非不定高
高可用性確實是分佈式系統一項重要的指標，跟數據一致性，分區容錯性組成了分佈式系統的CAP原則，本文只針對高可用性分析如下：
高可用性：High Availability，保證分佈式系統在較長的時間內能正常響應，持續可用，業界常用幾個9的說法來說明高可用性，比如說5個9，就是99.999%，全年只能停機幾十分鐘而已！
毫無疑問，單點的系統是無論如何也不可能實現高可用的，因為受到單點故障，服務發佈，網絡延遲等原因，客戶端總會接收不到響應，即服務不可用！
比如數據庫常用的集群手段有：
1，主從複製，讀寫分離：不能做到高可用，如果主機掛了，整個系統的寫功能就不能用了！
2，分庫分表：不能做到高可用，分庫分表是把所有的數據分佈到了很多的分庫中，其中一個分庫掛了，這部分數據就沒了！
3，雙主互備：可以做到高可用，雙主機數據一致，能動態切換主庫，其中一臺壞了，另一臺可提供使用！
雙主互備得到的集群雖然實現了高可用，由於雙機數據一致，限制了整個集群的容量！
分佈式服務的高可用更加的複雜，因為分佈式系統對外是一個整體，換句話說分佈式的高可用需要保證分佈式系統中包括應用系統，數據庫，緩存系統，消息組件等所有服務的高可用性！
高可用性的解決方法一般來說比較單一，包括數據冗餘，故障熔斷，服務轉移！
數據冗餘保證在任何時候最新的數據都不丟失，多份數據冗餘也為後期的數據還原提供基礎！
故障熔斷，服務轉移保證單個服務不可用時，使用熔斷防止服務不可用影響別的服務，並使用最新的健康服務以替換！
針對應用系統的單點，一定要壓測出最大的容納能力，同時可以使用負載均衡的方式搭建集群，服務還應該設計為冪等的，防止數據一致性問題！
高可用性解決方案貌似除了堆機器，沒有更好的辦法，不知道大家有什麼手段，寫出來讓大家學習學習！
哎喲JAVA不錯哦
多考慮數據狀態的同步。
zhangyiant
高可用性的前提是：保證服務系統能夠持續工作，實現高可用性一般有兩種手段： 一種是通過第三方軟件／組件保證系統的可用性；另一種是軟件／組件自身己具備高可用的技術實現。
