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稳定性保障

huilei

 

 

应用架构稳定性

“面向失败和故障的设计”，尽可能做一个“悲观主义者”

 

限流降级

 

监控预警

 

强弱依赖治理

 

 

容量评估

 

 

第一阶段：主要依靠经验值、理论值等来预估的，或者是靠“拍脑袋”的。
前几年资本市场情况比较好，互联网公司比较典型的现象：老板，我需要买100台服务器，50台跑应用，20台跑中间件，10台做数据库…预计可以扛住日均1000W访问量，每天100W订单…
靠谱一点的人还能扯出 “MySql并发连接数在几core几G大概能到xxx”、 “Redis官方称可以达到10W TPS”之类的参考值，这种至少听起来还有那么一点道理。不靠谱的人呢。那可能就真是瞎说的一个数字，或者会说“我上家公司就用了这么多支撑的”，其实纯靠拍脑袋的。
总之，这都是很不靠谱的。会造成资源分配不合理，有些浪费而有些饥荒。

第二阶段：通过线下压测手段来进行。线下压测通常是压测的单接口、单节点，压测结果可以帮助我们了解应用程序的性能状况、定位性能瓶颈，但是要说做整体的容量规划，那参考价值不大。因为实际情况往往复杂太多，网络带宽、公共资源、覆盖场景不一致、线上多场景混合等各种因素。根据“木桶短板”的原理，系统的容量往往取决于最弱的那一环节。正所谓 “差之毫厘，失之千里”。

第三阶段：通过线上单机压测来做。比较常见的手段有：线上引流、流量复制、日志回放等。其中线上引流实施起来最简单，但需要中间件统一。通过接入层或服务注册中心（软负载中心）调整流量权重和比例，将单机的负载打到极限。这样就比较清楚系统的实际水位线在哪里了。

第四阶段：全链路压测，弹性扩容。全链路压测就是模拟用户真实的访问路径构造请求，对生产环境做实际演练。

 

 故障演练

“混沌工程”是近年来比较流行的一种工程实践，概念由Netflix提出，Google、阿里在这方面的实践经验比较丰富（或者说是不谋而合，技术顶尖的公司大都很相似）。通俗点来讲就是通过不断的给现有系统“找乱子”（进行实验），以便验证和完善现有系统的高可用性、容错性等。引用一句鸡汤就是：“杀不死我的必将使我更强大”

https://github.com/Netflix/chaosmonkey

 https://36kr.com/p/5176405

https://www.infoq.cn/article/2016/11/chaos-monkey-upgrade

 

ref

https://mp.weixin.qq.com/s/eDlu8f99NfdBqt-OPFqb_A

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