非不定高
高可用性确实是分布式系统一项重要的指标，跟数据一致性，分区容错性组成了分布式系统的CAP原则，本文只针对高可用性分析如下：
高可用性：High Availability，保证分布式系统在较长的时间内能正常响应，持续可用，业界常用几个9的说法来说明高可用性，比如说5个9，就是99.999%，全年只能停机几十分钟而已！
毫无疑问，单点的系统是无论如何也不可能实现高可用的，因为受到单点故障，服务发布，网络延迟等原因，客户端总会接收不到响应，即服务不可用！
比如数据库常用的集群手段有：
1，主从复制，读写分离：不能做到高可用，如果主机挂了，整个系统的写功能就不能用了！
2，分库分表：不能做到高可用，分库分表是把所有的数据分布到了很多的分库中，其中一个分库挂了，这部分数据就没了！
3，双主互备：可以做到高可用，双主机数据一致，能动态切换主库，其中一台坏了，另一台可提供使用！
双主互备得到的集群虽然实现了高可用，由于双机数据一致，限制了整个集群的容量！
分布式服务的高可用更加的复杂，因为分布式系统对外是一个整体，换句话说分布式的高可用需要保证分布式系统中包括应用系统，数据库，缓存系统，消息组件等所有服务的高可用性！
高可用性的解决方法一般来说比较单一，包括数据冗余，故障熔断，服务转移！
数据冗余保证在任何时候最新的数据都不丢失，多份数据冗余也为后期的数据还原提供基础！
故障熔断，服务转移保证单个服务不可用时，使用熔断防止服务不可用影响别的服务，并使用最新的健康服务以替换！
针对应用系统的单点，一定要压测出最大的容纳能力，同时可以使用负载均衡的方式搭建集群，服务还应该设计为幂等的，防止数据一致性问题！
高可用性解决方案貌似除了堆机器，没有更好的办法，不知道大家有什么手段，写出来让大家学习学习！
哎哟JAVA不错哦
多考虑数据状态的同步。
zhangyiant
高可用性的前提是：保证服务系统能够持续工作，实现高可用性一般有两种手段： 一种是通过第三方软件／组件保证系统的可用性；另一种是软件／组件自身己具备高可用的技术实现。
