4.8　可靠性指标 - 数据结构 - 机器学习

1110 人阅读 | 时间：2021年01月15日 01:18

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4.8　可靠性指标

1185 人参与 2018年09月30日 10:23 分类 : 区块链精品文章评论

可靠性（availability），或者说可用性，是描述系统可以提供服务能力的重要指标。高可靠的分布式系统往往需要各种复杂的机制来进行保障。

通常情况下，服务的可用性可以用服务承诺（Service Level Agreement，SLA SLA）、服务指标（Service Level Indicator，SLI）、服务目标（Service Level Objective，SLO）等方面进行衡量。

4.8.1　几个9的指标

很多领域里谈到服务的高可靠性，都喜欢用几个9的指标来进行衡量。几个9，其实是概率意义上粗略反映了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。

表4-1给出同指标下每年允许服务出现不可用时间的参考值。

表4-1　同指标下，每年允许服务出现不可用时间的参考值

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一般来说，单点的服务器系统至少应能满足两个9；普通企业信息系统三个9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），系统能达到四个9已经是领先水平了（参考AWS等云计算平台）。电信级的应用一般需要能达到五个9，这已经很厉害了，一年里面最多允许出现五分钟左右的服务不可用。六个9以及以上的系统，就更加少见了，要实现往往意味着极高的代价。

4.8.2　两个核心时间

一般地，描述系统出现故障的可能性和故障出现后的恢复能力，有两个基础的指标：MTBF和MTTR：

·MTBF（Mean Time Between Failures）：平均故障间隔时间，即系统可以无故障运行的预期时间；

·MTTR（Mean Time to Repair）：平均修复时间，即发生故障后，系统可以恢复到正常运行的预期时间。

MTBF衡量了系统发生故障的频率，如果一个系统的MTBF很短，则往往意味着该系统可用性低；而MTTR则反映了系统碰到故障后服务的恢复能力，如果系统的MTTR过长，则说明系统一旦发生故障，需要较长时间才能恢复服务。

一个高可用的系统应该是具有尽量长的MTBF和尽量短的MTTR。

4.8.3　提高可靠性

如何提升系统的可靠性呢？有两个基本思路：一是让系统中的单个组件都变得更可靠；二是干脆消灭单点。

IT从业人员大都有类似的经验，普通笔记本电脑，基本上是过一阵可能就要重启一下；而运行Linux/Unix系统的专用服务器，则可能连续运行几个月甚至几年时间都不出问题。另外，普通的家用路由器，跟生产级别路由器相比，更容易出现运行故障。这些都是单个组件可靠性不同导致的例子，可以通过简单升级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。要想进一步地提升，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对外的整体可靠性，这也是分布式系统的一个重要用途。

分布式系统是计算机科学中十分重要的一个研究领域。随着现代计算机集群规模的不断增长，所处理的数据量越来越大，同时对于性能、可靠性的要求越来越高，分布式系统相关技术已经变得越来越重要，起到的作用也越来越关键。

分布式系统中如何保证共识是个经典的技术问题，无论在学术上还是工程上都存在很高的研究价值。令人遗憾地是，理想的（各项指标均最优）解决方案并不存在。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协议。通过本章的学习，读者可以体会到在工程应用中的类似设计技巧。

实际上，工程领域中不少问题都不存在一劳永逸的通用解法；而实用的解决思路是，合理地在实际需求和条件限制之间进行灵活的取舍。

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