个物理表，查询性能提升20倍。
9 混沌工程

场景：某次机房网络抖动导致服务不可用3小时。
问题：系统健壮性不足，故障恢复能力弱。
解决方案：使用ChaosBlade模拟故障。
示例命令：
  1. # 模拟网络延迟
  2. blade create network delay --time 3000 --interface eth0
  4. # 模拟数据库节点宕机
  5. blade create docker kill --container-id mysql-node-1
复制代码
效果：提前发现缓存穿透导致DB负载过高的问题，优化缓存击穿防护策略。
10 立体化监控

场景：磁盘IOPS突增导致订单超时，但运维人员2小时后才发现。
问题：监控维度单一，无法快速定位根因。
解决方案：构建Metrics-Log-Trace三位一体监控体系。
技术栈组合：

  • Metrics：Prometheus + Grafana（资源指标）
  • Log：ELK（日志分析）
  • Trace：SkyWalking（调用链追踪）
定位问题流程如下 ：
  1. CPU利用率 > 80% → 关联日志检索 → 定位到GC频繁 →
  2. 追踪调用链 → 发现某个DAO层SQL未走索引
复制代码
效果：故障定位时间从小时级缩短到分钟级。
总结

系统高可用建设就像打造一艘远洋巨轮。
冗余部署是双发动机，熔断降级是救生艇，监控体系是雷达系统。
但真正的关键在于：

  • 故障预防比故障处理更重要（如混沌工程）
  • 自动化是应对复杂性的唯一出路（如K8s弹性扩缩）
  • 数据驱动的优化才是王道（全链路压测+立体监控）
没有100%可用的系统，但通过这10个实战技巧，我们可以让系统的可用性从99%提升到99.99%。
这0.99%的提升，可能意味着每年减少8小时的故障时间——而这，正是架构师价值的体现。
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羊夏菡
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