业务高可用是我们每个项目的需求，一个经常故障的项目，会让我们觉得不靠谱而选择放弃，从而导致项目的失败。今天，我们来聊一聊，如何让你自己的业务能够更加稳固的运行！
本次我们从四个不同的角度，来分析，如何让我们的应用更加稳固，平稳运行。
一、 程序架构
优秀的代码
优秀的代码非常重要，即使我们拥有最好的硬件资源和架构，如果我们没有一套健壮的代码，其他资源再好都没有用，所以代码在设计和编写时，应当注意代码的健壮程度。优秀的代码不止开发起来方便，同时维护成本也较低，对于后续的优化来说，健壮的代码会让优化人员更加容易的找到问题的关键。
合理的架构
一个大型的、负载的单体应用可能会让你的整个开发进度缓慢、部署困难。所以，为了解决这种问题，不妨在开发初期便将应用程序设计为微服务架构的程序，虽然可能会提升程序之间的沟通难度，但却为你的应用提供了后续自由伸缩的可能，帮你解决后期发展起来的伸缩难题。
对于已经上线的应用，整体微服务化可能是非常困难的，毕竟你不可能让整个团队重新开发一套系统出来，这样的情况下，不妨把核心的、请求量较高的业务单独拆分出来，作为一个服务，让每一个服务都变成专注与单一的责任和功能的小的区块，更好的对外提供服务。
二、 资源架构
在云计算的时代，云计算大行其道，为各行各业提供计算能力的支持，合理的利用云计算所提供的能力，就能帮助我们更加轻松的去做好应用的高可用。
一般来说，我们的每一个应用大体上都可以分为四层：入口层、业务层、缓存层、数据库层。当我们做好每一层的优化，那么我们的应用本身对于可能出现的问题进行避免。
入口层
入口层通常的情况下指的是Nginx、Apache等层面的东西，来负责应用的入口。一般情况下，我们会将应用程序定位在某一个IP，那么如果我们这个IP宕机了，就会导致服务的不可用，所以，在入口层我们不妨使用负载均衡，通过对压力的评估和成本的预估以及技术实现的难度，我们可以选择自建负载均衡或者使用云服务商提供的负载均衡器，在这样的情况下，当我们入口层后面的业务出现了单点故障时，可以自动借助于负载均衡的健康检查和请求分发的机制，把请求转发分配到可用的节点，保证服务的正常运转。
业务层
业务层通常是由PHP、Java、Python、Go等写的逻辑代码构成的，需要依赖于后台数据库及一些缓存层面的东西。如何实现业务层的高可用呢？最核心的就是，业务层不要有状态,将状态分散到缓存层和数据库。目前大家通常喜欢将以下几种数据放入业务层。
第一个是session，即用户登录相关的数据，但好的做法是将session放在数据库里，或者一个比较稳定的缓存系统中。
第二个是缓存，在访问数据库时，如果一个查询很慢，就希望将这些结果暂时放到进程里，下次再做查询时就不用再访问数据库了。
一个简单的原则就是业务层不要有状态。在业务层没有状态时，一台业务层服务器当掉了之后，Nginx/Apache会自动将所有的请求打到另外一台业务层的服务器上。由于没有状态，两台服务器没有任何差异，所以用户完全感受不到。如果把session放在业务层里面的话，那么面临的问题是，这个用户以前是登录在一台机器上的，这个进程死掉后，用户就会被登出了。
缓存层
非常简单的架构里是没有缓存这个概念的。但在访问量上来之后，MySQL之类的数据库扛不住了，比如在SATA盘里跑MySQL，QPS到达200、300甚至500时，MySQL的性能会大幅下降，这时就可以考虑用缓存层来挡住绝大部分服务请求，提升系统整体的容量。
缓存层如果希望实现高可用的架构，最好的方案就是将缓存层分的细一些，采用分布式的缓存或者是云计算服务商提供的云缓存能力，来减轻数据库层的压力。
数据库层
在数据库层面实现高可用，通常是在软件层面来做。例如，MySQL有主从模式(Master-Slave)，还有主主模式(Master-Master)都能满足需求。MongoDB也有ReplicaSet的概念,基本都能满足大家的需求。
三、云计算资源利用
上述的内容，主要还是和开发层面有关的，接下来我们来聊聊和运维强相关的内容
业务不单点
无论我们怎么对服务器的能力进行优化，终归是有个上限的，而且，单点服务器也更容易出现安全的故障问题。即便是云计算，也无法保证业务的永久可运行，即便是国内TOP1的阿里云，也出现过机房光缆被挖断过。所以，不要指望云计算服务商为你提供绝对可用的服务，更何况，在他们自己的服务等级协议里也不是100%。
所以，对于我们自己来说，要让自己的应用尽可能的不要单机运行，即使你的应用是单体服务，也可以让他跑在同一个节点的不同可用区（节点故障很少见）、不同节点的多个可用区（异地多活）、甚至，为了保证业务的运行，不要相信一家服务商，你可以同时采购多家的云计算资源（如果预算足够），就算有百分之一的可能，这个服务商挂掉了，你还可以切换到别的服务商去提供服务。
合理利用云资源
除了云计算最基础的计算能力，我们往往会购买一些附加的业务，比如云数据库、云缓存、云存储等等。
通过云存储，我们可以将非结构化的附件数据，存储到云服务商所提供的对象存储服务中，减少本地的文件存储压力，同时为业务服务器减少IO读写压力，更加专注于运算。
通过云缓存，我们可以在使用同一个可用区的多台主机时，将状态进行同步。帮助我们的应用同步状态，以免用户登录状态的丢失。
通过云数据库，我们可以借助云服务厂商所提供的能力，来拓展我们数据库的多备份、主从分离等等。让我们的业务数据查询请求进行分流，避免单一数据库的读写压力过大而导致业务的崩溃。
利用云计算供应商的提供能力，能够为你自己维护减轻压力，把精力放在业务本身。
注意备份保安全
云服务商不是神，我们自己部署服务器会出现的问题，云服务商同样也会出现，只是他们可能比我们的优势在于能够更好的去帮我们保存数据，避免数据的丢失。同时借助数异地双活、异地多活、数据三备份等技术，保证我们数据的安全和可靠。我们在使用云服务商为我们提供的种种安全措施的同时，看清楚人家的能力，同时要保证自己的数据的定期备份，以免出现问题。
四、 关注服务商提供的公告信息
维护和故障是不可避免的，再大的云计算服务供应商，都有可能遇见这样或那样的故障文档，只要我们关注服务商所提供的公告信息，尽可能的去提前准备，那么就可以更换的提供服务。
这一方面做的比较好的是AWS和Azure，在每次出现故障后，他们都会提出故障公告，诚恳的说明故障的原因和解决方案，让用户明白故障的问题所在。这一方面，国内阿里云在完善故障通报机制，可以看到同一个故障出来阿里云都是通报最快，算是比较靠谱，其他云厂商，基本上官网不会公开，则大多是能瞒则瞒，能不报就不报，但是问题总归是问题，没有说明反而会让用户更加的疑惑，其他云厂商需要向AWS、Azure以及阿里云学习。
在维护方面，AWS、Azure就显得比较坑爹了，他们过往的维护周期比较长，如Xen底层的一个漏洞，无法采用热升级，一般就需要分批停机维护胡，用户如果没有准备，就需要关站一天，不过好在往往会提前一周发出维护公告，声明维护的节点，让用户提前做好准备。这一方面，国内遇到的还比较少，印象中如阿里云没有大规模停机维护的事件，一方面是AWS在前可作前车之鉴，另外也有技术上的因素。
不过，凡事无绝对。毕竟，云计算也是由一个个机房组成的，不是真正飘在天空中，飘在云上的服务器，我们在使用传统独立服务器可能会遇见的掉电、故障等问题，也会出现在云计算的主机上，只是相对来说，要少了很多，更加的安全。
所以，不管是AWS、Azure、还是阿里云或国内其他厂商，都在鼓励用户使用多个节点和可用区来部署业务，单点情况下出现的故障是不可避免的，当你使用多个节点时，出现故障的可能就大大的减小了。比如你可以在同一个可用区使用两台主机来做主备，再另外一个可用区做备份，这种情况下，即使一个可用区出现了问题，整体的服务也不会受影响。
最后，我们来总结下如何构建高可用的应用：
健壮的代码为高可用保驾护航合理的架构为高并发情况下的伸缩提供可能入口层的请求分发业务层尽可能不存在状态缓存层使用分布式缓存缓解压力数据库层使用主备模式进行备份业务不单点运行合理利用云计算资源注意数据的安全与备份关注云计算厂商的维护公告
最后，祝大家的业务都能正常的运行！
