SSDC_高可用系统在点评的实践与经验

桃扇骨 2022-07-29 09:10 154阅读 0赞

# 高可用系统在点评的实践与经验 #

> 大众点评

可用性理解

频率要低

时间要快

几点经验

基本是演进过程

思考笔记  
[http://blog.csdn.net/qq\_15437667/article/details/50986972][http_blog.csdn.net_qq_15437667_article_details_50986972]

## 高可用的图。 ##

高可用是个结果。。

频率要低MTBF：  
更多从设计上，（业务-》组织结构-》架构）

时间要快MTTR：  
5分钟把问题解决

## 频率要低 ##

业务场景+流量规模=方案演进节奏

## 设计节奏 ##

化简为繁，化繁为简

一个系统，模块化，垂直服务化，平台服务化，化整为零。

## 幼儿时期 ##

一坨

## 少年时期 ##

提升研发效率&故障隔离

问题在于，分离之间会互相影响。

数据挂了，使用缓存，怎么办？还有数据一致性问题。

## 青年时期 ##

数据跟服务走，不共享数据

订单领域的服务化。拆成几百个服务。瓶颈单点还是在数据库

MYSQL，频率是1-2w的速度。

## 成年时期 ##

水平拆分

拆库拆表，拆成1000多个表，需要基础组件基础，否则运维成本很高。

常碰见几个例子，服务器网卡坏掉……；Cache和Cat服务器，容易坏，它们都在一个机柜里面。。。。；MQ等中间件也会引起问题

## 再涨10倍怎么办 ##

系统继续拆分

基础通道做大

流量分块

## 其他问题 ##

CDN/DNS，

联通，电信不稳

## 频率要低-易运营 ##

1.  系统可限制流量，很容易解决问题，1s的任务分给3s做
2.  无状态，才容易扩容
3.  降级能力，柔性可用

## 频率要低-易测试 ##

跟运营一起评估，评估流量，评估性能

## 频率要低-重视发布 ##

如果不能回滚，否则就不要发布

灰度发布、灰度运营

## 时间要快-持续关注运行时 ##

跟监控速度有关，要熟悉系统以及下游的容量，影响时间、QPS不同时间流量变化

机器所在的网络，数据库结构

## 时间要快-有快速发现机制 ##

*  告警移动化，这样能快速发现
 *  监控的实时化，秒级很需要
 *  监控可视化，这样才能快速定位

监控系统需要达到秒的级别

## 时间要快-有效的恢复机制 ##

上策：系统，容错、自动恢复；中策：运维，回滚、重启、扩容、下服务器、切灾备；下册：研发。

希望系统能够自己解决问题

## 几点经验 ##

1.  珍惜每次真实的高峰流量，建立高峰流量模型（为下次准备）；压测也没有这个准；普通流量跟高峰流量模型往往不一样
2.  复盘，珍惜每次线上故障复盘，上一层看问题，下一层解决问题（1问题,2原因，3原因，4原因，5原因），要实际解决。**梳理流程是没有用的**
3.  可用性不只是技术问题（考虑每个场景，从产品角度、业务角度思考）
4.  可用性最大的敌人，**单点、发布**，发布如何控制？架构变化基本是去掉性能单点
5.  一切现有架构都是错的（有序组织是错误的）

[http_blog.csdn.net_qq_15437667_article_details_50986972]: http://blog.csdn.net/qq_15437667/article/details/50986972

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