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高可用性是程序员在开发软件的时候需要重点解决的一个开发需求，而今天我们就通过案例分析来了解一下，软件开发高可用性如何实现。
一、中间件所在物理机宕机的情况
物理机宕机其实是一种常见现象，这时候应用一瞬间就没了响应。那么跑在上面的sql肯定也是失败了的(准确来说是未知状态，除非重新查询后端数据库，应用无法得知准确的状态)。这部分流量我们肯定是无法挽救。我们所做的是在client端(Druid数据源)能够快速的发现并剔除宕机的中间件节点。
1、发现并剔除不可用节点
通过心跳去发现不可用节点
自然而然的我们通过心跳来探查后端中间件的存活状态。我们通过定时创建一个新连接ping(mysql的ping)一下然后立马关闭来做心跳(这种做法便于我们区分正常流量和心跳流量，如果通过保持一个连接然后一直发送类似select‘1’的sql这种方式的话区分流量会稍微麻烦点)。
2、通过错误计数去发现不可用节点
上述的心跳感知始终有一个时间窗口，当流量很大的时候，在这个时间窗口内使用这个不可用节点的都会失败,所以我们可以使用错误计数去辅助不可用节点的感知(当然这个手段的实现还在计划中)。
3、一个请求使用若干个连接导致的问题
由于我们需要保证事务尽可能小，所以在一个请求里面多条sql并不使用同一个连接。在非事务(auto-commit)情况下，运行多少条sql就从连接池里面取出多少连接，并放回。保证事务小是非常重要的，但是这在中间件宕机的时候会导致一些问题
4、采用sticky数据源解决问题
由于我们不能瞬间发现并确认中间件不可用，所以这个故障发现窗口肯定存在(当然，错误计数法会在很大程度上缩短发现时间)。但理想状况下，宕机一台，只损失1/N的流量就好了。我们采用了sticky数据源解决了这个问题，使得在概率上大致只损失1/N的流量
二、中间件升级发布过程中的高可用
分库分表中间件的升级发布不可避免。例如bugfix以及新功能添加等都需要重启中间件。而重启的时间也会导致不可用，与物理机宕机的情况相比是其不可用的时间点是可知的，重启的动作也是可控的，那么我们就可以利用这些信息去做到流量的平滑无损。
1、让client端感知即将下线
在笔者所知的很多做法中，让client端感知下线是引入一个三方协调者(例如zookeeper/etcd)。而我们并不想引入三方的组件去做这个操作，因为这又会引入zookeeper的高可用问题，而且会让client端的配置更加复杂。
2、让心跳流量感知下线而正常流量保持
我们可以复用之前client端检测不可用的逻辑，即让心跳的新建连接失败，而正常请求的新建连接成功。这样，client端就会认为Server不可用，而在内部剔除调这个server。
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