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分布式系列:如何全方位评估分布式系统的质量
发表时间:2019-10-04

分布式系列:如何全方位评估分布式系统的质量

可用性-available

服务可用性指的是可以正常使用的时间与总时间的比值;

由于系统升级、软件bug、硬件故障以及地震等不可抗力因素,往往造成系统对外服务不可用。

实际上严格来讲没有100%可用的服务,即便是AWS、阿里云等服务可用性也曾出现过问题,可用性难以达到100%;

服务不可用时间与可用性关系如下表:

分布式系列:如何全方位评估分布式系统的质量

不可用时间与可用性对应关系

吞吐量(QPS)

吞吐量可以理解为系统可以承载的QPS(Query Per Second)峰值;

实际上任何服务上线之前都应该有压测环节,知道服务可以承载的吞吐量,同时需要有限流机制,防止负载过高导致服务不可用;

分布式系列:如何全方位评估分布式系统的质量

 

响应时间

响应时间指的是系统收到请求到响应请求之间的时间间隔;

响应时间的计算一般使用P95, P99,或者P999;而不应该使用平均响应时间;

分布式系列:如何全方位评估分布式系统的质量

 

可扩展性

可扩展性指的是集群加入新节点时的时间成本,比如:需要准备新机器以及软件环境的安装、结点加入集群时涉及的数据迁移等造成的不可用性等时间成本;

一般使用增加结点的时间来衡量可扩展性;

数据准确性

准确性指的是正确响应的请求数目与总请求数目的比值,比如接受到100个请求,但是其中2个请求返回的数据错误或者内部程序错误、请求超时等原因未返回数据,那么这个数据准确性为98%;

这里即便有请求不能正常响应,但不代表服务不可用;

数据一致性

对于结点时有状态的集群而言,结点之间的数据一致性时衡量系统质量的关键指标之一;

一般来讲绝大部分系统都是最终一致性,一般使用系统达到最终一致性的时间来衡量;

数据容错性

集群结点总有宕机、网络隔离的可能,这时候机器的计算工作可以迁移到其他机器;

但机器上的数据已经不能使用,因此系统应该有数据备份的能力,从而达到数据容错性;

另外的维度是单机应该具备数据持久性,也就是机器宕机一般不会轻易导致数据丢失,数据是可以恢复的;比如kafka消息中间件。

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