我前面写的《分布式系统架构的本质》系列文章，从分布式系统的业务层、中间件层、数据库层等各个层面介绍了高并发架构、异地多活架构、容器化架构、微服务架构、高可用架构、弹性化架构等，也就是所谓的“纲”。通过这个“纲”，你能够按图索骥，掌握分布式系统中每个部件的用途与总体架构思路。

为了让你更深入地了解分布式系统，在接下来的几期中，我想谈谈分布式系统中一些比较关键的设计模式，其中包括容错、性能、管理等几个方面。

容错设计又叫弹力设计，其中着眼于分布式系统的各种“容忍”能力，包括容错能力（服务隔离、异步调用、请求幂等性）、可伸缩性（有/无状态的服务）、一致性（补偿事务、重试）、应对大流量的能力（熔断、降级）。可以看到，在确保系统正确性的前提下，系统的可用性是弹力设计保障的重点。
管理篇会讲述一些管理分布式系统架构的一些设计模式，比如网关方面的，边车模式，还有一些刚刚开始流行的，如Service Mesh相关的设计模式。
性能设计篇会讲述一些缓存、CQRS、索引表、优先级队列、业务分片等相关的架构模式。

我相信，你在掌握了这些设计模式之后，无论是对于部署一个分布式系统，开发一个分布式的业务模块，还是研发一个新的分布式系统中间件，都会有所裨益。

今天分享的就是《分布式系统设计模式》系列文章中的第一篇《弹力设计篇之“认识故障和弹力设计”》。

系统可用性测量

对于分布式系统的容错设计，在英文中又叫Resiliency（弹力）。意思是，系统在不健康、不顺，甚至出错的情况下有能力hold得住，挺得住，还有能在这种逆境下力挽狂澜的能力。

要做好一个设计，我们需要一个设计目标，或是一个基准线，通过这个基准线或目标来指导我们的设计，否则在没有明确基准线的指导下，设计会变得非常不明确，并且也不可预测，不可测量。可测试和可测量性是软件设计中非常重要的事情。

我们知道，容错主要是为了可用性，那么，我们是怎样计算一个系统的可用性的呢？下面是一个工业界里使用的一个公式：

$$Availability=\frac{MTTF}{MTTF +MTTR}$$

其中，

MTTF 是 Mean Time To Failure，平均故障前的时间，即系统平均能够正常运行多长时间才发生一次故障。系统的可靠性越高，MTTF越长。（注意：从字面上来说，看上去有Failure的字样，但其实是正常运行的时间。）
MTTR 是 Mean Time To Recovery，平均修复时间，即从故障出现到故障修复的这段时间，这段时间越短越好。

这个公式就是计算系统可用性的，也就是我们常说的，多少个9，如下表所示。

根据上面的这个公式，为了提高可用性，我们要么提高系统的无故障时间，要么减少系统的故障恢复时间。

然而，我们要明白，我们运行的是一个分布式系统，对于一个分布式系统来说，要不出故障简直是太难了。

故障原因

老实说，我们很难计算我们设计的系统有多少的可用性，因为影响一个系统的因素实在是太多了，除了软件设计，还有硬件，还有第三方服务（如电信联通的宽带SLA），当然包括“建筑施工队的挖掘机”。

所以，正如SLA的定义，这不只是一个技术指标，而是一种服务提供商和用户之间的contract或契约。这种工业级的玩法，就像飞机一样，并不是把飞机造出来就好了，还有大量的无比专业的配套设施、工具、流程、管理和运营。

简而言之，SLA的几个9就是能持续提供可用服务的级别。不过，工业界中，会把服务不可用的因素分成两种：一种是有计划的，一种是无计划的。

无计划的宕机原因。下图来自Oracle的 High Availability Concepts and Best Practices。

有计划的宕机原因。下图来自Oracle的High Availability Concepts and Best Practices。

可以看到，宕机原因主要有以下这些。

无计划的

有计划的

我们再给它们归个类。

如果你看过我写过的《分布式系统架构的本质》和《故障处理》这两个系列的文章，就会知道要管理好一个分布式系统是一件非常难的事。对于大规模的分布式系统，出现故障基本上就是常态，甚至还有些你根本就不知道会出问题的地方。

在今天来说，一个分布式系统的故障已经非常复杂了，因为故障是分布式的、多米诺骨牌式的。就像我在《分布式系统架构的本质》中展示过的这个图一样。

如果你在云平台上，或者使用了“微服务”，面对大量的IoT设备以及不受控制的用户流量，那么系统故障会更为复杂和变态。因为上面这些因素增加了整个系统的复杂度。

所以，要充分地意识到下面两个事。

所以，亚马逊的AWS才会把Design for Failure作为其七大Design Principle的重点。这告诉我们，不要尝试着去避免故障，而是要把处理故障的代码当成正常的功能做在架构里写在代码里。

因为我们要干的事儿就是想尽一切手段来降低MTTR——故障的修复时间。

这就是为什么我们把这个设计叫做弹力（Resiliency）。

这就是所谓的“弹力”——能上能下。这让我想到三国杀里赵云的技能——“能进能退乃真正法器”，哈哈。

好了，今天的内容就到这里。相信通过今天的学习，你应该已经明白了弹力设计的真正目的，并对系统可用性的衡量指标和故障的各种原因有所了解。下一篇文章，我们将开始罗列一些相关的设计模式。

在文章的最后，很想听听大家在设计一个分布式系统时，设定了多高的可用性指标？实现的难点在哪里？踩过什么样的坑？你是如何应对的？

文末给出了《分布式系统设计模式》系列文章的目录，希望你能在这个列表里找到自己感兴趣的内容。