阿里架构师的架构设计——详解高可用架构设计

前言:海恩法则和墨菲定律

海恩法则

  • 事故的发生是量的积累的结果。
  • 再好的技术、再完美的规章 , 在实际操作层面也无法取代人自身的素质和责任心 。

墨菲定律

  • 任何事情都没有表面看起来那么简单 。
  • 所有事情的发展都会比你预计的时间长 。
  • 会出错的事总会出错。
  • 如果你担心某种情况发生,那么它更有可能发生 。

警示我们,在互联网公司里,对生产环境发生的任何怪异现象和问题 都不要轻易忽视,对于其背后的原因一定要彻查。同样,海恩法则也强调任何严重事故的背后 都是多次小问题的积累,积累到一定的量级后会导致质变,严重的问题就会浮出水面 。 那么,我们需要对线上服务产生的任何征兆,哪怕是一个小问题,也要刨根问底: 这就需要我们有技术攻关的能力,对任何现象都要秉着以下原则: 为什么发生? 发生了怎么应对? 怎么恢复? 怎么避免? 对问题要彻查,不能因为问题的现象不明显而忽略 。

一、可用性度量和考核

业务可用性

所谓业务可用性(availability)也即系统正常运行时间的百分比,架构组最主要的 KPI (Key Performance Indicators ,关键业绩指标)。对于我们提供的服务(web,api)来说,现在业界更倾向用 N 个9 来量化可用性, 最常说的就是类似 “4个9(也就是99.99%)” 的可用性。

故障时间=故障修复时间点-故障发现(报告)时间点

服务年度可用时间%=(1-故障时间/年度时间)× 100%。

故障的度量与考核

对管理者而言:可用性是产品的整体考核指标。 每个工程师而言:使用故障分来考核:

服务级别可用性

如果是一个分布式架构设计,系统由很多微服务组成,所有的服务可用性不可能都是统一的标准。

为了提高我们服务可用性,我们需要对服务进行分类管理并明确每个服务级别的可用性要求。

二、典型架构分层设计

典型架构分层设计如下:按照功能处理顺序划分应用,这是面向业务深度的划分。

每个公司的架构分层可能不一样,但是目的都是为了统一架构术语,方便团队内部沟通。

  • 接入层:主要流量入口,经过简单
  • 应用层:直接对外提供产品功能,例如网站、API接口等。应用层不包含复杂的业务逻辑,只做呈现和转换。
  • 服务层:根据业务领域每个子域单独一个服务,分而治之。
  • 数据层:数据库和NoSQL,文件存储等。

我们先列出目前我们系统有哪些环节,每个环节是否薄弱. 客户端访问服务器端,经过很多环节,任何环节出问题,都不能访问:

接入层

1、dns被劫持:域名是否使用https。
2、黑客攻击:是否有弱密,服务器权限,数据库权限
3、ddos攻击:是否有必要使用高防IP接入流量。
4、CC攻击:免费和收费版域名分开,网关是否有限流和防刷措施。

应用层

1、应用服务器宕机。
2、应用服务bug。
3、第三方服务不可用。

服务层

1、服务不可用或者出现bug
2、第三方服务不可用。

数据层

1、数据库服务器磁盘损坏导致数据库不可用等

三、接入层高可用设计

在接入层,这里主要是架构运维的高可用要求的事项:

1、 域名规范解析和规范化管理,应该制定《域名规范管理说明》,例如根据产品重要等级,制定使用高防ip的策略。
2、 规范API管理。
3、 明确各个API限流和防刷策略。

因此我们设计接入层架构:

目前我们对外的接口繁多,同时不同的项目不同的接口,没有一个统一管理的系统,也不方便监控和

跟踪 api 的健康状况。因此搭建我们 api 网关,方便 api 日常管理,包括控版本管理,升级,回滚。同时提供调试工具,方便开发人员, qa 调试和测试。 更重要的是 api 网关起到限流防刷(CC攻击)作用,保护后端服务。

四、应用层高可用设计

应用层设计主要原则

1、可以水平扩展:通过接入层的负载均衡,实现故障自动转移。
2、无状态设计:无状态的系统更利于水平扩展,更利于做负载均衡。
状态是系统的吞吐量、易用性、可用性、性能和可扩展性的大敌,要尽最大可能避免。
3、回滚设计?:确保系统可以向后兼容,如果应用服务上线后出现bug,可以紧急回滚。
4、灰度发布:结合接入层设计A/B 功能,实现灰度发布,比如按ip,请求参数等分发流量。

五、服务层高可用设计

服务层设计最主要原则:服务分级管理

线上有很多服务,每个服务的可用性要求不一样,我们需要先这些服务做分级。

  • 各级服务的部署原则:核心服务:独立服务器且N+1部署。三级和四级服务可以共享服务器部署。
  • 各级服务上线发布原则:核心和重要服务:晚上12点上线。,三级和四级随时可上线
  • 各级服务监控原则

1. 一级核心服务:

定义:可用性:99.99%,极高可用性,全年53分钟不可用。

条件

  • 服务自身可用性:99.99%。
  • 依赖数据资源服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 依赖第三方服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 需要部署的服务器数:N台。

服务设计满足以下原则

  • 冗余N+1部署:故障自动转移到多部署一个节点,避免单点问题。
  • 可监控:服务流量预警、端口存活、进程占用的资源、服务接口功能逻辑是否正常,应用FGC等情况。
  • 可回滚、灰度:灰度部署服务,部署的服务出现问题可快速回滚。
  • 可独立部署:可以直接在运维平台打包部署,而不需要依赖其他服务部署完成后才能部署运行。
  • 可独立测试:可以单独测试。
  • 水平扩展:流量激增可快速扩容。
  • 异步设计:服务需要通知第三方服务,必须通过消息队列进行异步方式完成。
  • 幂等设计:服务可以重复调用,不影响结果。
  • 可容错:自身有容错和修复能力:
    • 隔离手段:服务使用的资源(CPU、线程、IO等)隔离,使用舱壁模式;
    • 自我保护手段:快速失败(failfast)、流控、超时、熔断;
    • 失效转移或恢复手段:失效检测、重试、转移(failover)、回退恢复(failback);
    • 降级手段:依据依赖服务的重要性或依赖程度(强、弱),同步变异步,降级开关、拒绝部分服务等。

2. 二级重要服务:

定义:可用性99.95%(故障具备自动恢复的能力,全年260分钟不可用)。

条件

  • 服务自身可用性:99.95%。
  • 依赖数据资源服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 依赖第三方服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 需要部署的服务器数:N台。

服务设计满足以下原则

  • 冗余N+1部署:故障自动转移到多部署一个节点,避免单点问题。
  • 可监控:监控进程、端口存活、进程占用的资源,应用FGC等。
  • 可回滚、灰度:灰度部署服务,部署的服务出现问题可快速回滚。
  • 故障隔离:服务器只部署唯一该应用服务,该应用服务出现问题,只影响自身服务问题。
  • 可独立部署:可以直接在运维平台打包部署,而不需要依赖其他服务部署完成后才能部署运行。
  • 可独立测试:可以单独测试。
  • 水平扩展:流量激增可快速扩容。
  • 可容错:自身有容错和修复能力。

3. 三级一般服务:

定义:可用性99.9%(较高可用性,全年260分钟不可用)。

条件

  • 服务自身可用性:99.95%。
  • 依赖数据资源服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 依赖第三方服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 需要部署的服务器数:N台。

服务设计满足以下原则

  • 冗余N+1部署:可以单点部署。
  • 可监控:可监控服务进程、端口存活是否正常。
  • 可回滚、灰度:灰度部署服务,部署的服务出现问题可快速回滚。
  • 故障隔离:一个服务器上可以部署多个应用,但保证服务器资源充足。
  • 可独立部署:需要独立部署。
  • 可独立测试:可以单独测试。
  • 水平扩展:流量激增可快速扩容。
  • 可容错:需要具备一般的容错能力。

4. 四级工具服务:

定义:可用性99.9%(全年8.8小时分钟不可用)。

条件

  • 服务自身可用性:99.9%。
  • 依赖数据资源服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 依赖第三方服务可用性要求:(应用服务研发方自定义)。
  • 需要部署的服务器数:N台。

服务设计满足以下原则

  • 冗余N+1部署:可以单点部署,只要有个进程存活就可以。
  • 可监控:不需要监控。
  • 可回滚、灰度:只要部署成功就可以。
  • 故障隔离:哪个服务器有资源就可以部署。
  • 可独立部署:不用考虑。
  • 可独立测试:不用考虑。?
  • 水平扩展:不用考虑。
  • 可容错:不用考虑。

六、高可用的数据库架构

数据架构设计原则

七、高质量的服务管理

1、规范服务管理:CMDB对项目、服务、服务器进行统一管理。?
2、自动化发布:发布不影响用户,完善发布流程,自动化发布,可以及时回滚??。
3、自动化测试: 上线完成后进行全面自动化测试。
4、性能压测:通过对服务压测,了解服务可以承载并发能力,以致可以让运维通过预警进行服务器扩容?。
5、代码控制:测试环境使用测试分支,beta环境发布tag,线上使用该tag发布。
6、发布流程:规范上线发布流程。
7、灰度发布:灰度发布服务?。
8、应急处理机制?。

八、完善的监控告警机制

在高可用服务设计章节提到,核心服务可以监控:服务流量预警、端口存活、进程占用的资源、服务接口功能逻辑是否正常,应用FGC等情况,需要一个完善监控告警机制,并在告警后,通过一定的策略进行处理,以致服务可以快速恢复。例如,监控FGC,如果在一分钟内存出现10次FGC,自动重启服务。

1、网络流量监控?。
2、系统监控:服务器资源和网络相关监控(CPU、内存等)?
3、日志监控:统一日志收集(各个服务)监控,跟踪(log2)?。
4、应用监控:端口存活、进程占用的资源,应用FGC等情况
5、业务监控 :服务接口功能逻辑是否正常
6、立体监控 监控数据采集后,除了用作系统性能评估、集群规模伸缩性预测等, 最终目标是还可以根据实时监控数据进行风险预警,并对服务器进行失效转移,自动负载调整,最大化利用集群所有机器的资源。

九、容灾

1、备份:数据备份(热备,冷备(冗余),异地)
2、过载保护:
3、同城多活-》异地多活
4、流量切换
5、重试,防雪崩(概率很小,成本很高)

十、职责

海恩法则提到:再好的技术、再完美的规章 , 在实际操作层面也无法取代人自身的素质和责任心 。

因此要做到高可用的架构设计,职责也要清晰明确,要不然出现问题,相互推诿,问题解决进度很慢,会直接影响业务服务可用性。

1. 架构师职责:

  • 高可用架构设计:包括业务流程,模块划分组合,框架设计,流程纰漏,最后架构设计,技术实现步骤。 系统性的思考,权衡利弊,综合各种因素,设计出具有前瞻性的架构。
  • 和运维协调沟通,提出高效的服务治理解决方案,把控服务质量管理。
  • 协调沟通:开发之间沟通,产品之间沟通,市场沟通,运维沟通、沟通后产出图形化文档及设计。
  • 规范和统筹:保证系统秩序,统一,规范,稳定,高效运行。

2. 运维职责:

  • 熟悉系统技术架构,和架构师制定各种规范化要求。- 和架构师共同协调沟通,对系统架构提出可靠性,伸缩,扩展,数据库切分,缓存应用等解决方案。
  • 提供监控系统,自动化发布系统,代码管理,文档平台,自动运维平台等基础设施
  • 制定运维规范。
  • 建立运维安全体系。
  • 建立容灾备份体系。

3. 研发职责:

  • 参与架构师的架构师设计,并根据设计实现具体细节。
  • 针对开发功能进行自测,压测。
  • 开发代码,使用工具或组件符合架构师制定规范。 包括代码规范、文档规范。
  • 代码部署符合运维部署规范要求。

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