大型网站技术架构-5 万无一失：网站的高可用架构
读书笔记 摘自：《大型网站技术架构：核心原理与案例分析-李智慧》
5 万无一失：网站的高可用架构
网站的可用性更牵动人们的神经，大型网站的不可用事故直接影响公司形象和利益，许多互联网公司都将网站可用性列入工程师的绩效考核，与奖金升迁等利益挂钩。
5.1 网站可用性的度量与考核
5.1.1 网站可用性度量
网站不可用时间（故障时间）=故障修复时间点-故障发现（报告）时间点
网站年度可用性指标＝（1-网站不可用时间/年度总时间）×100%
对于大多数网站而言，2个9是基本可用，网站年度不可用时间小于88小时；3个9是较高可用，网站年度不可用时间小于9小时；4个9是具有自动恢复能力的高可用，网站年度不可用时间小于53分钟；5个9是极高可用性，网站年度不可用时间小于5分钟。
5.1.2 网站可用性考核
崇尚创新和风险的企业会对可用性要求稍低一些；业务快速增长的网站忙于应对指数级增长的用户，也会降低可用性的标准；服务于收费用户的网站则会比服务于免费用户的网站对可用性更加敏感
5.2 高可用的网站架构
互联网公司更多地采用PC级服务器、开源的数据库和操作系统，这些廉价的设备在节约成本的同时也降低了可用性，特别是服务器硬件设备，低价的商业级服务器一年宕机一次是一个大概率事件，而那些高强度频繁读写的普通硬盘，损坏的概率则要更高一些。
实现上述高可用架构的主要手段是数据和服务的冗余备份及失效转移，一旦某些服务器宕机，就将服务切换到其他可用的服务器上，如果磁盘损坏，则从备份的磁盘读取数据。
不同的业务产品会部署在不同的服务器集群上
位于数据层的服务器情况比较特殊，数据服务器上存储着数据，为了保证服务器宕机时数据不丢失，数据访问服务不中断，需要在数据写入时进行数据同步复制，将数据写入多台服务器上，实现数据冗余备份。当数据服务器宕机时，应用程序将访问切换到有备份数据的服务器上。
每次网站发布都需要关闭服务，重新部署系统，整个过程相当于服务器宕机。
5.3 高可用的应用
应用层主要处理网站应用的业务逻辑，因此有时也称作业务逻辑层，应用的一个显著特点是应用的无状态性。
所谓无状态的应用是指应用服务器不保存业务的上下文信息，而仅根据每次请求提交的数据进行相应的业务逻辑处理，多个服务实例（服务器）之间完全对等，请求提交到任意服务器，处理结果都是完全一样的。
5.3.1 通过负载均衡进行无状态服务的失效转移
对于应用服务器集群，实现这种服务器可用状态实时监测、自动转移失败任务的机制是负载均衡。
在网站应用中，当集群中的服务是无状态对等时，负载均衡可以起到事实上高可用的作用
由于负载均衡在应用层实际上起到了系统高可用的作用，因此即使某个应用访问量非常少，只用一台服务器提供服务就绰绰有余，但如果需要保证该服务高可用，也必须至少部署两台服务器，使用负载均衡技术构建一个小型的集群。
Session复制
Session复制是早期企业应用系统使用较多的一种服务器集群Session管理机制。
这种方案虽然简单，从本机读取Session信息也很快速，但只能使用在集群规模比较小的情况下。Session绑定
Session绑定可以利用负载均衡的源地址Hash算法实现，负载均衡服务器总是将来源于同一IP的请求分发到同一台服务器上（也可以根据Cookie信息将同一个用户的请求总是分发到同一台服务器上，当然这时负载均衡服务器必须工作在HTTP协议层上利用Cookie记录Session
早期的企业应用系统使用C/S（客户端/服务器）架构，一种管理Session的方式是将Session记录在客户端，每次请求服务器的时候，将Session放在请求中发送给服务器，服务器处理完请求后再将修改过的Session响应给客户端。
事实上，许多网站都或多或少地使用Cookie记录Session。Session服务器
利用独立部署的Session服务器（集群）统一管理Session，应用服务器每次读写Session时，都访问Session服务器
这种解决方案事实上是将应用服务器的状态分离，分为无状态的应用服务器和有状态的Session服务器，然后针对这两种服务器的不同特性分别设计其架构。
对于有状态的Session服务器，一种比较简单的方法是利用分布式缓存、数据库等，在这些产品的基础上进行包装，使其符合Session的存储和访问要求
5.4 高可用的服务
可复用的服务模块为业务产品提供基础公共服务，大型网站中这些服务通常都独立分布式部署，被具体应用远程调用。可复用的服务和应用一样，也是无状态的服务，因此可以使用类似负载均衡的失效转移策略实现高可用的服务。
分级管理
运维上将服务器进行分级管理，核心应用和服务优先使用更好的硬件，在运维响应速度上也格外迅速。
同时在服务部署上也进行必要的隔离，避免故障的连锁反应。超时设置
在应用程序中设置服务调用的超时时间，一旦超时，通信框架就抛出异常，应用程序根据服务调度策略，可选择继续重试或将请求转移到提供相同服务的其他服务器上。异步调用
应用对服务的调用通过消息队列等异步方式完成，避免一个服务失败导致整个应用请求失败的情况。
当然不是所有服务调用都可以异步调用，对于获取用户信息这类调用，采用异步方式会延长响应时间，得不偿失。对于那些必须确认服务调用成功才能继续下一步操作的应用也不合适使用异步调用。服务降级
在网站访问高峰期，服务可能因为大量的并发调用而性能下降，严重时可能会导致服务宕机。为了保证核心应用和功能的正常运行，需要对服务进行降级。降级有两种手段：拒绝服务及关闭服务。
淘宝在每年的“双十一”促销中就使用这种方法，在系统最繁忙的时段关闭“评价”、“确认收货”等非核心服务，以保证核心交易服务的顺利完成。幂等性设计
应用调用服务失败后，会将调用请求重新发送到其他服务器，但是这个失败可能是虚假的失败。
必须在服务层保证服务重复调用和调用一次产生的结果相同，即服务具有幂等性。
对于转账交易等操作，问题就会比较复杂，需要通过交易编号等信息进行服务调用有效性校验，只有有效的操作才能继续执行。
5.5 高可用的数据
对许多网站而言，数据是其最宝贵的物质资产，硬件可以购买，软件可以重写，但是多年运营积淀下来的各种数据（用户数据、交易数据、商品数据……），代表着历史，已经成为过往，不能再重来，一旦失去，对网站的打击可以说是毁灭性的，因此可以说，保护网站的数据就是保护企业的命脉。
保证数据存储高可用的手段主要是数据备份和失效转移机制。
扩大缓存服务器集群规模的一个简单手段就是整个网站共享同一个分布式缓存集群，单独的应用和产品不需要部署自己的缓存服务器，只需要向共享缓存集群申请缓存资源即可。
5.5.1 CAP原理
为了保证数据的高可用，网站通常会牺牲另一个也很重要的指标：数据一致性。
高可用的数据有如下几个层面的含义。
数据持久性
保证数据可持久存储，在各种情况下都不会出现数据丢失的问题。
数据可访问性
数据一致性
在数据有多份副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就会造成各个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。
CAP原理认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性（Consistency）、数据可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance，系统具有跨网络分区的伸缩性）这三个条件
在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性（A）和伸缩性（P），而在某种程度上放弃一致性（C）。
CAP原理对于可伸缩的分布式系统设计具有重要意义，在系统设计开发过程中，不恰当地迎合各种需求，企图打造一个完美的产品，可能会使设计进入两难境地，难以为继。
具体说来，数据一致性又可分为如下几点。
数据强一致
数据用户一致
数据最终一致
5.5.2 数据备份
数据冷备作为一种传统的数据保护手段，依然在网站日常运维中使用，同时在网站实时在线业务中，还需要进行数据热备，以提供更好的数据可用性。
数据热备可分为两种：异步热备方式和同步热备方式。
同步热备具体实现的时候，为了提高性能，在应用程序客户端并发向多个存储服务器同时写入数据，然后等待所有存储服务器都返回操作成功的响应后，再通知应用程序写操作成功。
关系数据库热备机制就是通常所说的Master-Slave同步机制。Master-Slave机制不但解决了数据备份问题，还改善了数据库系统的性能，实践中，通常使用读写分离的方法访问Slave和Master数据库，写操作只访问Master数据库，读操作只访问Slave数据库。
5.5.3 失效转移
若数据服务器集群中任何一台服务器宕机，那么应用程序针对这台服务器的所有读写操作都需要重新路由到其他服务器，保证数据访问不会失败，这个过程叫作失效转移。
失效转移操作由三部分组成：失效确认、访问转移、数据恢复。
系统确认一台服务器是否宕机的手段有两种：心跳检测和应用程序访问失败报告
如果存储是不对等的，那么就需要重新计算路由，选择存储服务器。
因为某台服务器宕机，所以数据存储的副本数目会减少，必须将副本的数目恢复到系统设定的值
5.6 高可用网站的软件质量保证
在网站运维实践中，除了网络、服务器等硬件故障导致的系统可用性风险外，还有来自软件系统本身的风险。
5.6.1 网站发布
设计一个网站的高可用架构时，需要考虑的服务器宕机概率不是物理上的每年一两次，而是事实上的每周一两次。
发布过程中，每次关闭的服务器都是集群中的一小部分，并在发布完成后立即可以访问，因此整个发布过程不影响用户使用。
5.6.2 自动化测试
为了保证系统没有引入未预料的Bug，网站测试还是需要对整个网站功能进行全面的回归测试。此外还需要测试各种浏览器的兼容性。在发布频繁的网站应用中，如果使用人工测试，成本、时间及测试覆盖率都难以接受。
比较流行的Web自动化测试工具是ThoughtWorks开发的Selenium。Selenium运行在浏览器中，模拟用户操作进行测试，因此Selenium可以同时完成Web功能测试和浏览器兼容测试。
5.6.3 预发布验证
因此在网站发布时，并不是把测试通过的代码包直接发布到线上服务器，而是先发布到预发布机器上，开发工程师和测试工程师在预发布服务器上进行预发布验证，执行一些典型的业务流程，确认系统没有问题后才正式发布。预发布服务器是一种特殊用途的服务器，它和线上的正式服务器唯一的不同就是没有配置在负载均衡服务器上，外部用户无法访问
有可能会因为预发布验证而引入问题。因为预发布服务器连接的是真实的生产环境，所有的预发布验证操作都是真实有效的数据，这些操作也许会引起不可预期的问题。
在网站应用中强调的一个处理错误的理念是快速失败（fast failed），即如果系统在启动时发现问题就立刻抛出异常，停止启动让工程师介入排查错误，而不是启动后执行错误的操作。
5.6.4 代码控制
网站代码控制的核心问题是如何进行代码管理，既能保证代码发布版本的稳定正确，同时又能保证不同团队的开发互不影响。
5.6.5 自动化发布
主干开发、分支发布
分支开发，主干发布
分支开发，主干发布方式，各个分支独立进行，互不干扰，可以使不同发布周期的开发在同一应用中进行。
由于火车发布模型是基于规则驱动的流程，所以这个流程可以自动化。采用火车发布模型的网站会开发一个自动化发布的工具实现发布过程的自动化。
5.6.6 灰度发布
应用发布成功后，仍然可能发现因为软件问题而引入的故障，这时候就需要做发布回滚，即卸载刚刚发布的软件，将上一个版本的软件包重新发布，使系统复原，消除故障。
灰度发布也常用于用户测试，即在部分服务器上发布新版本，其余服务器保持老版本（或者发布另一个版本），然后监控用户操作行为，收集用户体验报告，比较用户对两个版本的满意度，以确定最终的发布版本。这种手段也被称作AB测试。
5.7 网站运行监控
“不允许没有监控的系统上线”，这是许多网站架构师在做项目上线评审时常说的一句话。
5.7.1 监控数据采集
- 用户行为日志收集
服务器端日志收集。
客户端浏览器日志收集。
大型网站的用户日志数据量惊人，数据存储与计算压力很大，目前许多网站逐步开发基于实时计算框架Storm的日志统计与分析工具。 - 服务器性能监控
目前网站使用比较广泛的开源性能监控工具是Ganglia，它支持大规模服务器集群，并支持以图形的方式在浏览器展示实时性能曲线。 - 运行数据报告
对于服务器性能监控，网站运维人员可以在初始化系统时统一部署，应用程序开发完全不关心服务器性能监控。
5.7.2 监控管理
系统报警
监控管理系统可以配置报警阈值和值守人员的联系方式，报警方式除了邮件，即时通信工具，还可以配置手机短信，语音报警，系统发生报警时，工程师即使在千里之外、夜里睡觉也能被及时通知，迅速响应。
失效转移
自动优雅降级
优雅降级是指网站为了应付突然爆发的访问高峰，主动关闭部分功能，释放部分系统资源，保证网站核心功能正常访问的一个手段。
5.8 小结
工程师对架构做了许多优化、对代码做了很多重构，对性能、扩展性、伸缩性做了很多改善，但别人未必能直观地感受到，也许你的直接领导都不知道你做的这些意义何在。但如果你负责的产品出了重大故障，CEO都会知道你的名字。事物总是先求生存，然后求发展。保证网站可用，万无一失，任重而道远。
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