我们经常会说互联网“三高”，那什么是三高呢？我们常说的三高，高并发、高可用、高性能，这些技术是构建现代互联网应用程序所必需的。对于京东618备战来说，所有的中台系统服务，无疑都是围绕着三高来展开的。对于一个程序员，或多或少都能说出一些跟三高系统有关的技术点，而我本篇文章的目的，就是帮大家系统的梳理一下三高系统中的第一高：高可用性。
首先来说，互联网的业务特点决定了他必须保证“三高”， 同时，高并发，高可用，高性能，这三高之间并不是孤立的，而是强相关。一个高可用的系统，一定也需要应对高并发场景对系统带来的冲击，保证系统在高流量访问情况下，系统的服务的正常运转。同时，一个能够支撑高并发的系统也一定要满足高性能，否则也无法实现高流量的承载。
回到我们本文的主旨，我们这里所说的高可用性是指，系统在遇到任何困难的情况下仍能正常运行的能力。
在京东618备战期间，系统的高可用对我们来说至关重要，因为系统的崩溃，不止带来直接经济上的损失，还会导致用户信任的丢失。接下来我通过一张思维导图展开我的分享，帮大家梳理一下一个高可用系统所需要考虑的技术点。
比如我们常说的单体应用架构和微服务架构，两种架构单纯来对比，单体应用架构的可用率要比微服务架构高的。因为多服务之间的依赖一定会降低系统的可用率，比如一个依赖10个微服务的对外接口，假设每个服务的可用率是99%，那么这个接口对外提供服务的整体可用率就直接降到了90.4%，这中间还要考虑到服务之间的网络延迟，数据一致性的问题。
还有例子就是中间件选择，比如一个缓存业务场景，我可以用内存缓存，也可以使用redis分布式缓存，那么使用哪个呢？使用内存缓存系统可用率会高，因为如果引来redis，系统的可用率又得乘以一个redis的可用率。当然如果我们的业务场景必须使用redis，那么也是完全可以的，但这里切记系统的过度设计，也是设计复杂的系统，也需要更多的高可用相关的保证，所付出的资源代价和运维代价也是几何增长。
其实这个可能是很多人忽略的一点，因为很多人更喜欢高谈阔论分布式，集群，压测，故障演练等等，但在我看来，一个代码开发质量的好坏，或者说一个程序员对代码的掌控力，对系统可用性起到至关重要的作用。以下举几个代码维度的例子。
第一个就是异常处理。一个代码质量的好坏，要看他对异常处理能力，一个本科生的课程设计代码，可能都是主业务逻辑，一条路写到黑，不考虑任何异常情况，而一个毕业几年的程序员，经历过线上业务的拷打，可能会用在代码里找到很多的try-catch，用于捕捉各种不确定逻辑，而一个资深程序员，反而他的代码里你看不到任何try-catch, 因为他全部用AOP的方式实现了异常的捕捉。这就是代码维度的考量，一个优秀的代码，一定是防御式编程，同时还会配合单元测试等。
第二个讲述一个什么是对代码的掌控力。在大厂里，你更多场景是接手别人的老代码。想必所有程序员都深有体会，接手别人的老代码是一件极其痛苦的经历，尤其是别人写了一半的代码。老话前人种树后人乘凉，但在程序员圈，前人种树，后人只能凉凉了..... 调侃归调侃，但有些事情需要面对，前期你需要对业务场景和代码逻辑进行抽丝剥茧的梳理，这个很重要。如果你无法对老代码进行充分熟悉，那么你就不敢去改写和重构它，如果在不熟悉的前提下贸然修改代码或者配置，然后上线，那么很大几率会带来线上系统问题，影响系统可用率。换一个角度来说，我们写的代码未来也可能交接给别人，如何不让别人痛苦，也是我们的责任。所以合理使用设计模式，遵循代码规范，书写代码架构和设计文档，这些也是很重要的一点，他的重要可能会关乎系统未来的可用率。
对于代码开发这块，京东技术平台也沉淀了一些自己的经验。内部有自己的java代码开发规范说明文档，也在京英学习平台上可以进行考试。而京东的coding平台，可以在你代码提交时，配置代码开发规范扫描和代码安全性扫描，同时，可以配置代码评审人，这些都可以用来提升我们代码质量。
在部署维度，我们首先考虑的是冗余性和备份设计，这个可能是大家已经很熟悉的情况了，我们可以通过集群的方式，多个服务器、磁盘或者网络接口来减少故障点的数量。说到集群，根据实现方式和目的不同，我帮大家梳理一下集中集群类型：
（1）高可用集群。
有多个独立服务器组成的系统，旨在提高系统可用性，当主节点出现故障时，通过失败转移（Failover）让备用节点自动接管服务。这个我们常见的有zookeeper集群，etcd集群等等，这类集群是基于共识算法实现的， 通过选举的方式，来保证当主节点故障时，可以有自动备份节点自动接管。
（2）负载均衡集群。
在负载均衡系统中，流量被分散到多个服务器中，每个服务器都独立地处理请求。当一个服务器负载过高或出现故障时，请求会自动被转移到其他可用的服务器上，从而保证系统的可用性和性能。负载均衡可以在多个层面上实现，包括应用层、传输层和网络层。在应用层负载均衡中，负载均衡器通常通过HTTP代理来分发请求，并根据请求的特定属性（例如URL或Cookie）进行路由。在传输层负载均衡中，负载均衡器通常在传输层（例如TCP或UDP）上运行，并根据端口号或其他特定协议进行路由。在网络层负载均衡中，负载均衡器通常是一个独立的网络设备，用于在不同的服务器之间分发网络流量。
（3）数据库集群。
这里的数据库可以理解为广义数据库，就是数据的存储媒介。对于数据库的的集群实现方式，分为如下几个：主从复制，复制集，分区。
关于这几种实现方案，这里可以elasticsearch举例说明。ES有分片和副本的概念，所谓的分片，就是将数据水平划分到多个节点，每个节点存储部分数据，当查询数据时，需要在多个节点上进行查询，最后将结果合并。分区可以实现数据的高可用性和可扩展性，但需要考虑数据一致性问题。
同时ES的每个分片都可以配置多个副本，副本跟主从复制类似，或者说更像一个集群内的高可用子集，允许多个副本实例同时存在，并支持自动故障转移和成员选举，保证了数据的高可用性和负载均衡。
此外，对于集群方案来说，还要额外考虑多机房部署问题，异地多活。换句话说，我所有服务实例，不能放在一个篮子里，因为网络的抖动和不稳定性，对系统可用性来说是很大的威胁。
在部署维度，第二个关键点是发布检测。有统计数据表明，我们大部分的稳定性问题来源于系统变更，也就是系统的发布上线。那么如何保证一个平稳的系统上线呢？
首先，要完善自动化测试和单元测试，每次发版前，必回归测试，当然这块如果交给人工来做，费时费力，不一定能起到他的效果，所有说，完善的自动化测试流程，对于系统稳定性部署来说，至关重要。
其次就是做好发布的自动化，在发版过程中，减少人为参与，这样也就减少了出错的可能性。京东的行云部署本身就支持部署编排，利用部署编排，可以稳定且高效的实线滚动发版。同时也可以在行云上的流水线中配置CI/CD流程，实现继续集成和持续部署的串联。
最后就是要实现发版的可观测，可灰度，可回滚。发版前要有checklist，发版时采用灰度发布验证的方式，可以降低因为发版引起的线上故障。最后如果发版发现失败，可以实现快速的回滚操作。这个就要在发版前的checkList里，做好回滚流程的备案。
在运维时，我们的目标是能够快速止损线上问题，做到问题早发现，快定位，速解决。
在互联网系统中，从用户请求开始，经过所有的系统组件或服务，直到响应返回给用户，对整个系统的性能、稳定性和可用性进行全面观测和监控的过程。这包括了对硬件、网络、存储、软件等方面的观测，监控。
在京东618备战期间，所有应用系统都必须完成自建，完善UMP监控埋点，对核心接口方法的可用率，TP99，调用量进行实时监控，同时，也对需要对云主机，中间件等资源维度，包括CPU，内存，资源占有率进行实时监控。
此外，针对监控，要做好日志监控做好采集工作，因为日志记录了系统中各个组件或服务的运行状态，可以提供丰富的信息用于问题排查和分析。
在京东内部采用logbook进行日志采集，对于核心业务需要审计留存的，可以单独搭建ELK，将历史日志存入ES中。
针对618备战期间，需要额外安排固定人员进行每日值班，做到对线上问题可以及时反馈。
针对报警机制，有一点需要切记，要把握好报警的阈值问题，如果阈值偏低，会导致研发人员频繁收到报警，导致警惕性降低。而如果阈值偏高，会错过一些线上问题，导致问题没有及时发现，致使故障扩大化。
京东内部有两大利器，一个是ForceBot，一个是Chaos Monkey。
前者是做全链路军演压测用的，一般618大促前要进行三次军演压测，通过这些军演，让各个应用系统发现系统中的薄弱点，并针对性解决。forcebot是通过部署在全国各地的CDN节点，模拟真实用户发起的大规模访问流量，这种接近实战的压测，可以让我们做到防患于未然，同时，通过压测，可以针对性的优化服务资源，能够更针对性的进行扩容。
第二个我们有时候会叫猴子捣乱测试，也会叫混沌测试。它能够通过模拟包括网络，中间件，流量等在内的各种故障，通过故障的随机注入，来演练我们对系统故障的反应能力。
这里就该提到所谓的应急机制。该机制就像一本类似医院给发的急救指南手册，需要在日常做到对各种不确定的故障进行反应能力。比如遇到突发高流量，系统出现了熔断，如何快速扩容云主机和各类中间件资源；比如网络突然发生延迟，接口请求超时情况下，如何做好降级方案等等。
本文写于京东618备战开门红前夜值班之时。
以上的所有关于系统高可用的总结，都源于一次次的前人的实践经验总结出来的。每次备战略细节有不同，但大的方向原则是不变的。
祝：京东618 大麦。
作者：京东物流 赵勇萍
来源：京东云开发者社区