引言
在开始正式内容之前，先给大家分享一个真实的案例。
某客户在阿里云上使用 K8s 集群部署了许多自己的微服务，但是某一天，其中一台节点的网卡发生了异常，最终导致服务不可用，无法调用下游，业务受损。我们来看一下这个问题链是如何形成的？
1、ECS 故障节点上运行着 K8s 集群的核心基础组件 CoreDNS 的所有 Pod，它没有打散，导致集群 DNS 解析出现问题。
2、该客户的服务发现使用了有缺陷的客户端版本（nacos-client 的 1.4.1 版本），这个版本的缺陷就是跟 DNS 有关——心跳请求在域名解析失败后，会导致进程后续不会再续约心跳，只有重启才能恢复。
3、这个缺陷版本实际上是已知问题，阿里云在 5 月份推送了 nacos-client 1.4.1 存在严重 bug 的公告，但客户研发未收到通知，进而在生产环境中使用了这个版本。
风险环环相扣，缺一不可。
最终导致故障的原因是服务无法调用下游，可用性降低，业务受损。下图示意的是客户端缺陷导致问题的根因：
1、Provider 客户端在心跳续约时发生 DNS 异常；
2、心跳线程正确地处理这个 DNS 异常，导致线程意外退出了；
3、注册中心的正常机制是，心跳不续约，30 秒后自动下线。由于 CoreDNS 影响的是整个 K8s 集群的 DNS 解析，所以 Provider 的所有实例都遇到相同的问题，整个服务所有实例都被下线；
4、在 Consumer 这一侧，收到推送的空列表后，无法找到下游，那么调用它的上游（比如网关）就会发生异常。
回顾整个案例，每一环每个风险看起来发生概率都很小，但是一旦发生就会造成恶劣的影响。
微服务高可用方案
首先，有一个事实不容改变：没有任何系统是百分百没有问题的，所以高可用架构方案就是面对失败（风险）设计的。
风险是无处不在的，尽管有很多发生概率很小很小，却都无法完全避免。
在微服务系统中，都有哪些风险的可能？
这只是其中一部分，但是在阿里巴巴内部十几年的微服务实践过程中，这些问题全部都遇到过，而且有些还不止一次。虽然看起来坑很多，但我们依然能够很好地保障双十一大促的稳定，背后靠的就是成熟稳健的高可用体系建设。
我们不能完全避免风险的发生，但我们可以控制它（的影响），这就是做高可用的本质。
控制风险有哪些策略？
注册配置中心在微服务体系的核心链路上，牵一发动全身，任何一个抖动都可能会较大范围地影响整个系统的稳定性。
策略一：缩小风险影响范围
集群高可用
多副本：不少于 3 个节点进行实例部署。
多可用区（同城容灾）：将集群的不同节点部署在不同可用区（AZ）中。当节点或可用区发生的故障时，影响范围只是集群其中的一部分，如果能够做到迅速切换，并将故障节点自动离群，就能尽可能减少影响。
减少上下游依赖
系统设计上应该尽可能地减少上下游依赖，越多的依赖，可能会在被依赖系统发生问题时，让整体服务不可用（一般是一个功能块的不可用）。如果有必要的依赖，也必须要求是高可用的架构。
变更可灰度
新版本迭代发布，应该从最小范围开始灰度，按用户、按 Region 分级，逐步扩大变更范围。一旦出现问题，也只是在灰度范围内造成影响，缩小问题爆炸半径。
服务可降级、限流、熔断
·注册中心异常负载的情况下，降级心跳续约时间、降级一些非核心功能等。
· 针对异常流量进行限流，将流量限制在容量范围内，保护部分流量是可用的。
· 客户端侧，异常时降级到使用本地缓存（推空保护也是一种降级方案），暂时牺牲列表更新的一致性，以保证可用性。
如图，微服务引擎 MSE 的同城双活三节点的架构，经过精简的上下游依赖，每一个都保证高可用架构。多节点的 MSE 实例，通过底层的调度能力，会自动分配到不同的可用区上，组成多副本集群。
策略二：缩短风险发生持续时间
核心思路就是：尽早识别、尽快处理。
识别 —— 可观测
例如，基于 Prometheus 对实例进行监控和报警能力建设。
进一步地，在产品层面上做更强的观测能力：包括大盘、告警收敛/分级（识别问题）、针对大客户的保障、以及服务等级的建设。
MSE注册配置中心目前提供的服务等级是 99.95%，并且正在向 4 个 9（99.99%）迈进。
快速处理 —— 应急响应
应急响应的机制要建立，快速有效地通知到正确的人员范围，快速执行预案的能力（意识到白屏与黑屏的效率差异），常态化地进行故障应急的演练。
预案是指不管熟不熟悉你的系统的人，都可以放心执行，这背后需要一套沉淀好有含金量的技术支撑（技术厚度）。
策略三：减少触碰风险的次数
减少不必要的发布，例如：增加迭代效率，不随意发布；重要事件、大促期间进行封网。
从概率角度来看，无论风险概率有多低，不断尝试，风险发生的联合概率就会无限趋近于 1。
策略四：降低风险发生概率
架构升级，改进设计
1、Nacos2.0，不仅是性能做了提升，也做了架构上的升级：
升级数据存储结构，Service 级粒度提升到到 Instance 级分区容错（绕开了 Service 级数据不一致造成的服务挂的问题）；
2、升级连接模型（长连接），减少对线程、连接、DNS 的依赖。
提前发现风险
1、这个「提前」是指在设计、研发、测试阶段尽可能地暴露潜在风险；
2、提前通过容量评估预知容量风险水位是在哪里；
3、通过定期的故障演练提前发现上下游环境风险，验证系统健壮性。
如图，阿里巴巴大促高可用体系，不断做压测演练、验证系统健壮性和弹性、观测追踪系统问题、验证限流、降级等预案的可执行性。
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