稳定性建设

本文探讨了服务稳定性的重要性,通过案例分析强调其对企业及社会的影响。文章介绍了影响稳定性的因素,提出了稳定性建设的四大抓手:降发生、提感知、快响应和做复盘,以及1+3保障要素。最后指出,应根据业务需求平衡可用性和成本,提供了一套系统化的高可用性建设框架。

开篇

SLA(service-level agreement,即 服务级别协议)也称服务等级协议,经常被用来衡量服务稳定性指标。业界高可用的标准是按照系统宕机时间来衡量的,通常被称作“几个 9”,9 越多代表服务全年可用时间越长,服务也就越可靠,即停机时间越短。通常作为服务提供商与受服务用户之间具体达成承诺的服务指标。

一、稳定性建设是什么

简单理解,系统稳定性本质上是系统的确定性应答。

从另一个角度解释。稳定性建设的目标是尽可能的保证SLA.

二、为什么要做稳定性建设

稳定性有多重要,我们来看几个由于服务稳定性故障造成影响的案例:

  • 2023年11月12日阿里全线故障,用户订外卖,网购均受影响,阿里云信任危机。
  • 滴滴2023年11月27日夜间发生故障,给广大用户造成不便,公司经济损失且补发优惠券。

服务稳定性对于企业来说非常重要,不仅仅会对企业带来直接的经济损失,甚至会对行业、人们的生活造成非常严重的影响。所以说服务稳定性建设的意义非常重大。

三、影响稳定性的因素

  • 人为因素

不合理的变更(50%)、意识问题、外部攻击等等

  • 软件因素

系统依赖、架构设计问题、代码bug、设计漏洞、GC问题、线程池异常

  • 硬件因素

网络故障、机器故障、DB等中间件问题

下面就是对症下药,首先是故障前的预防,其次是故障后的快速恢复能力,下面我们就聊聊几种常见的解决思路。

四、怎么做稳定性建设

稳定性建设4大抓手

降发生

从开发阶段开始,到最后的代码上线,这整个过程中,对各个阶段进行质量把控,将所有异常排除在发生之前

提感知

故障在所难免,所以一定要做到,一旦发生故障,能够及时且精准的告警!

快响应

在接到异常告警之后,能够快速响应、快速定位、快速止损,不要总想着这是谁的锅、如何解决问题,一定要先止损

做复盘

解决了故障,也一定要复盘,为了避免以后再次出现此类事故

知识沉淀到经验库里面

产生故障的原因。

3+1保障

良好的系统架构和实现

完备的团队研发运维流程机制

技术同学良好的意识和能力

良好的研发项目管理

监控 容灾 降级 服务治理

四、总结

1、一个好的软件架构,应该遵循高性能、高可用、易扩展 3 大原则,其中「高可用」在系统规模变得越来越大时,变得尤为重要。

2、对于一个动态演进的系统而言,我们没有办法将故障发生的概率降为0,预防和缩短故障的恢复时间才是我们追求的目标。

3、适合的才是最好的。提升稳定性的同时,维护成本、机器成本等也会跟着上涨,我们也不用一味的追求可用性,需要结合系统的业务SLA要求权衡。

如何做好稳定性和高可用保障是一个很庞大的命题,本篇文章没有太多的深入细节,只聊了整体的一些思路,主要是为了大家在以后的系统高可用建设过程中,有一套系统的框架可以参考

商业化系统的稳定性建设是保障业务连续性和用户体验的关键环节,尤其是在高并发、复杂业务场景下,如何设计高可用架构并实施稳定性最佳实践显得尤为重要。以下是一些关键策略和方案。 ### 3.1 稳定性保障体系的成熟度模型 在构建商业化系统的稳定性方案时,首先需要明确自身的成熟度水平。基于稳定性建设成熟度模型,可以从多个维度(如流程制度、技术方案、平台体系等)评估当前建设情况,并通过雷达图或等级模式进行打分。建议所有公司至少达到基础级,中大型公司应力争发展级,而行业头部公司则需达到成熟级水平[^2]。 ### 3.2 高可用架构设计原则 高可用架构是系统稳定性的基石,其核心目标是确保系统在面对故障时仍能持续提供服务。常见的设计原则包括: - **冗余设计**:通过多副本部署避免单点故障,例如数据库主从复制、服务集群部署。 - **负载均衡**:使用Nginx、HAProxy或云服务提供的负载均衡器,将流量合理分配到多个实例上。 - **异步处理**:对非实时操作采用消息队列(如Kafka、RabbitMQ),提升系统吞吐量并解耦服务。 - **限流与降级**:在高并发场景下,通过限流防止系统过载,必要时进行服务降级以保证核心功能可用。 ```java // 示例:使用Guava RateLimiter进行简单限流 RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); // 每秒最多处理5个请求 if (rateLimiter.tryAcquire()) { // 执行业务逻辑 } else { // 返回降级响应 } ``` ### 3.3 主动发现与风险防控机制 TRaaS(Technological Risk-defense as a Service)是一种典型的主动式风险防控体系,适用于复杂业务场景下的稳定性保障。它不仅关注技术层面的风险,还涵盖了流程制度、文化宣导等多个方面,能够实现风险的主动发现和自我恢复能力[^1]。 该体系可通过以下方式增强稳定性: - **混沌工程演练**:模拟网络延迟、服务宕机等故障场景,验证系统容错能力[^3]。 - **可观测性建设**:通过日志、监控、链路追踪(如Prometheus + Grafana、SkyWalking)感知系统运行状态,快速定位问题[^5]。 ### 3.4 平台化支撑与工具链集成 商业化系统的稳定性离不开一整套平台工具的支持,包括但不限于: - 实时计算平台(如Flink) - 机器学习平台(如TensorFlow Serving) - 分布式任务调度平台(如Airflow) 这些平台可由专门团队维护,也可根据实际情况由业务团队自行构建和维护[^4]。 ###
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