企业级应用高可用设计实践指南

什么是高可用？

在一家电商公司，大促期间系统崩了，订单下不了，客服电话被打爆。这种场景谁都怕。所谓高可用，就是让系统在面对故障时还能继续提供服务，尽量不中断、少影响。对企业级应用来说，这不只是技术指标，更是业务底线。

从单点故障说起

很多系统一开始部署在一台服务器上，数据库也只有一份。一旦这台机器出问题，整个应用就挂了。这就是典型的单点故障。解决办法不是加配置，而是去掉“唯一”。比如Web服务可以部署多台，前面加个负载均衡器分流。

负载均衡怎么配

常见的做法是用Nginx做反向代理。把用户的请求分散到多个应用实例。配置文件大概长这样：

upstream app_servers {
    server 192.168.1.10:8080;
    server 192.168.1.11:8080;
    server 192.168.1.12:8080;
}

server {
    listen 80;
    location / {
        proxy_pass http://app_servers;
    }
}

这样即使其中一台应用服务器重启或宕机，其他节点还能顶上。

数据库不能只靠一台

应用可以多实例，数据库却常被忽略。MySQL主从复制是个基础方案，主库负责写，从库同步数据并承担读请求。万一主库挂了，还能手动切到从库。但手动太慢，生产环境建议搭配MHA或使用MySQL Group Replication自动切换。

更进一步的，像PostgreSQL配合Patroni和etcd，能实现自动选主和故障转移，整个过程对应用层几乎透明。

别忘了健康检查

负载均衡器得知道后端哪台机器活着。Nginx可以配合第三方模块，或者直接用HAProxy，它原生支持定期探测节点状态。比如：

backend app_backend
    balance roundrobin
    option httpchk GET /health
    server app1 192.168.1.10:8080 check
    server app2 192.168.1.11:8080 check

只要应用提供一个/health接口返回200，HAProxy就能判断它是否正常。

跨机房部署更稳

有些公司只在一个机房部署，结果机房断电，全站瘫痪。真正的高可用要跨机房，甚至跨地域。比如在北京和上海各放一套完整环境，中间通过DNS轮询或智能解析分配流量。用户在北京连不上，自动切到上海节点。

当然，这要求数据也要异地同步。Redis可以用Redis Sentinel或Redis Cluster配合多站点部署，MongoDB则有副本集支持地理分布。

发布更新也不能停机

高可用不只是防硬件故障，还要支持不停机发布。蓝绿部署是个实用方案：两套环境交替上线。先让新版本在“绿”环境跑着，确认没问题，把流量从“蓝”切到“绿”，旧版本下线。

另一种是滚动更新，Kubernetes里很常见。逐个替换Pod实例，保证始终有足够实例处理请求。配置上只需控制maxSurge和maxUnavailable参数就行。

监控和告警要跟上

系统再稳，没人盯着也不行。Prometheus抓指标，Grafana画面板，再配上Alertmanager发钉钉或短信。CPU突然飙到90%、数据库连接数爆满，都能第一时间知道。

关键是要定义清楚阈值。比如API错误率连续5分钟超过1%才告警，避免半夜被误报吵醒。

企业级应用高可用设计的实战要点