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前段时间，机房电路短路导致户政业务的服务器瘫痪，四川全省户籍和身份证业务暂停办理。
毕竟故障影响波及了四川全省 ，引发四川人民的关注。
可故障多个小时后才恢复，提醒大家保障关键业务系统的高可用性是一个不可忽视的问题！
什么是高可用嘞？
现如今，我们开发一个软件系统，对其要求是越来越高...我们知道，一个好的软件架构应该遵循以下 3 个原则：
高性能——系统拥有更大流量的处理能力，更低的响应延迟。例如 1 秒可处理 10W 并发请求，接口响应时间 5 ms ~
易扩展——系统在迭代新功能时，能以最小的代价去扩展；在遇到流量压力时，可不改动代码，去扩容系统。
而「高可用」这个概念？看起来貌似很抽象！
通常用 2 个指标来衡量：平均故障间隔、故障恢复时间
平均故障间隔 MTBF：表示两次故障的间隔时间，也就是系统「正常运行」的平均时间，这个时间越长，说明系统稳定性越高
故障恢复时间 MTTR：表示系统发生故障后「恢复的时间」，这个值越小，故障对用户的影响越小
而可用性与这两者的关系：
这个公式得出的结果是一个「比例」，通常我们会用「N 个 9」来描述一个系统的可用性。
从这张图可以看到，要想达到 4 个 9 以上的可用性，平均每天故障时间必须控制在 10 秒以内。
也就是说，只有故障的时间「越短」，整个系统的可用性才会越高，每提升 1 个 9，都会对系统提出更高的要求。
我们都知道，系统发生故障其实是不可避免的，尤其是规模越大的系统，发生问题的概率也越大，比如：
——硬件故障：CPU、内存、磁盘、网卡、交换机、路由器
——软件问题：代码 Bug、版本迭代
——不可抗力：地震、水灾、火灾、战争
这些风险随时都有可能发生。所以，在面对故障时，我们的系统能否以「最快」的速度恢复，就成为了可用性的关键。
可如何做到快速恢复呢？
多机房异地多活架构就成为应对系统故障的有效解决方案。
涉及到知识点盲区了？
多机房异地多活架构指的是在不同的地理位置部署多个数据中心，这些数据中心能够同时处理业务请求，并保持数据的实时同步。
一旦某个机房因故障或灾害中断服务，业务流量可以自动切换到其他机房，确保服务不中断，提升系统的容错能力和稳定性。
业务流量的动态调度与智能分配确保了其他机房能迅速接手，减少停机时间和用户影响，不至于造成全省范围内的服务中断。
异地多活强调各个机房的业务能力是平等的，多个机房同时承担流量，可以有效避免当单一机房故障时，其他机房无法快速接管业务的风险。
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