来源:mikechen的高可构设高互联网架构 高可用性的冗余备份,是用架用方通过在系统中引入冗余(Redundancy)来提高系统的可用性。 冗余备份的目标是:在硬件或软件出现故障时,系统仍能够继续提供服务,面详这是高可构设高最常见的高可用解决方案。 这个方案看似简单,用架用方但是计全解重要性反而是最高的,很多人忘却了这一点。面详 比如,高可构设高数据库里面的用架用方主备,或者主从等等,计全解这些就是面详典型的冗余方案。 如下图所示: 比如:一台服务器出现了问题,很快可以采用备用服务器替换掉,用架用方这就是计全解典型的冗余。 方案不复杂,但是效果确是源码下载最好的,所以,我把冗余放在了第一位,简单高效。 负载均衡在大型网站,以及分布式架构,中间件等都会涉及到,除了能解决性能扩展,还有一个非常重要的特性:就是解决高可用性。 在负载均衡器层面实现冗余,确保即使一个负载均衡器出现故障,其他冗余的负载均衡器能够接管服务。 如下图所示: 比如:上图的应用服务器1坏掉了,还可以使用应用服务器2、应用服务器3来替换掉,可以非常容易的解决高可用性的问题。 这个高可用性方案,也是属于解决容易,但是效果非常好的情况。 所以,我把负载均衡的可用方案,放到了第二位,云南idc服务商性价比还是非常高的。 数据备份与恢复,是构建高可用性系统中至关重要的组成部分,很多人低估了这项的重要性。 原因很简单,什么最重要?当然,是数据最重要。 所以,一定要养成,定期备份数据的习惯。 备份可以采用以下策略: 完整备份(Full Backup):备份整个数据集。 增量备份(Incremental Backup):备份自上一次备份以来的变化。 组合使用完整备份和增量备份,以在恢复时更加高效。 除此之外,还会涉及到恢复: 需要:定期测试备份的恢复过程,确保备份文件能够顺利还原数据。 制定灾难恢复计划,包括从备份中快速恢复数据的步骤和流程。 决策级别: 异地多活(Geo-Redundancy),是指在不同地理位置建立多个数据中心。 以确保系统在面对单一数据中心故障、自然灾害、或网络问题时,仍能够提供连续的服务。 如下图所示: 比如,阿里会有多个机房,在杭州、成都、北京...等等都会有机房。 如果杭州机房出现了故障,比如:火灾、地震等突发情况,杭州机房就不能正常工作了。 这个时候,可以把上海等机房来顶替,这样可以更好的保证可用性。 只不过,这个可用性,更多的是从更高的层面,也就是数据中心来保证可用性而已,属于更高级别的可用保障。 总之,异地多活高可用性是一种强大的架构,可以提供更高级别的可用性和容灾能力。 服务熔断是一种用于保障系统高可用性的设计模式,主要用于防止由于服务故障、或异常导致的级联故障。 如下图所示: 设定一定的错误率、或响应时间阈值,当服务的错误率、或响应时间超过设定的阈值时触发熔断。 进入熔断状态后,拒绝一段时间内的所有请求,减轻服务的负载。 以及,在熔断状态下,提供降级策略,返回默认值或预设响应,以确保系统在熔断时依然能够提供有限的功能。 这也是属于高可用的解决方案,只不过是从服务调用来保证而已。 自动化运维是保障系统高可用性的重要手段之一,通过自动化运维,可以减少人为错误,提高系统的稳定性和可靠性。 比如: 实现自动化的回滚机制,当新版本或配置引发问题时,能够快速回滚到稳定的版本或配置,减少人工方式,从自动化角度来保证。 以及,配置自动化备份任务,包括:数据备份和系统配置备份,确保数据和配置的安全,同时实现自动化的恢复过程。 这里的自动化运维,可用结合着上面我提到的冗余、数据备份、负载等一起结合使用,会极大的提升效率。 当然,监控和警报系统也是确保系统高可用性的重要组成部分。 这类系统负责:实时监测系统的各种指标、性能参数和运行状态。 如下图所示: 监控,比如:CPU利用率、内存使用、磁盘空间、网络流量等。 同时在发现异常,或超过阈值时发出警报,以便及时采取措施。 通过建立健全的监控和警报系统,团队能够更加及时、准确地发现并解决问题,确保系统的高可用性和稳定性。 所以,大家看到的互联网大厂,都会有一套非常严谨的监控,和报警机制,来保证出现了问题,可更快的解决。 这些都是,非常典型的可用性解决方案。 如今都是云的时代了,所以,云服务的高可用也是很重要。 可用,利用云服务提供商的高可用性特性,将系统部署在多个区域,并使用云服务的高级功能。 使用云负载均衡、弹性计算、云数据库、对象存储等服务,更好的提高可用性。 以上都是常见的高可用架构解决方案,可以根据具体系统、和业务需求选择适当的组合,从而更好的提高系统的可用性、稳定性。1.冗余
2.负载均衡
3.数据备份与恢复
4.异地多活
比如:阿里就会涉及到异地多活的情况。
5.服务高可用
6.自动化运维
7.监控和警报系统
8.云服务高可用