高可用设计是互联网系统架构的基础之一，以天猫双十二交易数据为例，支付宝峰值支付次数超过 8 万笔。大家设想一下，如果这个时候系统出现不可用的情况，那后果将不可想象。而解决这个问题的根本，就是服务层的高可用。

什么是服务层

众所周知，服务层主要用来处理网站业务逻辑，是大型业务网站的核心。比如下面三个业务系统就是典型的服务层，提供基础服务功能的聚合。

用户中心：主要负责用户注册、登录、获取用户信息功能；
交易中心：主要包括正向订单生成、逆向订单、查询、金额计算等功能；

支付中心：主要包括订单支付、收银台、对账等功能。

整体架构

业务发展初期主要以业务为导向，一般采用 「ALL IN ONE」的架构方式来开发产品，这个阶段用一句话概括就是 「糙猛快」。当发展起来之后就会遇到下面这些问题

文件大：一个代码文件出现超过 2000 行以上；
耦合性严重：不相关业务都直接堆积在 Serivce 层中；
维护代价高：人员离职后，根本没有人了解里面的业务逻辑；
牵一发动全身：改动少量业务逻辑，需要重新把所有依赖包打包并发布。

遇到这些问题，主要还是通过「拆」来解决。

具体拆的方式，主要根据业务领域划分单元，进行垂直拆分。拆分开来的好处很明显，主要有以下这些：

每个业务一个独立的业务模块；
业务间完全解耦；
业务间互不影响；
业务模块独立；
单独开发、上线、运维；

效率高。

无状态设计

对于业务逻辑服务层，一般会设计成无状态化的服务，无状态化也就是服务模块只处理业务逻辑，而无需关心业务请求的上下文信息，所以无状态化的服务器之间是相互平等且独立的。

只有服务变为无状态的时候，故障转移才会变得很轻松。通常故障转移就是在某一个应用服务器不能服务用户请求的时候，通过负责均衡的方式，转移用户请求到其他应用服务器上来进行业务逻辑处理。

超时设置

一般网站服务都会有主调服务和被调服务之分。超时设置就是主调服务在调用被调服务的时候，设置一个超时等待时间 Timeout。主调服务发现超时后，就进入超时处理流程。

主调服务 A 调用被调服务 B 时，设置超时等待时间为 3 秒，可能由于 B 服务宕机、网络情况不好或程序 BUG 之类，导致 B 服务不能及时响应 A 服务的调用；
此时 A 服务在等待 3 秒后，将触发超时逻辑而不再关心 B 服务的回复情况；
A 服务的超时逻辑可以依据情况而定，比如可以采取重试，对另一个对等的 B 服务去请求，或直接放弃结束这个请求调用。

超时设置的好处在于当某个服务不可用时，不至于整个系统发生雪崩反应。

异步调用

一般请求调用分为同步与异步两种。同步请求就像打电话，需要实时响应，而异步请求就像发送邮件一样，不需要马上回复。

这两种调用各有优劣，主要看面对哪种业务场景。比如在面对并发性能要求比较高的场景，异步调用就比同步调用有比较大的优势，这就好比一个人不能同时打多个电话，但是可以发送很多邮件。

那我们什么时候该采用异步调用？

其实主要看业务场景，如果业务允许延迟处理，那就采用异步的方式处理。

那我们该怎么实现异步调用？

通常采用队列的方式来实现业务上的延迟处理，比如像订单中心调用配送中心，这种场景下面，业务是能接受延迟处理的。

消息队列主要有哪些功能？

异步处理 - 增加吞吐量；
削峰填谷 - 提高系统稳定性；
系统解耦 - 业务边界隔离；
数据同步 - 最终一致性保证。

到底有多少种队列？其实主要看处理业务的范围大小：

应用内部 - 采用线程池，比如 Java ThreadPool 中 BlockingQueue 来做任务级别的缓冲与处理；

应用外部 - 比如 RabbitMQ、ActiveMQ 就是做应用级别的队列，方便进行业务边界隔离与提高吞吐量。

同时，技术上来讲，消息队列一般分为两种模型：Pull VS Push

• Pull 模型：消费者主动请求消息队列，获取队列中的消息；

• Push 模型：消息队列主动推送消息到消费者。

其中 Pull 模式可以控制消费速度，不必担心自己处理不了消息，只需要维护队列中偏移量 Offset。所以对于消费量有限并且推送到队列的生产者不均匀的情况下，采用 Pull 模式比较合适。

Push 比较适合实时性要求比较高的情况，只要生产者消息发送到消息队列中，队列就会主动 Push 消息到消费者。不过这种模式对消费者的能力要求就提高很多，如果出现队列给消费者推送一些不能处理的消息，消费者出现 Exception 情况下，就会再次入队列，造成消费堵塞的情况。

不过互联网业界比较成熟的队列主要以采用 Pull 模式为主，像 Kafka、RabbitMQ（两种方式都支持）、RocketMQ 等。

幂等

什么是幂等设计？

其实很简单，就是一次请求和多个请求的作用是一样的。用数学上的术语，即是 f(x) = f(f(x))。

那我们为什么要做幂等性的设计呢？主要是因为现在的系统多是采用分布式的方式来设计，在分布式系统中调用一般分为 3 个状态：成功、失败、超时。

如果调用是成功或者失败都不要紧，因为状态是明确和清晰的，但如果出现超时的情况，就不知道请求是成功还是失败了。

如果出现这种情况，我们该怎么办？一般采取重试的操作，重新请求对应接口。如果请求接口是 Get 操作的话，那倒还好，因为请求多次的效果是一样的。但如果是 Post、Put 操作的话，就会造成数据不一致，甚至数据覆盖等问题。

举个例子：在支付收银台页面进行支付的时候，因为网络超时的问题导致支付失败，这时我们都会再进行一次支付操作，但是当支付成功后，如果发现你的账户余额被减了 2 次，心里肯定会很不爽。

造成这个问题的关键是：网络超时后，不知道支付是什么状态，是成功还是失败呢？所以说幂等性设计是必须的，尤其在电商、金融、银行等对数据要求比较高的行业中。

一般在这种场景下，我们该怎么解决？

请求方一般会生产一个唯一性 ID 标识，这个标识可以具有业务一样，比如订单号或者支付流水号，在发起请求时候带上唯一性 ID；

接收者在收到请求后，第一步通过获取唯一性 ID 来查询接收端是否有对应的记录。如果有的话，就直接将上次请求的结果返回；如果没有的话，就进行操作，并在操作完成后记录到对应的表里。

服务降级

服务降级主要解决资源不足和访问量过大的问题，比如电商平台在 618、双十一等高峰时期采用部分服务不提供访问，减少对系统的影响。

降级的方式有哪些？

延迟服务：比如春晚，微信发红包就出现抢到红包，但是账号余额并没有增加，要过几天才能加上去。其实这是微信内部采用延迟服务的方式来保证服务的稳定，通过队列实现记录流水账单；
功能降级：停止不重要的功能是非常有用的方式，把相对不重要的功能暂停掉，让系统释放更多的资源。比如关闭相关文章的推荐、用户的评论功能等等，等高峰过去之后，在把服务恢复回来；

降低数据一致性：在大促的时候，我们发现页面上不显示真实库存的数据，只显示到底有还是没有库存这两种状态。

刚刚说了降级的方式，那操作降级时有哪些注意要点呢？

清晰定义降级级别： 比如出现吞吐量超过 X，单位时间内响应时间超过 Y 秒、失败次数超过 Z 次等，这些阈值需要在准备的时候，通过压测的方式来确定；
梳理业务级别：降级之前，首先需要确定哪些业务是必须有，哪些业务是可以有的，哪些业务是可有可无的；

降级开关：可以通过接入配置中心（比如携程 Apollo、百度 Disconf ）的方式直接后台降级。但是如果公司没有配置中心的话，可以封装一个 API 接口来切分，不过该 API 接口要做成幂等的方式，同时需要做一些简单的签名，来保证其一定的安全性。

总结

总结一下本文分享的主要内容：

整体架构：根据业务属性进行垂直拆分，减少项目依赖，单独开发、上线、运维；
无状态设计：应用服务中不能保存用户状态数据，如果有状态就会出现难以扩容、单点等问题；
超时设置：当某个服务不可用时，不至于整个系统发生连锁反应；
异步调用：同步调用改成异步调用，解决远程调用故障或调用超时对系统的影响；
服务降级：牺牲非核心业务，保证核心业务的高可用。

所有好的架构设计首要的原则并不是追求先进，而是合理性，要与公司的业务规模和发展趋势相匹配。任何一个公司，哪怕是现在看来规模非常大的公司，比如 BAT 之类，在一开始，其系统架构也应简单和清晰。

原文发布时间为：2018-06-6

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