事件驱动微服务架构的可用性计算答案

【问题标题】：Availability calculation of a Event driven Microservice Architecture事件驱动微服务架构的可用性计算
【发布时间】：2019-02-13 10:33:46
【问题描述】：

我有 2 个微服务——“A”产生了一些源自事件的数据，并在微服务“B”中复制。我有一个 UI，它与位于微服务“B”之上的 API 对话，该 API 在内部使用来自“A”的复制数据。我已经为这两个微服务分别进行了可用性计算——比如说 99.5% 和 99.8%。如何计算整个系统的可用性？例如，如果“A”关闭而“B”启动，用户仍然可以看到来自 B 的 API 工作，尽管来自“A”的数据过时。我不应该是第一个偶然发现这种情况的人......

【问题讨论】：

整个系统有：99.5% x 99.8% = 99.301%
您的对于基于 SOA 的架构是正确的，其中“B”的可用性取决于“A”的可用性。正如我所提到的，我确实有一份最新数据的副本，该数据源自 B 中的 A 事件，直到 A 启动并运行。
您如何定义系统的可用性？陈旧数据意味着系统可用或不可用？
是的……这就是讨论的重点。事件驱动架构为我提供了这个缓冲，让微服务 B 可以处理来自 A 的最新数据。如果 A 不应该在 X:00 am 到 Y:00 am 之间发送新数据；尽管 A 下跌而 B 上涨，但从技术上讲，我正在提供最新数据。我希望我不是第一个遇到这种情况的人。
可用性的定义取决于您的业务。如果企业认为使用远程陈旧数据的微服务可用，那么整体可用性是所有独立微服务的最小值。

标签： microservices high-availability event-sourcing availability

【解决方案1】：

让我们描述两个选项：

1) 您的客户需要最新数据（评估某些资格、实时评估等）：微服务相互依赖，因此 您必须将两个可用性相乘 99.8% x 99.5% = 99.3%

2) 您的客户不需要最新数据（很可能是一些报告生成）：您可以声称系统的可用性为 99.8%。

【讨论】：

那么为什么要倍增呢？你计算了两者都可用的机会？问题是关于 B 显示来自 A 的陈旧数据。