大家好，我是树哥。
说到系统稳定性，不知道大家会想起什么？我想大多数人会觉得这个词挺虚的，不知道系统稳定性指的是什么。
一年前的我看到这个词，也是类似于这样的感受，大概只知道要消除单点、做好监控报警，但却并没有一个体系化的方法论。
经过一段时间的摸索，我对系统稳定性有了较为体系化的认识，于是迫不及待地希望和大家一起分享。所以今天，就让我跟大家简单聊聊系统稳定性建设这个话题吧！
何谓稳定性？
系统稳定性，从字面上来看，就是让系统尽可能稳定，不要出问题。 但业务是变化的，系统肯定也是一直变化的，有可能新加了个功能就把系统搞挂了，也有可能突然业务流量暴增把系统搞挂了。所以，要保障系统稳定性可谓非常之难。但即使再难，也还是得去做，但到底怎么做呢？
我们要保障系统稳定性，那就需要知道哪些因素可能会造成系统不稳定。我自己来了一个头脑风暴，把所有可能造成系统不稳定的因素整理一下，下面是我梳理的会造成系统不稳定的部分因素：
- 未测试需求直接上线
- 上线的需求产品不知道
- 上线的新需求有 bug
- 频繁发布需求
- 发布紧急需求
- 上线后没有线上验证
- 系统设计方案存在缺陷
- 系统代码实现存在缺陷
- 漏测了某个功能
- 上线时操作失误
- 下游服务挂了
- 网络中断导致调用失败
- 上游调用流量突增，冲垮服务
- 应用服务器内存溢出 OOM
- 应用服务器 CPU 100%
- 数据库主从延迟了
- 数据库主库挂了
- Kafka 消息挤压了
- Redis 响应缓慢
- 第三方服务商挂了
- 潜在的黑客攻击
- 潜在的系统漏洞
是不是感觉特别多，看起来有点晕了？别怕，其实我们可以将所有的不稳定因素根据时间维度，将其分为三大类：上线前、上线时、上线后。
- 上线前的不稳定因素。 这块指的是需求上线前的所有内容，包括需求评审、技术方案设计、代码编写、功能测试等等。
- 上线时的不稳定因素。 这块指的是上线时可能的不稳定因素，包括操作失误、某个功能有问题导致线上出问题等等。
- 上线后的不稳定因素。 这块指的是需求上线后，有可能出现的各种各样的问题，例如中间件挂了、网络挂了等等。
我们现在已经知道哪个环节可能会出什么问题，那么接下来就是针对每个环境做一些特定的动作，从而提高系统稳定性了！
上线前
很多时候我们都以为系统稳定只是线上运行稳定就好了，但事实上需求研发流程是否规范，也会极大地影响到系统的稳定性。
试想一下，如果谁都可以随便提需求、做的功能没有做方案设计、谁都可以直接操作线上服务器，那么这样的系统服务能够稳定得了吗？所以说，需求上线前的过程也是影响系统稳定性的重大因素。
在我看来，在上线前这个阶段，主要有三大块非常重要的稳定性建设内容，分别是：
- 开发流程规范
- 发布流程规范
- 高可用设计
上线前的稳定性建设
研发流程规范
研发流程规范，指的是一个需求从提出到完成的整个过程应该是怎样流转的。一般的需求研发流程包括：产品提出需求、技术预研、需求评审、技术方案设计、测试用例评审、技术方案评审、测试用例评审、需求开发、CodeReview、需求测试。不同公司根据情况会有所调整，但大差不差。
在这个流程中，与研发相关的几个比较重要的节点是：技术方案设计及评审、测试用例评审及评审、需求开发、代码测试覆盖率、CodeReview。 我们上面提到的几个影响稳定性的因素，就是因为没有做好这几个节点的工作导致的，包括：
- 未测试需求直接上线
- 上线的需求产品不知道
- 上线的新需求有 bug
- 上线后没有线上验证
- 系统设计方案存在缺陷
- 系统代码实现存在缺陷
如果能够处理好上述几个节点，那么就能够极大地降低研发流程导致的问题。这里每个节点都有很深的学问，这里就不展开讲了，我们主要说个思路。
发布流程规范
发布流程规范主要是为了控制发布权限以及频率的问题。
在项目初始，为了快速响应业务，一般权限控制都很松，很多人都可以进行线上服务的发布。但随着业务越来越多、流量越来越大，相对应的故障也越来越多，到了某个时候就需要对权限做管控，并且需要对需求的发布频率做控制。
对于需求发布流程来说，一般有几种发布方式，分别是：Release Train 方式、零散发布方式。 Release Train 意思是固定时间窗口发布，例如每周四发布一次。如果无法赶上这次发布时间，那么就需要等到下次发布窗口。
零散发布方式，指的是有需要就发布，不做发布时间控制。但这种方式一般只在项目初期发挥作用，后期一般都会收紧。
除此之外，发布流程中都会设有紧急发布流程，即如果某个需求特别重要，或者有紧急漏洞需要修复，那么可以通过该流程来紧急修复，从而避免因未到时间窗口而对业务产生影响。
但一般来说，紧急发布流程都比较麻烦，除非迫不得已不然不要审批通过，不然 Release Train 方式可能会退化成零散发布方式。
高可用设计
高可用设计指的是为了让系统在各种异常情况下都能正常工作，从而使得系统更加稳定。 其实这块应该是属于研发流程规范中的技术方案设计的，但研发流程规范更加注重于规范，高可用设计更加注重高可用。
另外，也由于高可用设计是非常重要，因此独立拿出来作为一块来说说。对于高可用设计来说，一般可分为两大块，分别是：服务治理和容灾设计。
服务治理就包括了限流、降级、熔断、兜底、隔离等，这一些考虑点都是为了让系统在某些特殊情况下，都能稳定工作。 例如限流是为了在上游请求量太大的时候，系统不至于被巨大的流量击垮，还可以正常提供服务。
容灾设计应该说是更加高端点的设计了，指的是当下游系、第三方、中间件挂了，如何保证系统还能正常运行？ 可以说容灾设计比起服务治理，其面临的情况更加糟糕。
例如支付系统最终是通过 A 服务商进行支付的，如果 A 服务商突然挂了，那我们的支付系统是不是就挂了？那有什么办法可以在这种情况（灾难）发生的时候，让我们的系统还能够正常提供服务呢？这就是容灾设计需要做的事情了。
上线时
上线时这个阶段，主要是确保功能按照原先设计的方案进行部署，这个阶段主要是确保规范操作，避免失误，因此可以制定相关的 CheckList 以及变更审批。
其次，为了避免还可能存在未发现的功能缺陷，有时候还可以使用灰度发布降低风险。在这个阶段能做的一些稳定性建设如下图所示。
上线时的稳定性建设
上线后
当系统成功上线后，很多小伙伴以为工作就结束了，但实际上我们还有不少工作可以做。根据我的经验，在上线后我们能做的稳定性建设包括：
- 监控报警
- 故障管理
- 紧急处理预案
- 容灾演练
- 案例学习
- 全链路压测
监控报警，指的是我们需要对应用做好运行数据的收集，监控好系统的运行状态。当系统状态异常时，我们需要及时地发现并报警，从而让研发人员快速地解决问题。
一般来说，监控报警分为系统级别的监控报警和业务级别的监控报警。系统级别的监控报警包括 CPU、内存、磁盘等服务器资源的监控，而业务级别的报警则需要根据业务情况自行定义。
故障管理，就是当发生故障时，我们需要遵循的整套处理规范。 团队小的时候可能无所谓，但是当团队大了的时候，我们就需要统一大家的故障处理流程，从而可以更快速地解决故障。此外，在故障解决完成之后还需要进行复盘，产出对应的故障报告。
Case Study 机制指的是定期学习其他团队的高可用或者线上故障进行学习，从而提高团队的系统设计能力，避免踩坑。
容灾演练，其实就是模拟某些中间件或者服务故障，然后看看系统是否能按照之前设计的高可用方案实施。
容灾演练是提升系统稳定性的一把利器，很多时候即使我们设计得很完美，但实际上却没发挥作用，究其根本就是没有实践过。是驴是马，得拉出来溜溜才知道。
紧急处理预案，简单就是要想到各种可能发现的情况，然后做好预案。 之后结合容灾演练不断进行优化，从而形成一套很好的处理预案。这样当线上发生类似故障时，就可以轻松应对了。
全链路压测，指的是对整个链路进行压测。 不同公司可能会采用不同的方案，有些会直接在线上进行压测，然后用流量标记的方式识别测试流量。
有些则是进行流量录制，之后重新搭建一套与线上非常类似的系统进行压测。一般来说，第一种效果肯定会更好，成本也更低，但是对研发人员要求也更高，风险也更大。
总结
今天我们简单地从上线前、上线时、上线后去探讨了如何做稳定性建设，其中每一块都可以展开来讲很多内容。
例如监控报警这块，那我们应该监控系统的哪些指标？其实这些都是有一些成熟的方案了，例如要监控 TP90、响应延迟、调用延时、消息处理延时等。
但出于篇幅原因，我们今天只是蜻蜓点水，点到为止，后续继续再慢慢不断完善，纯当抛砖引玉吧。如果大家感兴趣的话，可以关注下树哥，后面我再慢慢一点点写。最后，丢一个思维导图，作为今天文章的结尾。
如何进行高可用建设？
