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HA 高可用软件系统保养指南

又过了一年 618，六月是公司一年一度的大促月，一般提前一个月各系统就会减少需求和功能的开发，转而更多去关注系统可用性、稳定性和管控性等方面的非功能需求。大促前的准备工作一般叫作「备战」，可以把线上运行系统想象成一辆车，大促即是它即将面临的一次严峻驾驶考验。

每次去长途自驾旅行时，我会把车送去对车况做一个全面的检测。汽车工业的历史有一百多年了，而车的构造组成部件又相对固定，已经形成了规范且全面的检查事项，我在保养检查手册上看到的检查项目包括：

轮胎
刹车
灯光
电瓶
油液
雨刷
底盘
电路
滤清器
随车工具

上面简单列了每一个检查大项，而里面又包括一些细节的小项。当技师按这个检查项目列表执行一遍后没有发现问题，就是得出车况良好的结论。然而软件系统的组成部件并不像汽车那样固定，不同的软件系统可能千差万别，这方面有点像「人」的特性，每个人是不同的，但又是有共性的，所以医学才能为人建立共同的检测标准，但又需要考虑差异化并针对个体建立健康档案，这样才能根据检测结果作出相对准确的诊断。

结合这次 618 备战准备，考虑系统的共性和个性，我想尝试看看能不能抽象出一个针对此类商业在线应用所需的高可用系统保养指南，按此对系统做一个全面地检测后得到对系统运行的一个整体性认识，帮助更好的诊断系统可能潜藏的问题，以便做出及时的优化改进。

检测

我们先从检测开始。

资源

系统应用运行总是需要依托于硬件物理资源，操作系统提供了一些基本的资源使用消耗情况，包括：

CPU
内存
磁盘
网络

操作系统提供的仅仅是单机的资源使用情况，而在一个分布式系统中我们通常需要更高维度的资源使用报告，按集群，按应用等，所以这需要我们自己去做在单机粒度上的聚合和可视化呈现。

HA 高可用软件系统保养指南

CPU 除了机器整体使用情况，最好能监测到进程级的使用，若一个进程内的 CPU 消耗明显不正常，需要有捕捉到进程内线程 CPU 使用的方法。内存以 Java 应用为例，会更多关心 JVM 内部的内存使用和 GC 情况；而类似 Redis 这样的内存数据库则更多关注其内存的增长趋势。磁盘 I/O 是存储类应用（SQL/NoSQL 数据库）关注的重点，而对于大部分服务类应用一般只会打打日志，只关心磁盘存储容量的消耗。网络，站在应用的角度主要关心可靠性（丢包率、延时）、带宽和连接数。

应用

由于应用的形式千差万别，我们先看共性的方面。共有的方面主要包括：

服务 Performance 性能指标。 比如 API 的每秒调用量（TPS），处理延时（TP99，TP=Time Percentage)，可用率（系统成功执行次数占比）
服务 SLA 满足率。
SLA 是 Service Level Agreement（服务等级协议）的缩写，通过静态评估得到要承接预期量的用户数时，各应用服务需要保证的并发能力、延时标准，并和实际搜集的数据对比得出评估服务 SLA 能否满足。
服务 HA 可用率。
服务是否业务强制需要？可用率要求有多高，必要情况下是否可降级？
服务 Isolation 隔离性。
轻、重处理业务流程如何隔离？同、异步业务流程如何隔离？重要、次要的业务间如何隔离？
服务 Extension 扩展性。
无状态服务理论上可以无限横向扩展，但实际大部分无状态服务仅仅是把状态外移到类似缓存和数据库中，横向的扩展瓶颈点就转移到了缓存或数据库的横向扩展能力上。

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上面属于在应用层能抽象出的共性点，但对于具体的业务逻辑则属于个性的地方，这就需要具体问题具体分析。比如，若实现采用了类似像异步内存队列的方式，是否可以显性化监测？但若想通过代码巡检来发现这样的个性化场景，投入产出比低，也不太现实。所以，今年 618 我们采用了针对主要业务流程的梳理问答方式，主要用于重新思考代码实现流程，发现一些潜在逻辑炸弹。所谓逻辑炸弹，就是在正常时一切良好，但遇到某些边界条件可能导致系统性能急剧下降甚至宕机，在今年的备战中确实发现了两枚这样的逻辑炸弹，幸甚。

依赖

应用系统运行除了依托的环境，还会有对其他应用或数据库、缓存、消息队列等这些基础服务的依赖。每种依赖都需要单独去分析依赖的强弱、可替代性，并提供其可用率、性能等基本监控指标，为诊断提供依据。

强依赖的高可用通常使用主、备方案，而弱依赖除了主、备还可以在特定情况下通过解除依赖实现业务降级，这有点像壁虎断尾求生的场景。

收集

前面从资源、应用、依赖三个大类来全面检测评估系统，但检测是需要数据收集支持的。而以上三类检测项目的数据来源都不一样，在一个大型的分布式环境下就需要将其整合汇总提供面向更高层次的抽象视图。

收集的方式无外乎两种：

Agent 采集上报
应用主动上报

对于系统资源和一些使用的开源软件，一般都是 Agent 采集上报到中心服务器，而自研的应用多采用主动上报方式的，最后在中心监控平台上提供抽象视图呈现。如下图，一个针对 Redis 集群的数据收集整合视图，视图最高按集群提供整体数据监视，若有异常可下钻到具体集群中某一台机器上。

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告警

监测数据收集上来后，如何去分析、预警这是一个乍一看简单实际很不简单的事情。

当汽车没油了就会亮一个灯提醒你加油，胎压不足了再亮另外一个灯提醒你加气，总之汽车的保养手册上画了一大堆指示灯提醒或警示你不同的注意事项，简单直接明了。但我们前面说了软件系统更像一个人，每年我去医院体检，一共几十项大小检查，总有那么几项指标数字不正常，医生有时也没法简单根据一两项指标异常就能开出正确的诊断处方。

目前的通用监控预警系统一般只能根据收集的各类系统指标，设定一个合理范围，若偏离合理范围则发出告警。此类一一映射式的告警，仅仅完成了最初阶段的任务，提醒研发去及时响应。这里面存在的问题就是，当在一个大规模分布式应用系统中，若有一个核心系统出现问题，很可能引发连锁反应，导致告警风暴产生。在这样的风暴中，研发有时也是抓瞎，到处都在喊着火，人人手上都有一个灭火器，却不是知道该往哪里喷。这种情况一方面只能自己做好系统防火隔离带，另一方面就是增强报警分析诊断。

在应激式报警的基础上，增加分析和诊断逻辑，形成针对应用系统特有的分级诊断式告警。这种告警是一般通用监控预警系统做不了的，而需要应用系统自己在通用数据收集和告警的基础上来做。可惜的是这目前还只是一个设想，但方向我感觉是没错的。