高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的。
一般情况下，我们使用多少个 9 来评判一个系统的可用性，比如 99.9999% 就是代表该系统在所有的运行时间中只有 0.0001% 的时间是不可用的，这样的系统就是非常非常高可用的了！
1. 提高系统高可用
1.1 注重代码质量，测试严格把关
大家都喜欢谈限流、降级、熔断，但是我觉得从代码质量这个源头把关是首先要做好的一件很重要的事情。比较实际可用的就是 CodeReview，不要在乎每天多花的那 1 个小时左右的时间，作用可大着呢！
1.2 使用集群，减少单点故障
先拿常用的 Redis 举个例子！我们如何保证我们的 Redis 缓存高可用呢？答案就是使用集群，避免单点故障。当我们使用一个 Redis 实例作为缓存的时候，这个 Redis 实例挂了之后，整个缓存服务可能就挂了。使用了集群之后，即使一台 Redis 实例挂了，不到一秒就会有另外一台 Redis 实例顶上。
1.3 限流
流量控制（flow control），其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。
1.4 超时和重试机制设置
一旦用户请求超过某个时间的得不到响应，就抛出异常。这个是非常重要的，很多线上系统故障都是因为没有进行超时设置或者超时设置的方式不对导致的。我们在读取第三方服务的时候，尤其适合设置超时和重试机制。
一般我们使用一些 RPC 框架的时候，这些框架都自带的超时重试的配置。如果不进行超时设置可能会导致请求响应速度慢，甚至导致请求堆积进而让系统无法再处理请求。重试的次数一般设为 3 次，再多次的重试没有好处，反而会加重服务器压力（部分场景使用失败重试机制会不太适合）。
1.5 熔断机制
超时和重试机制设置之外，熔断机制也是很重要的。 熔断机制说的是系统自动收集所依赖服务的资源使用情况和性能指标，当所依赖的服务恶化或者调用失败次数达到某个阈值的时候就迅速失败，让当前系统立即切换依赖其他备用服务。 比较常用的流量控制和熔断降级框架是 Netflix 的 Hystrix 和 alibaba 的 Sentinel。
1.6 异步调用
比如用户在提交订单之后，不能立即返回用户订单提交成功，需要在消息队列的订单消费者进程真正处理完该订单之后，甚至出库后，再通过电子邮件或短信通知用户订单成功。除了可以在程序中实现异步之外，我们常常还使用消息队列，消息队列可以通过异步处理提高系统性能（削峰、减少响应所需时间）并且可以降低系统耦合性。
1.7 使用缓存
如果我们的系统属于并发量比较高的话，如果我们单纯使用数据库的话，当大量请求直接落到数据库可能数据库就会直接挂掉。使用缓存缓存热点数据，因为缓存存储在内存中，所以速度相当地快！
2. 常见限流算法
2.1 固定窗口计数器算法
固定窗口其实就是时间窗口。固定窗口计数器算法规定了我们单位时间处理的请求数量。
假如我们规定系统中某个接口 1 分钟只能访问 33 次的话，使用固定窗口计数器算法的实现思路如下：
- 给定一个变量
counter来记录当前接口处理的请求数量，初始值为 0（代表接口当前 1 分钟内还未处理请求）。 - 1 分钟之内每处理一个请求之后就将
counter+1，当counter=33之后（也就是说在这 1 分钟内接口已经被访问 33 次的话），后续的请求就会被全部拒绝。 - 等到 1 分钟结束后，将
counter重置 0，重新开始计数。
2.2 滑动窗口计数器算法
滑动窗口计数器算法相比于固定窗口计数器算法的优化在于：它把时间以一定比例分片 。
例如我们的接口限流每分钟处理 60 个请求，我们可以把 1 分钟分为 60 个窗口。每隔 1 秒移动一次，每个窗口一秒只能处理 不大于 60(请求数)/60（窗口数） 的请求， 如果当前窗口的请求计数总和超过了限制的数量的话就不再处理其他请求。
2.3 漏桶算法
我们可以把发请求的动作比作成注水到桶中，我们处理请求的过程可以比喻为漏桶漏水。我们往桶中以任意速率流入水，以一定速率流出水。当水超过桶流量则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。
如果想要实现这个算法的话也很简单，准备一个队列用来保存请求，然后我们定期从队列中拿请求来执行就好了（和消息队列削峰/限流的思想是一样的）。
2.4 令牌桶算法
令牌桶算法也比较简单。和漏桶算法算法一样，我们的主角还是桶。不过现在桶里装的是令牌了，请求在被处理之前需要拿到一个令牌，请求处理完毕之后将这个令牌丢弃（删除）。我们根据限流大小，按照一定的速率往桶里添加令牌。如果桶装满了，就不能继续往里面继续添加令牌了。
