如何利用 Go 语言开发高可用服务

        高可用的含义是尽量减少服务的不可用（日常维护或者突发系统故障）时长，提升服务的可用时长。如何衡量一个服务的可用性呢？或许你也听说过，通常企业可能会要求服务的可用性能能够达到三个 9(也就是 99.9%)或者 4个 9 （也就是 99.99%),可是你知道这是如何计算的吗？需要重点强调的是，可用性是每一个 Go 开发者都必须关注的事情。

1. 可用性定义与高可用性三板斧

        我们的目标是构建高可用的 Go 服务，那如何定义服务的可用性呢？我们又该如何提升服务的可用性呢？其实这些都是有固定套路的。

1.1 可用性定义

        我们总说提升服务的可用性，可是如何衡量服务的可用性呢？如果没有一个量化的指标，你又怎么知道服务的可用性是提升了还是降低了。我们可以按照下面的方式定义服务的可用性：

        其中 MTTF (Mean Time To Failure) 指的是服务的平均无故障时间，即服务从正常运行到出现故障的平均时间：MTTR ( Mean Time To Repair）指的是服务的平均修复时间（故障时间），即服务从出现故障到修复成功的平均时间。根据这个定义，我们可以计算出在不同的可用性目标下，全年服务可以接受的最长故障时间，如下表所示：

可用性级别	可用性目标	全年故障时间	每天故障时间
1	90%	36.5天	2.4h
2	99%	3.65 天	14min
3	99.9%	8.76h	86s
4	99.99%	53min	8.6s

        当我们的可用性目标是 4 个 9(也就是 99.99%)时，全年故障时间为 53min,每天故障时间为 8.6s。也就是说，如果全年的故障时间超过 53min,那么当年的可用性指标肯定就无法达到 99.99% 了。

        根据上述可用性的定义，提升服务可用性最直观的方式就是减少故障时长。如何减少呢？我们可以从两方面入手：

1）预防：尽可能避免服务发生故障。

2）故障处理：当服务发生故障时，尽可能快速地恢复服务的正常运行。当然，这样的描述还是过于泛化，具体的可用性提升方案还需要进一步细化，可以参考下表：

预防	故障处理
质量提升	1. 研发质量提升：比如技术方案评审，代码评审，单元测试等 2. 测试质量提升：比如白盒测试，自动化测试，仿真环境建设等
变更管控	1. 变更窗口：比如业务高峰期禁止线上变更 2. 任何变更都需要双重检查，都需要有回滚方案，都需要有检查清单 3. 灰度发布 ，小流量发布
容错设计	1. 资源隔离：比如服务部署隔离、网关侧隔离、数据库隔离等 2. 错误隔离：比如请求级的错误隔离、进程级的错误隔离、服务级的错误隔离等 3. 限流、熔断与降级：非核心功能可降级，非核心依赖可熔断 4. 故障演练
冗余设计	1. 避免单点：主备/集群化部署，服务可快速扩容 2. 容量冗余：性能评估与性能压测 3. 异地多活
发现	1.核心业务监控与报警：比如订单服务、支付服务 2. 服务可用性监控与报警：比如服务错误日志、网关侧异常状态码等 3. 基本指标的监控与报警：比如 CPU、内存、网络等
定位	1. 日志与全链路追踪：业务日志、网关侧访问日志、全链路日志 2. 监控：多维度多特征监控、容量监控、基本指标监控、端到端监控
止损	1. 流量调度：主要针对集群故障、机房故障 2.限流、熔断与降级：紧急限流、非核心功能降级、非核心依赖熔断 3. 变更回滚：针对变更引起的异常 4. 快速扩容：针对容量不足的情况 5. 服务重启
恢复	1. 复原：问题修复，数据修复，执行过的止损操作还原 2. 复盘：分析根本原因，制订改进计划

1.2 高可用三板斧

        高可用三板斧指的是限流、熔断与降级。限流是通过对并发请求进行限速来保护自身服务；熔断是为了避免依赖的第三方服务影响自身服务；降级是通过牺牲非核心功能来保障核心功能。为什么要单独介绍限流、熔断与降级呢？因为这是构建高可用服务不可缺少的三种手段。下面将分别介绍限流、熔断与降级的基本原理。

1.2.1 限流

        首先来说限流，限流是通过对并发请求进行限速来保护自身服务。当请求速率超过限制速率时，服务端可以直接拒绝请求（返回固定的错误，或者定向到错误页面），或者将请求排队等待后续处理。常见的限流方式有：限制瞬时并发数，限制单位时间窗口内的平均速率。当然，也可以根据网络连接数、网络流量、CPU 和 内存负载等进行限流。

        以限制单位时间窗口内的平均速率为例，常用的限流算法有计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法。下面我们详细介绍这几种限流算法。

（1）计数器算法

        计数器算法是限流算法中最简单且最容易实现的一种算法。例如，假设我们规定某个接口的平均每秒访