很多领域一般都喜欢谈服务可靠性,用几个 9 来说事。这几个 9 其实是粗略代表了概率意义上系统能提供服务的可靠性指标,最初是电信领域提出的概念。

下表给出不同指标下,每年允许服务出现不可用时间的参考值。

指标概率可靠性每年允许不可用时间

指标

概率可靠性

每年允许不可用时间

一个九

90%

1.2 个月

二个九

99%

3.6 天

三个九

99.9%

8.6 小时

四个九

99.99%

51.6 分钟

五个九

99.999%

5 分钟

六个九

99.9999%

31 秒

七个九

99.99999%

3 秒

八个九

99.999999%

0.3 秒

九个九

99.9999999%

30 毫秒



一般来说,单点的服务器系统至少应能满足两个九;企业信息系统三个九就肯定足够了(大家可以统计下自己企业内因系统维护每年要停多少时间),互联网系统能达到四个九已经是业界领先水平了(参考 AWS)。

电信级的应用一般号称能达到五个九,这已经很厉害了,一年里面最多允许五分钟的服务停用。六个九和以上的系统,就更加少见了。

可靠性指标是什么

那么,该如何提升可靠性呢?有两个思路:

  • 一是让系统中的单点变得更可靠;

  • 二是消灭单点。

IT 从业人员大都有类似的经验,运行某软系统的机器,基本上是过几天就要重启下的;而运行 Linux 系统的服务器,则可能几年时间都不出问题。另外,普通的家用计算机,跟专用服务器相比,长时间运行更容易出现故障。这些都是单点可靠性不同的例子。可以通过替换单点的软硬件来改善可靠性。

然而,依靠单点实现的可靠性毕竟是有限的,要想进一步的提升,那就只好消灭单点,通过主从、多活等模式让多个节点集体完成原先单点的工作。这可以从概率意义上改善服务的可靠性,也是分布式系统的一个重要用途。

链书网小结

一致性是个古老而重要的问题,无论在学术上还是工程上都存在很高的价值。理想化(各项指标均最优)的解决方案是不存在的。

在现实各种约束条件下,往往需要通过牺牲掉某些需求,来设计出满足特定场景的一致性协议。

或许,工程技术上大部分的问题,都在于如何合理地进行取舍。

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