简介：在8月20日“阿里巴巴技术质量精品课”上来自蚂蚁的经国分享了对云原生时代微服务的高可用架构设计的全面剖析为大家先容了应用架构演进路径、云原生时代的技术福利、高可用架构的设计原则以及经典案例的设计。

简介：在8月20日“阿里巴巴技术质量精品课”上来自蚂蚁的经国分享了对云原生时代微服务的高可用架构设计的全面剖析为大家先容了应用架构演进路径、云原生时代的技术福利、高可用架构的设计原则以及经典案例的设计。

演讲嘉宾简介：

• 经典案例的设计

冗余

应用法式可能有多个机房如果多个机房间存在数据冗余那么一个位置的错误就能够由另一个位置的数据来弥补从而保证系统的连续可用。

读写分散也是一种冗余设计缓存和DB间存在数据冗余当缓存宕机时可以从DB回源到缓存。

近端

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云原生已经演化成了一个很是庞大的生态。这张图席卷了云原生里很是多的内容。从设计高可用且稳定性高的应用的角度来看相关的内容包罗数据库技术、云原生存储、Service mesh、可观察性、Serverless等。

五、未来思考

容灾设计

这两种数据在举行应用层容灾设计时需要差别的处置惩罚方式状态型数据的容灾设计通常比力难题。好比会员信息在泛起错误时通常不能再写该数据也不能让该用户重新注册一次支付宝。

状态型数据的容灾设计需要以数据库不行靠为前提。数据库通常存在主备库这两个库通常使用异步复制的方式来保证两个库之间的同步。

然而这种同步通常具有时延特征。当主库宕机时如果FO库的版本比力旧就不能直接将FO库作为主库因为原来的主库上已经有用户修改的内容。如果此时将FO库作为主库继续举行修改那么最终获得的数据一定不是用户所预期的。

一个处置惩罚方式是将连续往黑名单库里写差异。当主库宕机时首先将FO库拉起来此时这些差异可能使得FO库中某一部门数据是禁写的。对用户信息这样的业务而言天天只有很少的数据会发生更改而且用户信息发生宕机的概率很低因此这种处置惩罚带来的禁写对业务的影响很是小。

通过这种方式强一致地写黑名单库能够近似地实现无损的容灾设计。回切数据库时也是如此。由于FO库已经有许多新的数据内容因此在回切数据库时需要将这部门数据merge回主库中。

三、高可用架构设计的设计原则

云原生时代的技术红利

应用开发不仅需要关注业务逻辑还需要关注数据将领域模型、业务流程、设置等数据以Online形式存储。近几年数据库技术发生了很大的变化HBase平分布式数据库提供的强一致保证给云原生应用的设计和开发带来了许多利益。此前应用设计需要思量读写分散需要毗连差别的数据源处置惩罚读写分散的效果而且这些功效都需要写入应用法式代码。

而现在这些功效可以直接使用数据库的水平扩展能力来实现数据库技术的生长极大地制止了我们直接和数据层交互。

总的来说将业务最顶端跟信息流相关的逻辑抽象出来而且将这部门逻辑所依赖的数据异构一部门出来这就能够使所有的业务实现不依赖于实际的处置惩罚逻辑从而保证底层的任意一个节点发生宕机时整个系统的可用性。

在service mesh场景下应用层不再需要关注防热点、读写分散等。几年前应用层还需要对缓存热点做特殊处置惩罚以建设高可用能力好比在一个缓存节点挂掉时对其举行预热操作。而现在大多数漫衍式架构自己就提供了缓存热点能力。

此外大多数漫衍式数据库自己就使用了读写分散架构只需稍加设置就可以将数据路由到只读节点。这些都是云原生时代带来的红利之一。

纵然在云原生时代一个业务场景的高可用架构设计也仍然需要许多操作来配合实现。

未来这些与业务无关的设计可能被组件化地沉淀下来成为基础设施。

首先需要识别某流量是否与该业务相关；其次需要将该流量接入到某个特定区域中；然后该区域还需要将所有与完成该业务相关的节点都包罗进来。

这种设计需要一定的先验知识因此需要界说一些元信息好比流量入口。在确定流量入口后所有和其相关的后续处置惩罚节点都应被打标或者以其它方式圈定起来。门面系统后对应着内部系统包罗一系列Http组。

在界说好这些后某个组件会在流量接入后识别门面系统进而找到该门面系统对应的圈定区域也就是内部系统从而完成一个整体上的流量绑定历程。

异构设计

基础设施同样也获得了很好的生长。最开始单体。

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