如何利用 Go 语言开发高可用服务

        高可用的含义是尽量减少服务的不可用（日常维护或者突发系统故障）时长，提升服务的可用时长。如何衡量一个服务的可用性呢？或许你也听说过，通常企业可能会要求服务的可用性能能够达到三个 9(也就是 99.9%)或者 4个 9 （也就是 99.99%),可是你知道这是如何计算的吗？需要重点强调的是，可用性是每一个 Go 开发者都必须关注的事情。

1. 可用性定义与高可用性三板斧

        我们的目标是构建高可用的 Go 服务，那如何定义服务的可用性呢？我们又该如何提升服务的可用性呢？其实这些都是有固定套路的。

1.1 可用性定义

        我们总说提升服务的可用性，可是如何衡量服务的可用性呢？如果没有一个量化的指标，你又怎么知道服务的可用性是提升了还是降低了。我们可以按照下面的方式定义服务的可用性：

        其中 MTTF (Mean Time To Failure) 指的是服务的平均无故障时间，即服务从正常运行到出现故障的平均时间：MTTR ( Mean Time To Repair）指的是服务的平均修复时间（故障时间），即服务从出现故障到修复成功的平均时间。根据这个定义，我们可以计算出在不同的可用性目标下，全年服务可以接受的最长故障时间，如下表所示：

        当我们的可用性目标是 4 个 9(也就是 99.99%)时，全年故障时间为 53min,每天故障时间为 8.6s。也就是说，如果全年的故障时间超过 53min,那么当年的可用性指标肯定就无法达到 99.99% 了。

        根据上述可用性的定义，提升服务可用性最直观的方式就是减少故障时长。如何减少呢？我们可以从两方面入手：

1）预防：尽可能避免服务发生故障。

2）故障处理：当服务发生故障时，尽可能快速地恢复服务的正常运行。当然，这样的描述还是过于泛化，具体的可用性提升方案还需要进一步细化，可以参考下表：

1.2 高可用三板斧

        高可用三板斧指的是限流、熔断与降级。限流是通过对并发请求进行限速来保护自身服务；熔断是为了避免依赖的第三方服务影响自身服务；降级是通过牺牲非核心功能来保障核心功能。为什么要单独介绍限流、熔断与降级呢？因为这是构建高可用服务不可缺少的三种手段。下面将分别介绍限流、熔断与降级的基本原理。

1.2.1 限流

        首先来说限流，限流是通过对并发请求进行限速来保护自身服务。当请求速率超过限制速率时，服务端可以直接拒绝请求（返回固定的错误，或者定向到错误页面），或者将请求排队等待后续处理。常见的限流方式有：限制瞬时并发数，限制单位时间窗口内的平均速率。当然，也可以根据网络连接数、网络流量、CPU 和 内存负载等进行限流。

        以限制单位时间窗口内的平均速率为例，常用的限流算法有计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法。下面我们详细介绍这几种限流算法。

（1）计数器算法

        计数器算法是限流算法中最简单且最容易实现的一种算法。例如，假设我们规定某个接口的平均每秒访