对于一个软件系统而言，性能差一点，用户也许可以接受；使用体验差，也许也能忍受。但是如果可用性差，经常出故障导致不可用，那就比较麻烦了；如果出现重要数据丢失，那开发工程师绝对是摊上大事了。
而分布式系统可能出故障地方又非常多，内存、CPU、主板、磁盘会损坏，服务器会宕机，网络会中断，机房会停电，所有这些都可能会引起软件系统的不可用，甚至数据永久丢失。
所以在设计分布式系统的时候，软件工程师一定要绷紧可用性这根弦，思考在各种可能的故障情况下，如何保证整个软件系统依然是可用的。
根据我的经验，一般说来，常用的保证系统可用性的策略有冗余备份、失效转移和降级限流。虽然这 3 种策略你可能早已耳熟能详，但还是有一些容易被忽略的地方。
比如冗余备份，任何程序、任何数据，都至少要有一个备份，也就是说程序至少要部署到两台服务器，数据至少要备份到另一台服务器上。此外，稍有规模的互联网企业都会建设多个数据中心，数据中心之间互相进行备份，用户请求可能会被分发到任何一个数据中心，即所谓的异地多活，在遭遇地域性的重大故障和自然灾害的时候，依然保证应用的高可用。
当要访问的程序或者数据无法访问时，需要将访问请求转移到备份的程序或者数据所在的服务器上，这也就是失效转移。失效转移你应该注意的是失效的鉴定，避免从服务器错误地以为主服务器宕机而接管集群管理，会出现主从服务器一起执行指令，进而导致集群混乱，也就是所谓的“脑裂”。这类场景选举主服务器时，需要引入 ZooKeeper。
当大量的用户请求或者数据处理请求到达的时候，由于计算资源有限，可能无法处理如此大量的请求，进而导致资源耗尽，系统崩溃。这种情况下，可以拒绝部分请求，即进行限流；也可以关闭部分功能，降低资源消耗，即进行降级。限流是互联网应用的常备功能，因为超出负载能力的访问流量在何时会突然到来，你根本无法预料，所以必须提前做好准备，当遇到突发高峰流量时，就可以立即启动限流。而降级通常是为可预知的场景准备的，比如电商的“双十一”促销，为了保障促销活动期间应用的核心功能能够正常运行，比如下单功能，可以对系统进行降级处理，关闭部分非重要功能。
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