前言
系统高可用是非常经典的问题，无论在面试，还是实际工作中，都经常会遇到。这篇文章跟大家一起聊聊，保证系统高可用的10条军规，希望对你会有所帮助。

1 冗余部署
场景：某电商大促期间，数据库主节点突然宕机，导致全站交易瘫痪。
问题：单节点部署的系统，一旦关键组件（如数据库、消息队列）故障，业务直接归零。
解决方案：通过主从复制、集群化部署实现冗余。例如MySQL主从同步，Redis Sentinel哨兵机制。

MySQL主从配置如下：

-- 主库配置
CHANGE MASTER TO 
MASTER_HOST='master_host',
MASTER_USER='replica_user',
MASTER_PASSWORD='password',
MASTER_LOG_FILE='mysql-bin.000001',
MASTER_LOG_POS=154;

-- 从库启动复制
START SLAVE;

效果：主库宕机时，从库自动切换为可读写状态，业务无感知。

2 服务熔断
场景：支付服务响应延迟，导致订单服务线程池耗尽，引发连锁故障。
问题：服务依赖链中某个环节异常，会像多米诺骨牌一样拖垮整个系统。
解决方案：引入熔断器模式，例如Hystrix或Resilience4j。
Resilience4j熔断配置如下：

CircuitBreakerConfig config = CircuitBreakerConfig.custom()
    .failureRateThreshold(50)  // 失败率超过50%触发熔断
    .waitDurationInOpenState(Duration.ofMillis(1000))
    .build();
CircuitBreaker circuitBreaker = CircuitBreaker.of("paymentService", config);
// 堆代码 duidaima.com
// 调用支付服务
Supplier<String> supplier = () -> paymentService.call();
Supplier<String> decoratedSupplier = CircuitBreaker
    .decorateSupplier(circuitBreaker, supplier);

效果：当支付服务失败率飙升时，自动熔断并返回降级结果（如“系统繁忙，稍后重试”）。

3 流量削峰
场景：秒杀活动开始瞬间，10万QPS直接击穿数据库连接池。
问题：突发流量超过系统处理能力，导致资源耗尽。
解决方案：引入消息队列（如Kafka、RocketMQ）做异步缓冲。
用户下单的系统流程图如下：

RocketMQ生产者的示例代码：

DefaultMQProducer producer = new DefaultMQProducer("seckill_producer");
producer.setNamesrvAddr("127.0.0.1:9876");
producer.start();
Message msg = new Message("seckill_topic", "订单数据".getBytes());
producer.send(msg);

效果：将瞬时10万QPS的请求平滑处理为数据库可承受的2000 TPS。

4 动态扩容
场景：日常流量100台服务器足够，但大促时需要快速扩容到500台。
问题：固定资源无法应对业务波动，手动扩容效率低下。
解决方案：基于Kubernetes的HPA（Horizontal Pod Autoscaler）。

K8s HPA 的配置如下：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: order-service-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: order-service
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 60

效果：CPU利用率超过60%时自动扩容，低于30%时自动缩容。

5 灰度发布
场景：新版本代码存在内存泄漏，全量发布导致线上服务崩溃。
问题：一次性全量发布风险极高，可能引发全局故障。
解决方案：基于流量比例的灰度发布策略。
Istio流量染色配置如下：

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: VirtualService
metadata:
  name: bookinfo
spec:
  hosts:
  - bookinfo.com
  http:
  - route:
    - destination:
        host: reviews
        subset: v1
      weight: 90  # 90%流量走老版本
    - destination:
        host: reviews
        subset: v2
      weight: 10  # 10%流量走新版本

效果：新版本异常时，仅影响10%的用户，快速回滚无压力。

6 降级开关
场景：推荐服务超时导致商品详情页加载时间从200ms飙升到5秒。
问题：非核心功能异常影响核心链路用户体验。
解决方案：配置中心增加降级开关，如果遇到紧急情况，能   动态降级非关键服务。
Apollo配置中心的示例代码如下：

@ApolloConfig
private Config config;

public ProductDetail getDetail(String productId) {
    if(config.getBooleanProperty("recommend.switch", true)) {
        // 调用推荐服务
    }
    // 返回基础商品信息
}

效果：关闭推荐服务后，详情页响应时间恢复至200ms以内。

7 全链路压测
场景：某金融系统在真实流量下暴露出数据库死锁问题。
问题：测试环境无法模拟真实流量特征，线上隐患难以发现。
解决方案：基于流量录制的全链路压测。
实施步骤：
.线上流量录制（如Jmeter+TCPCopy）
.影子库隔离（压测数据写入隔离存储）
.压测数据脱敏
.执行压测并监控系统瓶颈
效果：提前发现数据库连接池不足、缓存穿透等问题。

8 数据分片
场景：用户表达到10亿行，查询性能断崖式下降。
问题：单库单表成为性能瓶颈。
解决方案：基于ShardingSphere的分库分表。
分库分表的配置如下：

sharding:
  tables:
    user:
      actualDataNodes: ds_${0..1}.user_${0..15}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: user_id
          preciseAlgorithmClassName: HashModShardingAlgorithm
          preciseAlgorithmType: HASH_MOD
          shardingCount: 16

效果：10亿数据分散到16个物理表，查询性能提升20倍。

9 混沌工程
场景：某次机房网络抖动导致服务不可用3小时。
问题：系统健壮性不足，故障恢复能力弱。
解决方案：使用ChaosBlade模拟故障。
示例命令：

# 模拟网络延迟
blade create network delay --time 3000 --interface eth0

# 模拟数据库节点宕机
blade create docker kill --container-id mysql-node-1

效果：提前发现缓存穿透导致DB负载过高的问题，优化缓存击穿防护策略。
10 立体化监控
场景：磁盘IOPS突增导致订单超时，但运维人员2小时后才发现。
问题：监控维度单一，无法快速定位根因。
解决方案：构建Metrics-Log-Trace三位一体监控体系。
技术栈组合：
Metrics：Prometheus + Grafana（资源指标）
Log：ELK（日志分析）
Trace：SkyWalking（调用链追踪）
定位问题流程如下 ：
CPU利用率 > 80% → 关联日志检索 → 定位到GC频繁 → 
追踪调用链 → 发现某个DAO层SQL未走索引
效果：故障定位时间从小时级缩短到分钟级。

总结
系统高可用建设就像打造一艘远洋巨轮。冗余部署是双发动机，熔断降级是救生艇，监控体系是雷达系统。但真正的关键在于：
.故障预防比故障处理更重要（如混沌工程）
.自动化是应对复杂性的唯一出路（如K8s弹性扩缩）

.数据驱动的优化才是王道（全链路压测+立体监控）

没有100%可用的系统，但通过这10个实战技巧，我们可以让系统的可用性从99%提升到99.99%。这0.99%的提升，可能意味着每年减少8小时的故障时间——而这，正是架构师价值的体现。