又是一年放榜日，众多考生满怀期待的点开招生网，结果输了信息才发现根本没办法查询——查询人数太多了，直接把系统打挂了！
这个时候，还没翻身的码农闰土被问到一个直击心灵的问题：这个系统可用性达到了多少个 9？
想要回答这个问题，我们得先有些前置知识。
可用性&可靠性
这两个词很相似，我也一直找不到一个很好的定义区分这两个词，直到后来在看分布式系统的时候，看到了一个解释：
可用性被定义为系统的一个属性，它说明系统已准备好，马上就可以使用。换句话说，高度可用的系统在任何给定的时刻都能及时地工作。 可靠性是指系统可以无故障地持续运行，是一个持续的状态。与可用性相反，可靠性是根据时间段而不是任何时刻来进行定义的。
举个例子，想要评估一个舔 🐶，可用性就是你找他的时候能不能找到，而可靠性就是你需要花钱的时候他出手大不大方。一个舔 🐶 如果随叫随到，但是花钱太抠，就是高可用、低可靠；而如果他经常找不到人，但出手很大方，就是低可用、高可靠。
类比到系统时，如果系统在每小时崩溃 1ms，那么它的可用性就超过 99.9999%，但是它还是高度不可靠。与之类似，如果一个系统从来不崩溃，但是每年要停机两星期，那么它是高度可靠的，但是可用性只有 96%。
百度百科对于系统可靠性的解释是：系统可靠性一般是指在规定的时间内和规定的工况下，系统完成规定功能的能力/概率。也就是系统的无故障运行概率。而在我们在评估一个系统的可用性和可靠性时，一般都会说三个 9，四个 9 之类的。这些一般都是说系统的**SLA(Service Level Agreement)**具体是几个「9」，以此，来表示该系统一年中具体宕机的时间。对于这几个 9 的解释，我会放到第三节来详细解释。
不过，在实际交流过程中，大多数人对这两个词的理解还是差不多的。况且咬文嚼字也并非本文的主题，接下来我们来看看可用性的计算方式。
可用性计算
通常我们用 A 表示一个系统的可用性，用以下几个指标来辅助计算：
相关指标
MTBF
MTBF,即平均故障间隔时间，英文全称是“Mean Time Between Failure”。是衡量一个产品（尤其是电器产品）的可靠性指标。单位为“小时”。具体来说，是指相邻两次故障之间的平均工作时间，也称为平均故障间隔。
MTTR
MTTR，全称是 Mean Time To Repair，即平均修复时间。是指可修复产品的平均修复时间，就是从出现故障到修复中间的这段时间。MTTR 越短表示易恢复性越好。
通过上述公式计算出单个组件的可用性后，我们便可以以此计算出整个系统的可用性，而系统可用性是通过将系统建模为串联和并联的组件来计算的。以下规则用于确定系统是串联的还是并联的：
- 如果组件的失效导致组合变得不可操作，则认为这两个部件是串联操作的
- 如果组件的故障导致另一部件接管故障部件的操作，则认为这两部件并行操作
串行可用性
如上图所示，两个组件 X 和 Y，如果有一个出问题导致整个组合都不可用，就认为 X 和 Y 这两个组件是串联的。只有组件 X 和组件 Y 同时可用时，整个组合才可用。由此可见，组合的可用性是这两部分的乘积，公式如下：
A = Ax Ay
从上面的等式我们看出，串联系统中，整体组合的可用性，总是低于单个组件的可用性。
对于上面 X 和 Y 两个串联组件，可用性如下：
从上面的表中，我们看到，即使使用了非常高可用性的组件 Y，但组合系统仍然受组件 X 的影响，会降低好多，和「木桶原理」一致，都受最短板的影响。
并行可用性
如上图所示，如果两个组件都失败时，整个系统会失败的话，这两个组件会被认为是并行的。任一组件可用时，整个系统都是可用的。整体可用性是 1- (两个组件都不可用)，公式如下：
A = 1-(1-Ax )2
从上面我们能看出，两个组件并行的系统，整体可用性要任一单独的组件可用性高。如上图假设是组件 X 的两个部分，可用性如下：
我们看到，即使一个可用性低的组件 X，组合后的系统可用性也很高。
X 个 9
说完了可用性的计算后，总算是回到本文的重点了，有个衡量其可靠性的标准——X 个 9，X 个 9 表示在系统 1 年时间的使用过程中，系统可以正常使用时间与总时间（1 年）之比，我们通过下面的计算来感受下 X 个 9 在不同级别的可靠性差异。
- 3 个 9：(1-99.9%) × 365 × 24=8.76 小时，表示该系统在连续运行 1 年时间里最多可能的业务中断时间是 8.76 小时。
- 4 个 9：(1-99.99%) × 365 × 24=0.876 小时=52.6 分钟，表示该系统在连续运行 1 年时间里最多可能的业务中断时间是 52.6 分钟。
- 5 个 9：(1-99.999%) × 365 × 24 × 60=5.26 分钟，表示该系统在连续运行 1 年时间里最多可能的业务中断时间是 5.26 分钟。
那么 X 个 9 里的 X 只代表数字 3~5，为什么没有 1~2，也没有大于 6 的呢？我们接着往下计算：
- 1 个 9：(1-90%) × 365=36.5 天
- 2 个 9：(1-99%) × 365=3.65 天
- 6 个 9：(1-99.9999%) × 365 × 24 × 60 × 60=31 秒
可以看到 1 个 9 和、2 个 9 分别表示一年时间内业务可能中断的时间是 36.5 天、3.65 天，这种级别的可靠性或许还不配使用“可靠性”这个词；而 6 个 9 则表示一年内业务中断时间最多是 31 秒，那么这个级别的可靠性并非实现不了，而是要做到从“5 个 9” 到“6 个 9”的可靠性提升的话，后者需要付出比前者几倍的成本。
| 可用性 A | X 个 9 | 停机时间（分钟） | 适用产品 |
|---|---|---|---|
| 0.999 | 3 个 9 | 500 | 电脑或服务器 |
| 0.9999 | 4 个 9 | 50 | 企业级设备 |
| 0.99999 | 5 个 9 | 5 | 一般电信级设备 |
| 0.999999 | 6 个 9 | 0.5 | 更高要求电信级设备 |
怎么做到更多的 9？
每个公司对几个 9 的定义都不一样，好多的互联网公司要求都是 99.99。像一些事业单位网站，办事网站等，经常故障服务不可用，估计最高也就到 99.9。
而我们经常用到所谓 4 个 9 或者 5 个 9，也就是 99.99%与 99.999%。虽然这两者的差距是 0.009%，还不到 0.01%。但对于系统而言，恰恰是这不到 0.01%的差距，决定了系统完全不在一个档次上。
我们知道一个系统的可靠性并不完全取决于硬件，而由软件和硬件共同来决定，如果是软件问题，就需要监控自己的服务，在服务出现异常或者宕机的时候，能及时恢复。增加冗余，防止出现问题。
但是要提高系统的可靠性，除软件外，还有硬件的部分，包括网络、服务器以及存储设备等。其中，网络可以借助多运营商接入来解决，存储有 RAID、快照等应对技术，通过备份来提高数据安全性。对于服务器来说，我们可以选择集群的方式保证高可用。
