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之前那篇文章写出来以后我就觉得会有很多不同的意见，哈哈，那只代表我个人的意见啊，欢迎讨论。
先说说之前那一篇，我举例子举的OA系统，并不是说OA一定要这么设计，只是一种夸张的手法，为了说明后面的完全脱离了业务场景来进行技术架构的设计就是过度设计，并不是说OA系统太简单所以不能这么设计，另外，写PHP效率低也只是打个比方，并非贬低全世界最好的语言，很多人拿这两个来喷实在没必要。
好了，说今天这一篇的正题了，上一篇写了整体架构设计中的过度设计，这篇来说说高可用吧。
高可用，我知道一旦带上这个词，不管写什么都会有人有不同意见，我说说我认为的高可用下的坑吧。
我想很多人理解的高可用就是单台机器挂掉了整个服务不会挂掉，所以写代码的时候使用集群的思想去写代码，比如做成无状态的服务，保证在集群使用的时候无状态，单机故障不影响服务，从而达到高可用的效果。
由这种思想搭建起来的系统很可能长成下面这个样子，我想很多人都看到过这种架构模式吧。
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首先，这种架构模式本身并没什么问题，而且也确实很好，有服务发现，有集群，单台机器挂掉了还有其他机器可使用，在搜索系统，推荐系统，广告系统，网站后台系统中都在大量使用。
很多人接收到的信息是有了上图的那种架构，那么这个系统就变成了一个高可用的系统了，觉得这种架构模式就是高可用的一颗银弹了。
但实际上，上图的系统解决的主要是下面的两个问题。
数据同步，主要是公共配置这种少量数据的在各个机器间的同步。
服务发现，新增或者减少机器以后，让其他机器能感知得到有新节点加入或者有老节点下线了。
除了上面两个问题以外，最后才是解决所谓的高可用的问题，这里用了所谓两个字，因为我觉得高可用这种东西不是一个架构的模式能解决的，一个高可用的系统是代码级别解决的，不是靠几个开源模块能解决的。
有些人总认为高可用系统有银弹，在各种论坛，会议上看到各种架构，而且基本上都用到了一些成熟的开源软件，所以觉得有了这些以后就可以是一个高可用的系统了，我有zookeeper，那么服务单机挂了，服务照常跑，但实际上然并卵，zookeeper解决的是外部不可控因素导致的机器挂了，比如机器硬盘坏了，网络断了，这种因素导致的服务挂了，zookeeper能解决，你代码出问题导致机器挂了，zookeeper下挂1000台机器也解决不了啊，一般情况下还是一挂全挂。
比如一个分布式的搜索系统，索引分片了，所以有个集群，有50台机器，每个分片大概10台机器，并且机器可以动态增加减少，集群用zookeeper管理，这算高可用系统吗？这可是一个标准的搜索系统的高可用架构，也只能说，在代码优秀的前提下，这个系统高可用了，网络问题和机器硬件问题已经比较难搞挂整个集群了。但一旦代码有个小bug，或者索引数据生成的时候出现了点问题，一般情况下，集群就全挂了，谈何高可用。
高可用没有银弹，你在各处看到的，听到的，学习到的各种高可用架构，他们只会告诉你这个系统架构多么牛逼，用几个框框框住某几个模块，然后告诉你，这个框框里的服务各种突发情况都能自适应，流量洪峰来了线性加机器就能解决，对你来说却是然并卵，他们没有告诉你他们的代码有多牛逼，并且只有在这个前提下才高可用的，想纯粹靠几个框框来架构出一个高可用的系统，那是PPT架构师。
真正的高可用不用纠结架构设计，只需要代码的健壮，健壮的代码加上主备系统设计，不需要其他的，基本上就是一个高可用的系统了，银行的核心数据处理中心加上异地灾备就是这样子的，你敢说他不是高可用的？
所以，写好代码吧，才能高可用，学习架构，更多的只是对提高系统全局性认识的一种补充，高可用的架构不存在，存在的只有高可用的代码。
我前段时间看到过这样一个系统，这是一个O2O的创业公司的后台的一个模块，主要功能是给刚打开APP的用户提供一个个性化的推荐页面，外部接入了一些其他系统产生的一些数据。
数据从其他系统推过来以后，先是接入到一个kafka的消息队列，数据进来了以后有一个服务的集群获取这个数据，不同的服务通过kafka不同的topic获取，然后二次加工这些数据，生成一个结构化的个性化数据，把生成的数据存到redis集群中，每个APP用户对应redis中一个key，前面的APP调用API以后，直接从redis集群中获取数据返回，这些个集群都用zookeeper管理的。
这么架构出来，消息队列是为了解决第三方数据推送太猛，做缓存用的，而redis集群其实是为了解决前端APP的高并发访问的。
我先问了一下，消息队列这个集群在其他系统模块也在用，这没问题，大家都要用嘛，部署一个集群也很应该哈。
但是这个redis集群只有这里在用，这里我觉得有点问题了，有必要做个带zookeeper的集群吗？只是为了打开APP的个性化页面，用个redis集群？不是大家共用资源的话，我觉得完全没必要redis集群，一主一备足矣，还容易维护。如果你觉得单机内存不够大，可以用redis2.0，开启VM功能，突破物理内存的限制，redis还能自己在内存保持热点数据。
你说这样是为了解决高并发下的高可用，如果redis挂了，还能自动切换，这么说吧，我觉得一个系统中，排除硬件故障的问题，一般情况下，等你的服务全挂光了，redis也还坚挺着。并且redis的并发能力简直只能用恐怖来形容，单机2，3万的QPS(数据大小2，3kb左右)完全没什么问题，一个创业公司的日活用户量一般情况下也没必要用集群去抗并发吧？
后来，我建议他们把redis集群干掉，换成单机主备的，而且我发现所谓的个性化推荐其实大部分人看到的页面是一样的，这也很好理解，初期没数据的情况下，个性化推荐出来的东西也不够丰富，redis集群的内存使用率其实很低，于是我进一步建议他们用nginx+lua的本地字典来缓存最热的数据，后面挂个redis，变成一个三级缓存(redis本地磁盘，redis内存，nginx本地字典)。如果真的业务量上来了，换成redis集群也很容易，现在就没必要浪费机器资源了，毕竟创业公司嘛。
恩，最后他们冲我投来鄙夷的目光，这架构，人家看不上，万一突然一天用户量暴增怎么办，而且最关键的是人家不差钱，好吧，呵呵。
瞎扯了这么多，有没有高可用的银弹呢？恩，优秀的代码就是一切高可用架构的基石和银弹，优秀的代码加上合理的架构就是高可用的架构，一个高可用的架构不是靠开源软件搭积木来得到的，成熟的开源软件解决的是把一部分本应该你写的代码变得更优秀。
好吧，欢迎大家继续讨论：）
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原文地址：http://www.cnblogs.com/chunguang/p/5581304.html
