前言

作為一個后端研發(fā)人員，開發(fā)服務接口是我正常不過的工作了，這些接口不管是面向前端 HTTP 或者是供其他服務 RPC 遠程調用的，都繞不開一個共同的話題就是 “高可用”，接口開發(fā)往往看似簡單，但保證高可用這塊實現(xiàn)起來卻不并沒有想想的那么容易，接下來我們就看一下，一個高可用的接口是該考慮哪些內容，同時文中有不足的歡迎批評指正。

到底啥是高可用

用一句簡單的話來概就是我們的系統(tǒng)具不具備應對和規(guī)避風險的能力。

為啥做高可用

1. 程序都是有人開發(fā)的，在開發(fā)過程中會犯錯從而導致線上事故的發(fā)生 2. 系統(tǒng)運行依賴各種運行環(huán)境：CPU、內存、硬盤、網(wǎng)絡等等，而這些都有可能損壞 3. 業(yè)務拉新用戶正在注冊賬號，結果注冊接口掛了用戶體驗受影響 4. 雙十一、618等大促大量用戶下單，結果下單服務接口掛了GMV受影響等等 5. 其他未知因素等等 總之為了應對這些不可控因素的發(fā)生，我們必須要做高可用

高可用的關鍵點

我們說過高可用的本質是系統(tǒng)是否具備應對和規(guī)避風險的能力，那么從這個角度出發(fā)來設計高可用接口的有以下幾個關鍵因素：Dependence（依賴）、Probability（概率）、Time（時長）、Scope（范圍） 1. 依賴的資源相對少 2. 風險的概率足夠低 3. 影響的范圍足夠小 4. 影響時長足夠短

接口高可用設計的幾個原則

結合這些關鍵點，我們來看一下具體具體注意事項

1、控制依賴

能少依賴就少依賴，能不強依賴就不強依賴

少依賴 例如：日常每分鐘10個請求，查詢Mysql數(shù)據(jù)即可滿足，此時盲目引入Redis中間件，不僅浪費資源而且增加系統(tǒng)復雜性 弱依賴 例如：用戶注冊服務強依賴新用戶優(yōu)惠券發(fā)放服務，當優(yōu)惠券發(fā)放服務故障后，整個注冊不可用，好的方式是采用弱依賴，使用異步化的 方式，這樣優(yōu)惠券發(fā)送服務不可用時，不會影響注冊鏈路。

2、避免單點

避免單點故障的核心是通過備份或者冗余快速的進行容錯

1. 我們采用多機房多實力部署我們應用來保障故障風險分攤，一旦有一臺服務器出現(xiàn)問題，其他服務仍然能夠繼續(xù)支撐我們的服務 2. 每次上線我們都會保留上一次上線發(fā)布版本，這樣一旦上線的程序出現(xiàn)問題我們能夠快速回滾到上一版本 3. 每個接口至少保障2人知道相關業(yè)務，一旦線上服務出現(xiàn)問題，其中任何一人一個能夠快速處理相關線上問題 4. 不管是Mysql還是Redis等中間件都支持數(shù)據(jù)主備機群部署 類似的例子很多這里就不再一一列舉了

3、負載均衡

將風險進行分攤避免分險擴散

例如：無論是Ngnix或者JSF的，其負載均衡目的就是盡量的將流量分散到不同的服務器節(jié)點上，這樣可以有效的保障單節(jié)點因系統(tǒng)瓶頸 問題而引發(fā)一系列的風險。 像上面這個例子我想每個研發(fā)人員都知道也都會這么做，但是是不是所有的場景我們都考慮到均衡這個問題？ 例如：通常為了提高讀并發(fā)的能力，我們會把數(shù)據(jù)緩存到JIMDB中，但是因為緩存的key出現(xiàn)了熱點數(shù)據(jù)導致JIMDB單分片負載過高，恰 好，這個分片上也緩存了其他數(shù)據(jù)，但是因為CPU負載過高，導致查詢性能變差，大量的超時，影響了業(yè)務。所以，我們在接口設計 的時候，假如遇到類似場景，也要充分考慮數(shù)據(jù)存儲的均衡性，同時針對熱點數(shù)據(jù)做好監(jiān)控，隨時支持動態(tài)均衡。

4、資源隔離

隔離的目的將風險控制在可控范圍內，避免風險擴散

例如：接口部署之間服務部署物理上是相互隔離的，避免單機房或者單服務器出現(xiàn)故障影響整個服務 例如：我們在存儲業(yè)務數(shù)據(jù)的時候會將數(shù)據(jù)分庫分表，數(shù)據(jù)通過不同分片存儲，這樣就不會導致某個服務器掛掉影響到整個服務

5、接口限流

限流是一種保護措施，目的是將風險控制在可控范圍內

我們在開發(fā)接口的時候，一定要結合業(yè)務流量情況進行限流措施，限流一方面處于對自身服務資源的保護，同時也是對依賴資源的一種 保護措施。 目前集團JSF在流量控制這塊已經(jīng)有了對應的限流處理能力，同時我們也可以結合實際業(yè)務進行限流模塊的開發(fā)。

6、服務熔斷

熔斷也是一種保護措施，目的是將風險控制在可控范圍內，避免風險擴散

例如：經(jīng)常我們服務A會同時調用B、C、D多個服務，當我們依賴的服務其中一個出現(xiàn)故障或者性能下降的時候，就是導致整體服務 可用率下降，所以我們在開發(fā)此類服務的時候，一定要注意接口之間的隔離。我們可以利用類似Hystrix組件實現(xiàn)，也可以借助DUCC 進行手動隔離。 其實熔斷也是一種控制資源依賴的一種，將強依賴降級為弱依賴

7、異步處理

將同步操作轉為異步操作

例如：用戶頁面領取一些權益，針對領取這個服務在大促期間因為用戶流量較大，為了避免系統(tǒng)負載，此時采用MQ異步接收用戶領取 請求然后進行優(yōu)惠券發(fā)放,這樣不僅極大的減少了事故的影響范圍，也減少問題發(fā)生概率。

8、降級方案

服務降級屬于一種問題發(fā)生后的補救措施，通過服務降級可以減少一部分風險影響范圍

對于重要的服務接口我們都要具備完善的降級方案，這里需要說明的是，降級有損的，我們一定要在系統(tǒng)開發(fā)前就要考慮各種問題 發(fā)生的可能，降級的前提是通過降級非核心業(yè)務保證核心業(yè)務運行。 例如：大促峰值期間，一般會提前降級掉很多功能，同時限流，主要是為了保護峰值絕大部分人的交易支付體驗。

9、灰度發(fā)布

通過灰度發(fā)布降低風險影響范圍

例如：我們上線一個新服務，通過一定的灰度策略，讓用戶先行體驗新版本的應用，通過收集這部分用戶對新版本應用的反饋以及 對新版本功能、性能、穩(wěn)定性等指標進行評論，進而決定繼續(xù)放大新版本投放范圍直至全量升級或回滾至老版本。根據(jù)線上反饋結果， 做到查漏補缺，發(fā)現(xiàn)重大問題，可回滾“舊版本”

10、混沌工程

通過提前對系統(tǒng)進行一些破壞性的手段，提前發(fā)現(xiàn)潛在問題

例如：一個復雜接口系統(tǒng)依賴了太多的服務和組件，這些組件隨時隨地都可能會發(fā)生故障，而一旦它們發(fā)生故障，會不會如蝴蝶效應 一般造成整體服務不可用呢，我們并不知道，因此我們可以借助泰山平臺混沌工程進行演練，針對發(fā)生的場景制定各種預案，將風險 控制在可控范圍內。

編輯：何安