前言

上篇我们了解了复杂度的来源之高性能，本篇我聊一下复杂度的第二来源高可用

参考维基百科的定义:

系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度，是进行系统设计时的准则之一。

这个定义的关键在于“无间断”，但恰好单点就在于“无间断”上面。因为无论硬件和软件都不可能做到无间断，都存在其生命周期。硬件会出故障，软件会出bug；硬件会逐渐老化，软件会越来越复杂和庞大…

系统的高可用方案五花八门，但是万变不离其宗，本质上都是通过“冗余”来实现高可用的。从形式上讲，高可用多的“冗余”解决方案，和之前讲的高性能都是一样的，都是通过增加更多的机器来达到目的，但其实本质上是有根本区别的：高性能增加机器目的在于“扩展”处理性能；高可用增加机器目的在于“冗余”处理单元。

计算高可用

这里的“计算”指的是业务的逻辑处理。计算有一个特点就是无论在哪台机器上进行计算，同样的算法和输入数据，产出的结果都是一样的，所以将计算从一台机器迁移到另外一台机器，对业务并没有什么影响。既然如此，计算高可用的复杂度体现在哪里呢？我以最简单的单机变双机为例进行分析。先来看一个单机变双机的简单架构示意图。

你可能会发现，这个双机的架构图和上期“高性能”讲到的双机架构图是一样的，因此复杂度也是类似的，具体表现为：

• 需要增加一个任务分配器，选择合适的任务分配器也是一件复杂的事情，需要综合考虑性能、成本、可维护性、可用性等各方面因素。
• 任务分配器和真正的业务服务器之间有连接和交互，需要选择合适的连接方式，并且对连接进行管理。例如，连接建立、连接检测、连接中断后如何处理等。
• 任务分配器需要增加分配算法。例如，常见的双机算法有主备、主主，主备方案又可以细分为冷备、温备、热备。

上面这个示意图只是简单的双机架构，我们再看一个复杂一点的高可用集群架构。

这个高可用集群相比双机来说，分配算法更加复杂，可以是 1 主 3 备、2 主 2 备、3 主 1 备、4 主 0 备，具体应该采用哪种方式，需要结合实际业务需求来分析和判断，并不存在某种算法就一定优于另外的算法。例如，ZooKeeper 采用的就是 1 主多备，而 Memcached 采用的就是全主 0 备。

存储高可用

对于需要存储数据的系统来说，整个系统的高可用设计关键点和难点就在于“存储高可用”。存储与计算相比，有一个本质上的区别：将数据从一台机器搬到到另一台机器，需要经过线路进行传输。线路传输的速度是毫秒级别，同一机房内部能够做到几毫秒；分布在不同地方的机房，传输耗时需要几十甚至上百毫秒。例如，从广州机房到北京机房，稳定情况下 ping 延时大约是 50ms，不稳定情况下可能达到 1s 甚至更多。

虽然毫秒对于人来说几乎没有什么感觉，但是对于高可用系统来说，就是本质上的不同，这意味着整个系统在某个时间点上，数据肯定是不一致的。按照“数据 + 逻辑 = 业务”这个公式来套的话，数据不一致，即使逻辑一致，最后的业务表现就不一样了。以最经典的银行储蓄业务为例，假设用户的数据存在北京机房，用户存入了 1 万块钱，然后他查询的时候被路由到了上海机房，北京机房的数据没有同步到上海机房，用户会发现他的余额并没有增加 1 万块。想象一下，此时用户肯定会背后一凉，马上会怀疑自己的钱被盗了，然后赶紧打客服电话投诉，甚至打 110 报警，即使最后发现只是因为传输延迟导致的问题，站在用户的角度来说，这个过程的体验肯定很不好。

除了 物理上的传输速度限制，传输线路本身也存在可用性问题，传输线路可能中断、可能拥塞、可能异常（错包、丢包），并且传输线路的故障时间一般都特别长，短的十几分钟，长的几个小时都是可能的。 例如，2015 年支付宝因为光缆被挖断，业务影响超过 4 个小时；2016 年中美海底光缆中断 3 小时等。在传输线路中断的情况下，就意味着存储无法进行同步，在这段时间内整个系统的数据是不一致的。

小总结

无论是正常情况下的传输延迟，还是异常情况下的传输中断，都会导致系统的数据某个时间点或者时间段是不一致的，但是数据的不一致又会导致业务问题；但如果完全不做冗余，系统的整体高可用又无法保证。所以存储高可用的难点不在于如何备份数据，而在于如何减少或者规避数据不一致对业务造成的影响。

分布式领域里面有一个著名的CAP定理，从理论上论证了存储高可用的复杂度。也就是说，存储高可用不可能同时满足“一致性，可用性，分区容错性”，最多满足其中两个，这就要求我们在做架构设计时结合业务进行取舍。

高可用状态决策

无论是计算高可用还是存储高可用，其基础都是“状态决策”，即系统需要能够判断当前的状态是正常还是异常，如果出现了异常就要采取行动来保证高可用。 如果状态决策本身都是有错误或者有偏差的，那么后续的任何行动和处理无论多么完美也都没有意义和价值。但在具体实践的过程中，恰好存在一个本质的矛盾：通过冗余来实现的高可用系统，状态决策本质上就不可能做到完全正确。下面我基于几种常见的决策方式进行详细分析。

独裁式

独裁式决策指的是存在一个独立的决策主体，我们姑且称它为“决策者”，负责收集信息然后进行决策；所有冗余的个体，我们姑且称它为“上报者”，都将状态信息发送给决策者。

缺点：独裁式的决策方式不会出现决策混乱的问题，因为只有一个决策者，但问题也正是在于只有一个决策者。当决策者本身故障时，整个系统就无法实现准确的状态决策。如果决策者本身又做一套状态决策，那就陷入一个递归的死循环了。

协商式

协商式决策指的是两个独立的个体通过交流信息，然后根据规则进行决策，最常用的协商式决策就是主备决策。

这个架构的基本协商规则可以设计成：

• 2台服务器启动时都是备机。
• 2台服务器建立连接
• 2台服务器交换状态信息
• 某一台服务器做出决策，成为主机；另一台服务器继续保持备机身份。

协商式决策的架构不复杂，规则也不复杂，其难点在于，如果两者的信息交换出现问题（比如主备连接中断），此时状态决策应该怎么做。

• 如果备机在连接中断的情况下认为主机故障，那么备机需要升级为主机，但实际上此时主机并没有故障，那么系统就出现了两个主机，这与设计初衷（1主1备）是不符合的。
  

• 如果备机在连接中断的情况下不认为主机故障，则此时如果主机真的发生故障，那么系统就没有主机了，这同样与设计初衷（1主1备）是不符合的。
  

• 如果为了规避连接中断对状态决策者带来的影响，可以增加更多的连接。例如，双连接、三连接。这样虽然能够降低连接中断对状态带来的影响（注意：只能降低，不能彻底解决），但同时又引入了这几条连接之间信息取舍的问题，即如果不同连接传递的信息不同，应该以哪个连接为准？实际上这也是一个无解的答案，无论以哪个连接为准，在特定场景下都可能存在问题。

综合分析，协商式状态决策在某些场景总是存在一些问题的。

民主式

民主式决策指的是多个独立的个体通过投票的方式来进行状态决策。例如，ZooKeeper 集群在选举 leader 时就是采用这种方式。

民主式决策和协商式决策比较类似，其基础都是独立的个体之间交换信息，每个个体做出自己的决策，然后按照“多数取胜”的规则来确定最终的状态。不同点在于民主式决策比协商式决策要复杂得多，Zookeeper的选举算法Paxos，绝大部分人都看得云里雾里，更不用说用代码来实现这套算法了。

除了算法复杂，民主式决策还有一个固有的缺陷：闹裂。这个词来源于医学，指人体左右大脑半球的连接被切断后，左右脑因为无法交换信息，导致各自做出决策，然后身体受到两个大脑分别控制，会做出各种奇怪的动作。 脑裂的根本原因是，原来统一的集群因为连接中断，造成了两个独立分隔的子集群，每个子集群单独进行选举，于是选出了 2 个主机，相当于人体有两个大脑了。

从图中可以看到，正常状态的时候，节点 5 作为主节点，其他节点作为备节点；当连接发生故障时，节点 1、节点 2、节点 3 形成了一个子集群，节点 4、节点 5 形成了另外一个子集群，这两个子集群的连接已经中断，无法进行信息交换。按照民主决策的规则和算法，两个子集群分别选出了节点 2 和节点 5 作为主节点，此时整个系统就出现了两个主节点。这个状态违背了系统设计的初衷，两个主节点会各自做出自己的决策，整个系统的状态就混乱了。

为了解决脑裂问题，民主式决策的系统一般都采用“投票节点数必须超过系统总节点数一半”规则来处理。 如图中那种情况，节点 4 和节点 5 形成的子集群总节点数只有 2 个，没有达到总节点数 5 个的一半，因此这个子集群不会进行选举。这种方式虽然解决了脑裂问题，但同时降低了系统整体的可用性，即如果系统不是因为脑裂问题导致投票节点数过少，而真的是因为节点故障（例如，节点 1、节点 2、节点 3 真的发生了故障），此时系统也不会选出主节点，整个系统就相当于宕机了，尽管此时还有节点 4 和节点 5 是正常的。

小总结

无论采取什么样的方案，状态决策都不可能做到任何场景下都没有问题，但完全不做高可用方案又会产生更大的问题，如何选取适合系统的高可用方案，也是一个复杂的分析、判断和选择的过程。

总结

这篇文章介绍了复杂度来源之一高可用，分析了计算高可用和存储高可用两个场景，给出了几种高可用状态决策方式，希望能给看到的各位同学有所帮助。

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