你好，我是王庆友。在上一讲中，我和你介绍了高可用系统的设计原则和常见手段。今天呢，我会通过一个实际的案例，告诉你具体如何落地一个高可用的架构，让你能够深入理解和运用这些高可用手段。

项目背景介绍

先说下项目的背景。这是一个小程序点餐平台，用户在小程序上点餐并支付完成后，订单会先落到订单库，然后进一步推送到门店的收银系统；收银系统接单后，推送给后厨系统进行生产；同时返回小程序取餐码，用户可以凭取餐码去门店取餐或收取外卖。

这个项目服务于一家大型的餐饮公司，公司在全国有大量的门店，他们准备搞一个长期的大型线上促销活动，促销的力度很大：用户可以在小程序上先领取优惠券，然后凭券再支付 1 元，就可以购买价值数十元的套餐。

结合以往的经验，以及这次的促销力度，我们预计在高峰时，前端小程序请求将会达到每秒 10 万 QPS，并且预计首日的订单数量会超过 500 万。在这种高并发的情况下，我们为了保证用户的体验，系统整体的可用性要达到 99.99%。

你可以先了解一下这个点餐平台的具体架构：

这里呢，我具体说下系统主要的调用过程，以便于你更好地理解它：

  1. 小程序前端通过 Nginx 网关，访问小程序服务端；
  2. 小程序服务端会调用一系列的基础服务，完成相应的请求处理，包括门店服务、会员服务、商品服务、订单服务、支付服务等，每个服务都有自己独立的数据库和 Redis 缓存；
  3. 订单服务接收到新订单后，先在本地数据库落地订单，然后通过 MQ 同步订单给 OMS 履单中心；
  4. 门店的收银系统通过 HTTP 远程访问云端的 OMS 履单中心，拉取新订单，并返回取餐码给 OMS，OMS 再调用小程序订单服务同步取餐码；
  5. 小程序前端刷新页面，访问服务端获得取餐码，然后用户可以根据取餐码到门店取餐或等待外卖。

高可用系统改造措施

我在前面也介绍了，这次活动的促销力度很大，高峰期流量将达到平时的数十倍，这就要求系统能够在高并发的场景下，保证高可用性。

所以，基于访问量、日订单量和可用性的指标，我们对原有系统进行了一系列改造，最终顺利地实现了首日 500 万订单，以及在大促期间，系统 4 个 9 的可用性目标。这个 500 万的订单量，也创造了中国单商户线上交易的历史记录。

在下面的系统架构图中，我标出了具体的改造点，主要有 10 处，接下来我就给你分别具体介绍一下，你可以通过这些具体的改造措施，来真正理解高可用系统的设计手段。

前端接入改造

这里的前端有两个，C 端的小程序和 B 端的门店收银系统。前端部分主要是对三个点进行改造，包括小程序端的 CDN 优化、Nginx 负载均衡，以及收银端的通信线路备份。

  1. 小程序端的 CDN 优化

用户点餐前，需要先浏览商品和菜单，这个用户请求的频率很高，数据流量大，会对服务端造成很大的压力。所以，针对这一点，我们通过 CDN 供应商，在全国各地构建了多个 CDN 中心，储存静态的商品数据，特别是图片，这样小程序前端可以就近访问 CDN，流量无需通过小程序服务端，缓解了服务端的压力。

  1. Nginx 负载均衡

这个小程序点餐平台，之前是直接利用云服务商提供的 LB，它只有简单的负载均衡能力。为了能应对这次的高并发流量，现在我们独立搭建了数十台的 Nginx 集群，集群除了负载均衡，还提供限流支持，如果 QPS 总数超过了 10 万，前端的访问请求将会被丢弃掉。

另外，Nginx 在这里还有一个好处，就是可以实时提供每个接口的访问频率和网络带宽占用情况，能够起到很好的接入层监控功能。

**补充说明：**一台 Nginx 一般可以支持数万的并发，本来这里无需这么多台 Nginx，这是因为云服务商对单个 LB 的接入有网络带宽的限制，所以我们要通过提升 Nginx 的数量，来保证接入有足够的带宽。

  1. 收银端的通信线路备份

门店的收银系统会通过前置代理服务器，来访问云端的 OMS 系统，这个代理服务器部署在商户自己的 IDC 机房，原来只通过电信线路和云端机房打通。在这次改造中，我们增加了移动线路，这样当电信主线路出问题时，系统就可以快速地切换到移动线路。

应用和服务的水平扩展

首先，针对小程序服务端的部署，我们把实例数从十几台提升到了 100 台，水平扩展它的处理能力。在上面的架构图中，你可以看到，小程序服务端依赖了 7 个基础服务，每个基础服务也做了相应的水平扩展，由于应用和基础服务都是无状态的，因此我们很容易扩充。

这里的基础服务是 Java 开发的，原来是用虚拟机方式部署的，现在我们把基础服务全部迁移到了容器环境，这样在提升资源利用率的同时，也更好地支持了基础服务的弹性扩容。

订单水平分库

在大促情况下，下单高峰期，订单主库的写访问频率很高，一个订单会对应 6~7 次的写操作，包括了创建新订单和订单状态变更；订单的读操作，我们之前通过一主多从部署和读写分离，已经得到了支持。

但负责写入的主库只有一个实例，所以这次我们通过订单的水平分库，扩充了订单主库的实例数，改造后，我们有 4 个主库来负责订单数据写入。数据库的配置，也从原来的 8 核 16G 提升到了 16 核 32G，这样我们通过硬件的垂直扩展，进一步提升了数据库的处理能力。

这里的订单水平分库在实现上比较简单，我们是通过订单 ID 取模进行分库，基于进程内的 Sharding-JDBC 技术，实现了数据库的自动路由。后面的课程中，我会专门介绍电商平台的订单水平分库，它会更加复杂，到时你可以做个比较，如果有需要的话，也可以在实际项目参考落地。

异步化处理

你可以看到，在前台订单中心和后台 OMS 之间，我们需要同步订单数据，所以这两者是紧密耦合的。不过这里，我们通过消息系统对它们进行了解耦。一方面，前台下单要求比较快，后台 OMS 的订单处理能力比较弱（OMS 库没有进行水平分库），通过消息的异步化处理，我们实现了对订单流量的削峰；另一方面，如果 OMS 有问题，以异步的方式进行数据同步，也不会影响前台用户下单。

还有在小程序服务端，在用户支付完成或者后台生成取餐码后，我们会以微信消息的方式通知用户，这个在代码中，也是通过异步方式实现的，如果微信消息发送不成功，用户还是可以在小程序上看到相关信息，不影响用户取餐。

主动通知，避免轮询

在原来的架构中，前台小程序是通过轮询服务端的方式，来获取取餐码；同样，商户的收银系统也是通过轮询 OMS 系统拉取新订单，这样的收银系统有上万个，每隔 10s 就会拉取一次。这种盲目轮询的方式，不但效率低，而且会对服务端造成很大的压力。

经过改造后，我们落地了消息推送中心，收银系统通过 Socket 方式，和推送中心保持长连接。当 OMS 系统接收到前台的新订单后，会发送消息到消息推送中心；然后，收银系统就可以实时地获取新订单的消息，再访问 OMS 系统拉取新订单。为了避免因消息推送中心出问题（比如消息中心挂掉了），导致收银系统拿不到新订单，收银系统还保持对 OMS 系统的轮询，但频率降低到了 1 分钟一次。

同理，小程序前端会通过 Web Socket 方式，和消息推送中心保持长连接。当 OMS 系统在接收到收银系统的取餐码后，会发送消息到消息推送中心。这样，小程序前端可以及时地获取取餐码信息。

缓存的使用

我们知道，缓存是提升性能十分有效的工具。这里的改造，就有两个地方使用了缓存。

  1. 当收银系统向 OMS 拉取新订单时，OMS 不是到数据库里查询新订单，而是把新订单先保存在 Redis 队列里，OMS 通过直接查询 Redis，把新订单列表返回给收银系统。
  2. 在商品服务中，菜单和商品数据也是放在了 Redis 中，每天凌晨，我们通过定时任务，模仿前端小程序，遍历访问每个商品数据，实现对缓存的预刷新，进一步保证缓存数据的一致性，也避免了缓存数据的同时失效，导致缓存雪崩。

一体化监控

在前面各个节点可用性优化的基础上，我们也在系统的监控方面做了很多强化。除了常规的 Zabbix 做系统监控、CAT 做应用监控、拉订单曲线做业务监控以外，我们还对系统实现了一体化的监控。

在这里，所有的节点都在一个页面里显示，包括 Web 应用、Redis、MQ 和数据库，页面也会体现节点之间的上下游关系。**我们通过采集节点的状态数据，实时监测每个节点的健康程度，并且用红黄绿三种颜色，表示每个节点的健康状况。**这样，我们就可以非常直观地识别出，当前的哪些节点有问题。

监控的效果如下图所示，在下一讲中，我就会为你具体地介绍这个监控系统。

在实践中，这套监控系统也确实发挥了巨大的作用。很多时候，在系统问题还没有变得严重之前，我们就能够识别出来，并能进行主动干预。

比如说，小程序服务端的部分节点有时候会假死，这在 Zabbix 监控里往往看不出来，但在我们的监控页面中，这些节点就会飘红，我们就可以通过重启节点来快速恢复。还有好几次，系统有大面积的节点出问题了，我们通过节点的上下游关系，很容易地定位出了真正出现问题的地方，避免所有人一窝蜂地扑上去排查问题。

除了这里我介绍的优化措施以外，我们也为系统可能出问题的地方做了各种预案。比如说，我们保留了部分虚拟机上部署的基础服务实例，这样如果容器出现了问题，基础服务可以快速切回到虚拟机上的实例。

系统改造小结

到这里为止，系统主要的优化措施就介绍完了，但我们是如何知道要配置多少个节点，有没有达到预定的效果呢？

对于这个问题，我们的做法是，按照 10 万 QPS 和 99.99% 的可用指标要求，通过大量的压测来确定的。

  1. 首先，我们对每个节点进行接口压测，做各种性能优化，确定好需要的机器数量；
  2. 然后，我们利用 JMeter，模拟小程序前端发起混合场景的调用，以此检验系统的抗压能力，以及在压力下，系统的可用性是否达到了预定的要求；
  3. 最后，我们在生产环境中根据压测环境，按照服务器 1:1 的数量进行部署，保证性能不打折，最终这个小程序下单平台总的机器规模，也达到了数百台的量级。

这里，我想结合着上一讲和你介绍的架构原则，来让你更深刻地理解这次系统可用性的改造过程。

从正面保障的角度来看，我们首先在各个环节都避免了单点，包括远程通信线路，这样能保证任意一个节点出了问题，都有其他实例可以顶上去；其次，我们通过节点的垂直扩展和水平扩展，大幅度提升了系统的处理能力，包括应用、服务和数据库的扩展；我们也有效地利用了 Redis 缓存，对高频的订单和菜单数据的读取进行了优化。

在柔性处理方面，我们通过异步处理，来优化系统的性能和避免大流量的直接冲击，包括使用消息系统解耦前台下单系统和后台 OMS 系统，以及通过及时的消息推送，避免前端盲目轮询服务端。

同时，我们在系统接入层，通过 Nginx 进行限流，为系统的可用性进行兜底，这样在流量超过预估时，能够有效地避免后端系统被冲垮。

最后，我们通过强有力的监控手段，可以实时全面地了解系统运行状况，随时为异常情况做好准备。

总结

今天，我与你分享了一个实际的 O2O 点餐平台，在面对高并发流量时，我们是如何对系统进行升级改造，保证系统的高可用的。相信你在上一讲理论的基础上，通过进一步结合实际的场景，能够深入地理解如何运用各种高可用的手段了。

高可用的处理方式有很多，我这里给你介绍的也只是一部分，希望你能够在实践中，结合具体的业务场景，灵活地落地高可用的设计。

不过，无论我们采取多么周密的措施，总会有些地方我们没有考虑到，系统可能会出现各种各样的问题，这个时候对系统进行全面的监控就非常重要了。下一讲我会就如何做好系统的监控，和你做详细的介绍。

**最后，给你留一道思考题：**你当前的系统有单点吗？这个单点有没有出过问题呢？

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