JAVA用最简单的方法来构建一个高可用的服务端，提升系统可用性

本文主要是介绍JAVA用最简单的方法来构建一个高可用的服务端，提升系统可用性，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

一、什么是提升系统的高可用性

JAVA服务端，顾名思义就是23体验网为用户提供服务的。停工时间，就是不能向用户提供服务的时间。高可用，就是系统具有高度可用性，尽量减少停工时间。如何用最简单的方法来搭建一个高效率可用的服务端JAVA呢？

停工的原因一般有：

服务器故障。例如服务器宕机，服务器网络出现问题，机房或者机架出现问题等；访问量急剧上升，导致服务器压力过大导致访问量急剧上升的原因；时间和访问量都可以预见的，例如23体验网的秒杀活动，售票系统；时间和访问量都不可以预见的，例如特发性新闻（马航失联的事件）。

停工的原因，可以理解为灾难，所以系统的高可用性就是容灾，即应对灾难的能力，系统有较好的容灾能力，也就是即使灾难出现，系统依然可以正常工作。

二、怎么用JAVA提升系统的高可用性

1、机器层面的灾难

机房故障（机房被水淹了）；网络异常（电信的某条光纤被挖断了）

从范围了说，有可能是一台机器，也有可能是多台机器（机房或者某个区域，例如广东），甚至全部机器（那就没救了..）。思路就是在多台机器上部署服务，即使一台机器出现问题，其他机器依然可以提供服务。当然，比较可靠的是，多台机器最好在不同的机房，不同的地域，但是对应的成本也会上升。这就是构建一个高可用服务端的ngix配置

upstream gunicorn_pool
{#server 地址:端口号 weight表示权值，权值越大，被分配的几率越大;max_fails表示在fail_timeout中失败的最大次数，如果达到该次数，就不再导流量到该serverserver 192.168.137.130:9098 weight=4 max_fails=2 fail_timeout=30s;server 192.168.137.133:9098 weight=4 max_fails=2 fail_timeout=30s;
}server {listen 80;server_name 127.0.0.1 www.23tiyan.com;access_log /data/logs/nginx_access.log;error_log /data/logs/nginx_error.log;location @gunicorn_proxy {proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;proxy_set_header Host $http_host;proxy_redirect off;proxy_pass http://gunicorn_pool;}
}

主服务负责提供服务，从服务负责监测主服务器的心跳。当主服务出现问题，立刻转换为从服务器提供服务。例如Mysql的的的主从架构。

2、多机多工方式

在Ñ台机器上面，运行Ñ个服务，通过负载均衡，把请求分发到不同的机器。当其中一台机器出现问题。系统会自动的切换流量，也就是把请求都导流到其他正常的机器上。程序出错误，访问量急剧上升（预计QPS是1K，突然去到1W）的。

本机的主机配置中，可以设置一个域名对应多个IP，设置方法：

192.168.137.130 www.23tiyan.com 
192.168.137.133 www.23tiyan.com

主机的解析策略是，先访问第一个IP，如果失败，才会访问第二个IP 所以没有负载均衡的功能，但是有自动流量切换的功能。

3、提升系统可用性的优化思路：

大系统小做。一个大系统，必然会有许多模块，把这些模块切分为多个小服务。例如用户系统，是一个独立的服务，消费系统，是一个独立的服务。每个服务都提供访问的API，给其他服务访问缺点是服务与服务之间的通讯成本增加，开发成本也会增加，必要的时候，这些API可以提供给外部符合高内聚低耦合的原则。

当某个服务压力上升时，或者服务出现错误时，其他不依赖于问题服务的服务，依然可以正常工作。例如消费服务出现问题，但是聊天服务可以依然可以正常工作。有损服务。让服务延迟执行，以保证核心需求得到很好的处理。例如微信抢红包，核心需求是立刻知道抢红包的结果，所以服务端先返回抢红包的结果，而用户对是否即时入账并不关心，所以，把入账这个过程，放在异步队列里面做。也可以TCP Server提供一个http接口，返回自身的状态，供得到-IP接口那边调用。

快速拒绝（过载保护）。检查当前系统的负载请求，如果负载过高，立刻返回等待提示，例如：系统繁忙，请稍后再试。否则，用户会不断重试，让已经负载很高的系统雪上加霜。重试的频率，例如30秒后才能重试，或者没有收到服务端的返回前，不能再次提交请求。也可以在Nginx的层加入限制，同一IP1秒内不能发送多于ñ个请求，多于的就快速拒绝，防止被攻击。

当我们采用了各种措施来提升系统的容灾能力后，怎么测试我们的措施是否有用呢？