說到大規模微服務系統，往往是一些 7*24 時不間斷運行的在線系統。那麼如何設計一個大規模的微服務系統呢?
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這樣的系統往往有以下的要求：
- 高可用。這類的系統往往需要保持一定的 SLA，7*24 時不間斷運行不代表完全不掛，而是有一定的百分比的。
例如我們常說的可用性需達到 4 個 9(99.99%)，全年停機總計不能超過 1 小時，約為 53 分鐘，也即服務停用時間小於 53 分鐘，就說明高可用設計合格。
- 用戶分佈在全國。大規模微服務系統所支撐的用戶一般在全國各地，因而每個地區的人，都希望能夠就近訪問，所以一般不會一套系統服務全國，而是每個地區都要有相應的業務單元，使得用戶可以就近訪問。
- 併發量大，存在波峰波谷。微服務之所以規模比較大，其實是承載的壓力比較大，而且需要根據請求的波峰波谷進行彈性伸縮。
- 有故障性能診斷和快速恢復的機制。大規模微服務場景下，運維人員很難進行命令式手動運維來控制應用的生命週期，應該採用聲明式的運維方法。
另外一旦有了性能瓶頸或者故障點，應該有自動發現定位的機制，迅速找到瓶頸點和故障點，及時修復，才能保障 SLA。
戰略設計
為了滿足以上的要求，這個系統絕不是運維組努力一把，或者開發組努力一把，就能解決的，是一個端到端的，各個部門共同完成的一個目標，所以我們常稱為戰略設計。
研發
一個能支撐高併發，高可用的系統，一定是需要從研發環節就開始下功夫的。
首先，每一個微服務都有實現良好的無狀態化處理，冪等服務接口設計
狀態分為分發，處理，存儲幾個過程，如果對於一個用戶的所有的信息都保存在一個進程中，則從分發階段，就必須將這個用戶分發到這個進程，否則無法對這個用戶進行處理。
然而當一個進程壓力很大的時候，根本無法擴容，新啟動的進程根本無法處理那些保存在原來進程的用戶的數據，不能分擔壓力。
所以要將整個架構分成兩個部分，無狀態部分和有狀態部分，而業務邏輯的部分往往作為無狀態的部分，而將狀態保存在有狀態的中間件中，如緩存，數據庫，對象存儲，大數據平臺，消息隊列等。
這樣無狀態的部分可以很容易的橫向擴展，在用戶分發的時候，可以很容易分發到新的進程進行處理，而狀態保存到後端。
而後端的中間件是有狀態的，這些中間件設計之初，就考慮了擴容的時候，狀態的遷移，複製，同步等機制，不用業務層關心。
對於數據的存儲，主要包含幾類數據：
- 會話數據等，主要保存在內存中。對於保存在內存裡的數據，例如 Session，可以放在外部統一的緩存中。
- 結構化數據，主要是業務邏輯相關。對於業務相關的數據，則應該保存在統一的數據庫中。
- 文件圖片數據，比較大，往往通過 CDN 下發。對於文件，照片之類的數據，應該存放在統一的對象存儲裡面。
- 非結構化數據，例如文本，評論等。對於非結構化數據，可以存在統一的搜索引擎裡面，例如 ElasticSearch。
但是還有一個遺留的問題，就是已經分發，正在處理，但是尚未存儲的數據，肯定會在內存中有一些，在進程重啟的時候，數據還是會丟一些的，那這部分數據怎麼辦呢?
這部分就需要通過重試進行解決，當本次調用過程中失敗之後，前序的進程會進行重試，例如 Dubbo 就有重試機制。
既然重試，就需要接口是冪等的，也即同一次交易，調用兩次轉賬 1 元，不能最終轉走 2 元。
接口分為查詢，插入，更新，刪除等操作：
- 對於查詢接口來講，本身就是冪等的，不用做特殊的判斷。
- 對於插入接口來講，如果每一個數據都有唯一的主鍵，也能保證插入的唯一性，一旦不唯一，則會報錯。
- 對於更新操作來講，則比較複雜，分兩種情況。一種情況是同一個接口，前後調用多次的冪等性。另一種情況是同一個接口，併發環境下調用多次的正確性。
為了保持冪等性，往往要有一個冪等表，通過傳入冪等參數匹配冪等表中 ID 的方式，保證每個操作只被執行一次，而且在實行最終一致性的時候，可以通過不斷重試，保證最終接口調用的成功。
對於併發條件下，誰先調用，誰後調用，需要通過分佈式鎖如 Redis，ZooKeeper 等來實現同一個時刻只有一個請求被執行，如何保證多次執行結果仍然一致呢?則往往需要通過狀態機，每個狀態只流轉一次。
還有就是樂觀鎖，也即分佈式的 CAS 操作，將狀態的判斷、更新整合在一條語句中，可以保證狀態流轉的原子性。樂觀鎖並不保證更新一定成功，需要有對應的機制來應對更新失敗。
其次，根據服務重要度實現熔斷降級、限流保護策略
服務拆分多了，在應用層面就會遇到以下問題：
服務雪崩：即一個服務掛了，整個調用鏈路上的所有的服務都會受到影響。
大量請求堆積、故障恢復慢：即一個服務慢，卡住了，整個調用鏈路出現大量超時，要長時間等待慢的服務恢復到正常狀態。
為了解決這些問題，我們在應用層面實施了以下方案：
通過熔斷機制，當一個服務掛了，被影響的服務能夠及時熔斷，使用 Fallback 數據保證流程在非關鍵服務不可用的情況下，仍然可以進行。
通過線程池和消息隊列機制實現異步化，允許服務快速失敗，當一個服務因為過慢而阻塞，被影響服務可以在超時後快速失敗，不會影響整個調用鏈路。
當發現整個系統的確負載過高的時候，可以選擇降級某些功能或某些調用，保證最重要的交易流程的通過，以及最重要的資源全部用於保證最核心的流程。
還有一種手段就是限流，當既設置了熔斷策略，又設置了降級策略，通過全鏈路的壓力測試，應該能夠知道整個系統的支撐能力。
因而就需要制定限流策略，保證系統在測試過的支撐能力範圍內進行服務，超出支撐能力範圍的，可拒絕服務。
當你下單的時候，系統彈出對話框說 “系統忙，請重試”，並不代表系統掛了，而是說明系統是正常工作的，只不過限流策略起到了作用。
其三，每個服務都要設計有效探活接口，以便健康檢查感知到服務狀態
當我們部署一個服務的時候，對於運維部門來講，可以監控機器的狀態或者容器的狀態是否處於啟動狀態，也可以監控到進程是否啟動，端口是否監聽等。
但是對於已經啟動的進程，是否能夠正常服務，運維部門無法感知，需要開發每個服務的時候，設計一個有效探活接口，讓運維的監控系統可以通過調用這個接口，來判斷進程能夠正常提供服務。
這個接口不要直接返回，而是應該在進程內部探查提供服務的線程是否出去正常狀態，再返回相應的狀態編碼。
只有這樣，開發出來的服務和運維才能合作起來，保持服務處於某個副本數，否則如果一部分服務雖然啟動，但是處於假死狀態，會使得其他正常服務，無法承受壓力。
其四，通過制定良好的代碼檢查規範和靜態掃描工具，最大化限制因為代碼問題造成的系統不可用
要保持線上代碼的高可用性，代碼質量是關鍵，大部分線上問題，無論是性能問題，還是穩定性問題，都是代碼造成的，而非基礎設施造成的。
而且基礎設施的可用率為 99.95%，但是服務層要求的可用率高於這個值，所以必須從業務層高可用來彌補。
除了下面的高可用架構部分，對於每一個服務來講，制定良好的代碼檢查規範和靜態掃描工具，通過大量的測試用例，最大化限制因為代碼問題造成的系統不可用，是必須的，是高可用的基礎。
高可用架構設計
在系統的每一個部分，都要避免單點。系統冗餘往往分管控面和數據面，而且分多個層次，往往每一個層次都需要進行高可用的設計。
在機房層面，為了高可用應該部署在多個區域，或者多個雲，每個區域分多個可用區進行部署。
對於雲來講，雲的管控要多機房高可用部署，使得任何一個機房故障，都會使得管控依然可以使用。
這就需要管控的組件分佈於至少兩個機房，管控的數據庫和消息隊列跨機房進行數據同步。
對於雲的數據面來講，入口的網關要和機房網絡配合做跨機房的高可用，使得入口公網 IP 和負載均衡器，在一個機房故障的情況下，可以切換至另一個機房。
在雲之上要部署 Kubernetes 平臺，管控層面 Kubernetes 要實現高可用部署，etcd 要跨機房高可用部署，Kubernetes 的管控組件也要跨機房部署。
當然還有一種情況是機房之間距離比較遠，需要在每一個機房各部署一套 Kubernetes。
這種情況下，Kubernetes 的管控依然要實現高可用，只不過跨機房的高可用就需要應用層來實現了。
在應用層，微服務的治理平臺，例如註冊發現，ZooKeeper 或者 Euraka，APM，配置中心等都需要實現跨機房的高可用。另外就是服務要跨機房部署，實現城市級機房故障遷移能力。
運維
運維一個大規模微服務系統也有不一樣的挑戰。
首先，建議使用的是 Kubernetes 編排的聲明式的運維方式，而非 Ansible 之類命令式的運維方式。
另外，對於系統的發佈，要進行灰度、藍綠髮布，降低系統上線發佈風險。要有這樣的理念，任何一個新上線的系統，都是不可靠的。
所以可以通過流量分發的模式，逐漸切換到新的服務，從而保障系統的穩定。
其三，完善監控及應對機制，對系統各節點、應用、組件全面地監控，能夠第一時間快速發現並解決問題。
監控絕非只有基礎設施的 CPU，網絡，磁盤的監控，應用的，業務的，調用鏈的監控都應該有。
而且對於緊急事件，應該有應急預案，應急預案是在高可用已經考慮過之後，仍然出現異常情況下，應該採取的預案，例如三個 etcd 全掛了的情況。
其四，持續關注線上系統網絡使用、服務器性能、硬件存儲、中間件、數據庫燈指標，重點關注臨界狀態，也即當前還健康，但是馬上可能出問題的狀態。
例如網關 PPS 達到臨界值，下一步就要開始丟包了，數據庫快滿了，消息出現大量堆積等等。
DBA
對於一個在線業務系統來講，數據庫是重中之重，很多的性能瓶頸定位到最後，都可能是數據庫的問題。所以 DBA 團隊要對數據庫的使用，進行把關。
造成數據庫性能問題，一方面是 SQL 語句的問題，一方面是容量的問題。
例如查詢沒有被索引覆蓋，或者在區分度不大的字段上建立的索引，是否持鎖時間過長，是否存在鎖衝突等等，都會導致數據庫慢的問題。
因而所有上線的 SQL 語句，都需要 DBA 提前審核，並且要對於數據庫的性能做持續的監控，例如慢 SQL 語句等。
另外對於數據庫中的數據量也要持續的監控，到一定的量就需要改分佈式數據庫 DDB，進行分庫分表，到一定的階段需要對分佈式數據庫進行擴容。
故障演練和性能壓測
再好的規劃也比不上演練，再好的性能評估也比不上在線的性能壓測。
性能問題往往是通過線上性能壓測發現的。線上壓力測試需要有一個性能測試的平臺，做多種形式的壓力測試。
例如容量測試，通過梯度的加壓，看到什麼時候實在不行。摸高測試，測試在最大的限度之上還能承受多大的量，有一定的餘量會保險一些，心裡相對比較有底。
再就是穩定性測試，測試峰值的穩定性，看這個峰值能夠撐一分鐘，兩分鐘還是三十分鐘。還有秒殺場景測試，限流降級演練測試等。
只有經過性能壓測，才能發現線上系統的瓶頸點，通過不斷的修復和擴容瓶頸點，最終才能知道服務之間應該以各種副本數的比例部署，才能承載期望的 QPS。
對於可能遇到的故障，可以進行故障演練，故意模擬一些故障，來看系統如何反應，是否會因為自修復，多副本，容錯等機制，使得這些故障對於客戶端來講沒有影響。
戰術設計
下面，我們就從架構的每個層次，進行戰術設計。我們先來看一下高可用部署架構選型以及他們的優劣：
高可用性要求和系統的負載度和成本是強相關的。越簡單的架構，部署成本越低的架構，高可用性越小，例如上面的單體應用。
而微服務化，單元化，異地多活，必然導致架構複雜難以維護，機房成本比較高，所以要使用多少成本實現什麼程度的高可用，是一個權衡。
高可用的實現需要多個層次一起考慮：
首先是應用層，可以通過異地多活單元保證城市級高可用，這樣使得一個城市因為災難宕機的時候，另外一個城市可以提供服務。
另外每個多活單元採用雙機房保證機房級高可用，也即同城雙機房，使得一個城市中一個機房宕機，另一個機房可以提供服務。
再者每個機房中採用多副本保證實例級高可用，使得一個副本宕機的時候，其他的副本可以提供服務。
其次是數據庫層，在數據中心之間，通過主從複製或 MGR 實現數據異步複製，在每個集群單元中採用 DDB 分庫分表，分庫分表中的每個實例都是有數據庫同步複製。
其三是緩存層，在數據中心之間，緩存採用多集群單元化複製，在每個集群單元中採用多副本主從複製。
其四微服務治理平臺層，平臺組件異地多活單元保證了城市級高可用，平臺組件每個多活單元採用雙機房保證機房級高可用，平臺組件每個機房中採用多副本保證實例級高可用。
當有了以上高可用方案之後，則以下的故障等級以及影響時間如下表格：
接下來，我們每個層次詳細論述。
應用層
下圖以最複雜的場景，假設有三個城市，每個城市都有兩個完全對等的數據中心。三個城市的數據中心也是完全對等的。
我們將整個業務數據按照某個維度分成 A，B，C 三部分。這樣任何一部分全部宕機，其他部分照樣可以提供服務。
對於有的業務，如果省級別的服務中斷完全不能忍受，市級別的服務中斷要求恢復時間相當短，而區縣級別的服務中斷恢復時間可以相對延長。
在這種場景下，可以根據地區來區分維度，使得一個區縣和另外一個區縣的數據屬於不同的單元。
為了節約成本，模型可能會更加簡化。中心節點和單元化節點不是對稱的。中心節點可以實現同城雙活，而異地單元化的部分只部署一個機房即可。這樣是能滿足大部分高可用性需求的。
這種架構要求實現中間件層和數據庫層單元化，這個我們後面會仔細講。
接入層
單元化要求 App 層或者在機房入口區域的接入層，實現中心單元和其他單元節點的流量分發。
對於初始請求沒有任何路由標記的，可以隨機分發給任何一個單元，也可以根據地區或者運營商在 GSLB 中分發給某個就近的單元。
應用層接收到請求以後，根據自己所在的單元生成路由信息，將路由信息返回給接入層或者 App。
接下來 App 或者接入層的請求，都會帶著路由信息，選擇相應的單元進行發送，從而實現了請求的處理集中在本單元。
中間件層
在中間件層，我們以 ZooKeeper 為例，分為以下兩個場景：
場景一：ZooKeeper 單元化主從多活
在這種場景下，主機房和單元化機房距離相隔較近，時延很小，可以當做一個機房來對待。可以採用 ZooKeeper 高可用保障通過多 ZooKeeper 實例部署來達成。
如圖所示，主機房 ZooKeeper 有 Leader 和 Follower，單元化機房的 ZooKeeper 僅為 Observer。
場景二：ZooKeeper 單元化多集群複製
兩個機房相距較遠，每個機房部署一套 ZooKeeper 集群，集群之間進行數據同步。
各機房應用連接機房內的 ZooKeeper 集群，註冊的信息通過數據同步，能夠被其他機房應用獲取到。
單一機房 ZooKeeper 集群不可用，其餘機房不受影響。當前不考慮做不同機房之間的集群切換。
數據庫層
在數據庫層，首先要解決的問題是，分佈式數據庫 DDB 集群多機房同步複製。
在單元內採用同城主從複製模式，跨單元採用 DTS/NDC 實現應用層數據雙向同步能力。
對於數據的 ID 分配，應該採取全局唯一 ID 分配，有兩種實現方式，如果主機房和單元化機房距離較近，可採用 ID 分配依然採用中心式, 所有機房的單元全部向同一中心服務申請 ID 的方式。
如果主機房和單元化機房相隔較遠，可採用每個單元各自分配，通過特定規則保證每個機房得到的最終 ID 不衝突的方式。
緩存層
在緩存層，有兩種方式：
方式一是集群熱備，新增 Redis 集群作為熱備份集群。
主集群與備份集群之間在服務端進行數據同步，通過 Redis Replication 協議進行同步處理。
離線監聽主集群狀態，探測到故障則進行主備之間切換，信息通過配置中心下達客戶端，類哨兵方式進行監聽探活。
在這種場景下，集群之間數據在服務端進行同步，正常情況下，集群之間數據會一致。但會存在一定的複製時延。
在故障切換時，可能存在極短時間內的數據丟失。如果將緩存僅僅當緩存使用，不要做內存數據庫使用，則沒有問題。
第二種方式，集群多活。新增集群作為多活集群，正常情況下客戶端根據 Key 哈希策略選擇分發到不同集群。
客戶端通過 Proxy 連接集群中每一個節點，Proxy 的用處是區分客戶端寫入與集群複製寫入。
集群之間在服務端進行數據雙向複製，數據變更通過 Redis Replication 協議獲取。
離線監聽主集群狀態，探測到故障則進行切換，信息通過配置中心下達客戶端，類哨兵方式進行監聽探活。
此方案應用於單純的集群間高可用時，同一個 Key 在同一段時間內只會路由到同一個集群，數據一致性可以保證。
在故障切換情況下，可能存在極端時間內的數據丟失。
微服務治理平臺
作為大規模微服務的微服務治理平臺，一方面自己要實現單元化，另外一方面要實現流量在不同單元之間的染色與穿梭。
從 API 網關，NSF 服務治理和管理中心，APM 性能管理，GXTS 分佈式事務管理，容器平臺的管控都需要進行跨機房單元化部署。
當請求到達一個單元之後，API 網關上就帶有此單元的路由信息，NSF 服務治理與管理平臺在服務之間相互調用的時候，同樣會插入此單元的路由信息。
當一個單元某實例全掛的時候，可以穿梭到另一個單元進行調用，並在下一跳調用回本單元，這種方式稱為流量染色。
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