| 级别
| 可用性级别
| 通俗说法 | 年度停机时间 | 配套措施
|
| 基本可用性
| 99%
| 2 个 9
| 3d-15h-39m-29s | 服务在一个数据中心里有冗余,简单基础的自动化运维 |
| 高可用性
| 99.9%
| 3 个 9
| 8h-45m-56s | 大量的自动化故障工具,以及各种控制调度系统等基础设施要做好 |
| 具有故障自动恢复
| 99.99%
| 4 个 9
| 52m-35s | 本地多机房(像 AWS 一样每个地方都有三个可用区) |
| 极高可用性
| 99.999%
| 5 个 9
| 5m-15s | 远程多机房,异地多活 |
另一方面,从分布式架构设计来说,我们认为这个世界上的软件都是有故障的,当故障发生时,大家无非都是希望两个事情:
故障不要蔓延开,能够控制得住;
故障的时间越短越好,不要太长。
然而,架构系统也有很多的依赖,如基础设施 DNS、CDN、运营商、机房等等,想要实现不乱,还需要大家一起来实现。
CSDN:当前多数公司普遍能做到几个九?
陈皓:我相信一般公司在 90%-99% 之间,头部公司都是在两个九到三九之间,有技术的努努力可以实现三个九,不外四个九及以上需要耗费大量的人力、财力,对普通公司而言,具有极高的挑战,基本不可能。
五个九的系统,我曾在路透的时候看过,所有的基础硬件(包括电源、光纤、空调、机架、服务器、交换机……)都需要在一个机房里有双份,而且要能防得住不可抗力(火灾,地震,甚至核弹),然后还要租卫星,租专用的光纤甚至专用的海底光缆,不到要到中立的国家如日内瓦建数据中心,还要把欧洲,亚洲,美洲做成多活系统。这应该算是六个九的系统了,着实很花钱。
如何降低宕机事件带来的损失?
CSDN:在过往的职业生涯中,你是否经历过比较严重的宕机事件?亦或是在架构研发过程中,最具挑战的一次经历是什么样的?
陈皓:有挑战的东西太多了,无论是做性能调优,仍是创新型项目,处处都是挑战。围绕高并发,早期在开发阿里巴巴聚石塔(由天猫携手阿里云、万网宣布联合推出的一个“开放的电商云工作平台”),因为一次进级所有的服务都挂了,所有工程师加班加点,抢修 10 多个小时才恢复回来。
此外,早期阿里云存在各种故障以及银行系统宕机,都是非常严峻的挑战。
CSDN:有时候像秒杀、双十一等活动,可以是有足够的预期准备时间,但是针对一些突发事件带来的高流量,往往并不可控,系统架构应该在日常做好哪些应急措施,提高系统性能和稳定性,尽量减少损失?
陈皓:这种可以分为两种情况,一种是预期流量(像做活动),可以通过评估、压力测试,做好充足的事前准备。如阿里双 11,提前做好预案。
第二种是非预期的流量。以我曾在路透做金融数据为例,对于一些突发事件,会造成股票交易的高峰,倘若系统出现崩溃,是一件很可怕的事情。因此,平时做性能测试时,除了要高过平时流量来应对高峰,还需要考虑时常。比如平时的流量是 100K/s,那么性能测试时要做到 300K/s 以上。不外,这是有钱的做法。
如果没有钱的话,就要通过云计算的方式,实时扩容,微博就是这样做的,他们可以在 5 分钟内扩 1000 台服务器。最后,如果没有资源了,只能走最极端的手段,即拒绝用户访问,比如在阿里的双 11 就有这样的预案,如果量太大,就先停西部,再停中部,保中心城市和东部,不行就保北上广深等大城市。
这种预案在大公司非常常见,无论是国外的 Facebook、GitHub,仍是国内的阿里、腾讯等,这样即使出现故障,造成的后续影响也会比一般公司好很多。
基于开源和技术手段,提高系统的高并发性
CSDN:2017 年,你创立了 MegaEase 公司,主要是想把云计算(PaaS/SaaS层)的那些高可用高并发的分布式技术普及到那需要对技术自主可控的公司,经过 5 年的发展,MegaEase 发展是否达到您的预期?
陈皓:如果说,我们帮助了想要进步的公司,这个是达到预期的, 因为帮助了他们更新了整个系统架构,降低了很多成本,提升了技术实力。
不外,也还有很多公司是没有帮到,这个还没有达到预期。因为分布式架构、云原生的技术门槛依然很高,为此,我们也想要把这个门槛降得再低一些,包括实施的成本。因此,从去年开始,MegaEase 着重开源建设,并且着手研发一个云原生平台,以及一个知识平台,让用户可以容易地获得云原生的知识以及使用云原生的技术。
一定程度上,可以说云原生本身就是一个比较高的门槛,很多东西需要封装起来,让它变得更简单应用。
CSDN:早期,你曾分享过一句话,“不改一行代码提升系统的性能和稳定性并支持秒杀”,这样的愿景也是不少开发者梦寐以求的事情,那么,是如何实现这一点的?
陈皓:是的,就是不改一行代码做秒杀!请注意,这里指的是秒杀场景。所谓秒杀场景,其本身具有特殊性,比如某个参与秒杀活动的产品,在参与人数达到百万人时,实际的产品数量只有 1000 件。在设计系统架构时,首先得保证系统能够扛住一百万的流量,然后通过一个中间件,如 MegaEase 开发的 Easegress 网关,先是扛住前面整体的流量,然后再将最先参与秒杀的 1000 名用户放进来中奖,随后活动结束。
遵循这样的逻辑,基于开源软件 Easegress 就可以做到这一点。使用方法可以参考Easegress在 GitHub 上的技术文档:https://github.com/megaease/easegress/blob/main/doc/cookbook/flash-sale.md
CSDN:这也是云原生流量调度服务 Easegress 诞生的初衷?相比竞品,Easegress 具有哪些优势?
陈皓:其实行业中有 IaaS 层做资源调度、有 Kubernetes 做服务调度编排、有分布式数据库或 NoSQL 做数据分布式调度,但是缺乏流量调度,而流量又是所有分布式技术根因,是一件非常重要的事。我们觉得这个问题非常重要,于是便开发了 Easegress。
相比业界已有的一些解决方案,Easegress 采用的不是反向代理,而是全功能性的流量网关,它具有流量着色调度和编排、业务扩展等优势,支持多种编程语言,可以应用在秒杀、灰度、服务治理、全链接压力测试、工作流、API 编排、FaaS/Serverless 等场景与工作中。

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