高可用性是指提供在本地系统单个组件故障情况下，能继续访问应用的能力，无论这个故障是业务流程、物理设施、IT软/硬件的故障。最好的可用性， 就是你的一台机器宕机了，但是使用你的服务的用户完全感觉不到。你的机器宕机了，在该机器上运行的服务肯定得做故障切换（failover），切换有两个维度成本：RTO （Recovery Time Objective）和 RPO（Recovery Point Objective）。RTO 是服务恢复的时间，最佳的情况是 0，这意味着服务立即恢复；最坏是无穷大意味着服务永远恢复不了；RPO 是切换时向前恢复的数据的时间长度，0 意味着使用同步的数据，大于 0 意味着有数据丢失，比如 ” RPO = 1 天“ 意味着恢复时使用一天前的数据，那么一天之内的数据就丢失了。因此，恢复的最佳结果是 RTO = RPO = 0，但是这个太理想，或者要实现的话成本太高，全球估计 Visa 等少数几个公司能实现，或者几乎实现。
对 HA 来说，往往使用共享存储，这样的话，RPO =0 ；同时往往使用 Active/Active （双活集群） HA 模式来使得 RTO 几乎0，如果使用 Active/Passive 模式的 HA 的话，则需要将 RTO 减少到最小限度。HA 的计算公式是[ 1 - (宕机时间)/（宕机时间 + 运行时间）]，我们常常用几个 9 表示可用性：
2 个9：99% = 1% * 365 = 3.65 * 24 小时/年 = 87.6 小时/年的宕机时间
4 个9: 99.99% = 0.01% * 365 * 24 * 60 = 52.56 分钟/年
5 个9：99.999% = 0.001% * 365 = 5.265 分钟/年的宕机时间，也就意味着每次停机时间在一到两分钟。
11 个 9：几乎就是几年才宕机几分钟。 据说 AWS S3 的设计高可用性就是 11 个。 9。
服务的分类
HA 将服务分为两类：
有状态服务：后续对服务的请求依赖于之前对服务的请求。
无状态服务：对服务的请求之间没有依赖关系，是完全独立的。
HA 的种类
HA 需要使用冗余的服务器组成集群来运行负载，包括应用和服务。这种冗余性也可以将 HA 分为两类：
Active/Passive HA：集群只包括两个节点简称主备。在这种配置下，系统采用主和备用机器来提供服务，系统只在主设备上提供服务。在主设备故障时，备设备上的服务被启动来替代主设备提供的服务。典型地，可以采用 CRM 软件比如 Pacemaker 来控制主备设备之间的切换，并提供一个虚机 IP 来提供服务。
Active/Active HA：集群只包括两个节点时简称双活，包括多节点时成为多主（Multi-master）。在这种配置下，系统在集群内所有服务器上运行同样的负载。以数据库为例，对一个实例的更新，会被同步到所有实例上。这种配置下往往采用负载均衡软件比如 HAProxy 来提供服务的虚拟 IP。