高可用性
高可用 指标
高可用指标引言高可用性是指系统或服务能够在长时间内持续提供正常运行的能力，即使在出现故障或异常情况下，也能够快速恢复并保持可用状态。
在现代社会中，越来越多的应用和服务对高可用性要求越来越高，因为系统的不可用性可能会导致严重的经济损失、用户流失以及声誉受损。
为了确保高可用性，我们需要定义一些指标来衡量系统的可靠性和可用性，以便及时发现潜在的问题并采取相应的措施。
本文将介绍几个关键的高可用指标，并解释它们的含义和如何计算。
可用性（Availability）可用性是衡量系统或服务是否可用的指标。
它通常以百分比表示，表示系统在特定时间段内处于可用状态的时间比例。
可用性的计算公式如下：可用性 = (系统正常运行时间 / (系统正常运行时间 + 系统故障时间)) * 100%例如，如果一个系统在一年的时间里有365天正常运行，而发生故障的时间总共是5天，那么该系统的可用性为：可用性 = (365 / (365 + 5)) * 100% = 98.63%通常情况下，高可用性的系统应该具有至少99.9%的可用性。
故障转移时间（Mean Time to Failure，MTTF）故障转移时间是指系统从上次故障恢复到下次故障之间的平均时间间隔。
它衡量了系统的稳定性和可靠性。
MTTF的计算公式如下：MTTF = 系统正常运行时间 / 故障次数例如，如果一个系统在一年的时间里有365天正常运行，而发生故障的次数是5次，那么该系统的MTTF为：MTTF = 365 / 5 = 73天较高的MTTF值表示系统的稳定性和可靠性较高。
故障恢复时间（Mean Time to Repair，MTTR）故障恢复时间是指系统从发生故障到恢复正常运行所需的平均时间。
它衡量了系统的可用性和恢复能力。
MTTR的计算公式如下：MTTR = 故障修复时间总和 / 故障次数例如，如果一个系统在一年的时间里发生了5次故障，总共花费了20小时来修复这些故障，那么该系统的MTTR为：MTTR = 20 / 5 = 4小时较低的MTTR值表示系统的恢复能力较强。
高可用 指标
高可用指标摘要：一、高可用性的重要性二、高可用性指标的分类1.系统指标2.应用指标3.用户体验指标三、如何提升高可用性指标1.优化系统架构2.提高应用性能3.改善用户体验四、监测高可用性指标的方法1.实时监控2.数据分析3.用户反馈五、持续优化高可用性指标的策略正文：一、高可用性的重要性在当今信息时代，高可用性已成为各类系统、应用和产品的重要特性之一。
高可用性指的是系统在面临各种故障、压力和负载的情况下，仍能保持稳定运行，为用户提供不间断的服务。
具备高可用性的系统能够确保用户在第一时间获取到最新的信息和功能，从而提升用户体验和满意度。
此外，高可用性还有助于降低企业的运维成本，提高资源利用率，强化市场竞争优势。
二、高可用性指标的分类1.系统指标：包括服务器可用性、网络可用性、硬件故障等方面的指标。
这些指标是确保系统稳定运行的基础。
2.应用指标：包括应用的响应时间、吞吐量、并发用户数等。
应用指标直接关系到用户在使用过程中的体验。
3.用户体验指标：包括页面加载速度、操作简便性、交互设计等。
用户体验指标是衡量用户对系统或应用满意度的关键。
三、如何提升高可用性指标1.优化系统架构：设计合理的系统架构，提高系统的模块化、可扩展性和可维护性，降低单一故障点的影响。
2.提高应用性能：通过优化代码、数据库设计和缓存策略等手段，提高应用的运行效率，降低资源消耗。
3.改善用户体验：关注用户需求，优化界面设计和交互逻辑，提供简单、易用的操作方式，提升用户满意度。
四、监测高可用性指标的方法1.实时监控：通过监控系统、应用和服务的运行状态，实时发现潜在的故障点和性能瓶颈。
2.数据分析：收集和分析系统日志、性能数据等，找出影响高可用性的关键因素。
3.用户反馈：倾听用户的意见和建议，了解他们在使用过程中遇到的问题，及时调整和优化产品。
五、持续优化高可用性指标的策略1.制定高可用性改进计划：根据监测结果和用户反馈，有针对性地制定优化计划。
高可用解决方案
高可用解决方案在当前数字化时代，数据的持续可用性对于企业和组织来说至关重要。
无论是在线交易、数据存储还是在线服务，高可用性都是确保业务连续运行和客户满意度的关键因素。
高可用性解决方案提供了一套完善的系统和策略，可以在硬件或软件出现故障时继续保持服务的可用性。
本文将介绍高可用性解决方案的原理和常见的应用。
1. 高可用性解决方案的原理高可用性解决方案的核心目标是在单点故障的情况下保持系统的持续可用性。
为了实现这一目标，高可用性解决方案通常采用以下原理：冗余：通过使用多个相同或相似的组件来创建冗余，确保一个组件的故障不会影响到整个系统的可用性。
例如，可以使用多台服务器来运行相同的应用程序，一台服务器的故障不会导致整个应用程序不可用。
负载均衡：将流量均匀分布到多个服务器上，避免某一台服务器过载而导致系统的不可用性。
负载均衡技术可以根据服务器的性能和负载情况智能地分配请求。
监控和自动恢复：定期监控系统状态，及时发现故障并采取相应的措施。
自动恢复机制可以自动重新启动失败的组件，并将流量转移到可用的组件上。
2. 高可用性解决方案的应用高可用性解决方案可以应用于各种不同的场景和系统。
以下是一些常见的应用案例：Web应用程序：对于基于Web的应用程序，高可用性解决方案可以确保用户能够随时访问应用程序，不受服务器故障或网络问题的影响。
通过配置多台服务器和负载均衡技术，可以实现用户请求的快速响应和高吞吐量。
数据库系统：数据库是许多企业关键业务的核心组件。
高可用性解决方案可以确保数据库在发生故障时能够快速恢复，并提供数据的持续可用性。
通过数据库复制和故障转移技术，可以在主数据库故障时自动切换到备用数据库，实现最小的服务中断时间。
云计算平台：对于云计算平台来说，高可用性是一个关键要素。
云计算平台需要处理大量的计算任务和数据存储，并提供稳定和可靠的服务。
通过使用负载均衡、动态伸缩和自动备份等技术，可以确保云计算平台的高可用性和弹性。
软件测试中的高可用性要求
软件测试中的高可用性要求在软件测试中，高可用性是一项至关重要的要求。
软件的高可用性指的是该软件在各种极端情况下仍能正常运行，能够快速恢复服务并提供优质的用户体验。
本文将探讨软件测试中高可用性要求的重要性以及如何确保软件在各种情况下依然可靠。
1. 高可用性的重要性在当今数字化时代，软件应用已经无处不在，它们在我们的生活和工作中起着至关重要的作用。
从电子商务到金融服务，从社交媒体到医疗保健，人们对软件的依赖越来越深。
因此，软件的高可用性是用户对软件品质的重要评估标准之一。
高可用性的重要性体现在以下几个方面：1.1 用户满意度：当软件无法正常运行或遭遇故障时，用户会感到失望、不满甚至沮丧。
持续的软件故障会导致用户流失，破坏用户对软件的信任。
1.2 业务连续性：具有高可用性的软件可以保证业务的平稳运行。
对于关键业务应用，如在线支付或电子邮件服务，停机时间可能导致重大的财务和声誉损失。
1.3 系统可靠性：软件的高可用性也反映了系统的稳定性和可靠性。
可靠的软件能够避免数据丢失、数据损坏和系统崩溃，从而保护用户数据和隐私。
2. 提升软件高可用性的测试策略为了确保软件具备高可用性，测试团队需要采取一系列测试策略和方法。
以下是提升软件高可用性的测试策略：2.1 异常负载测试：异常负载测试是用来测试软件系统在超出正常负载的情况下的表现。
通过模拟大量用户同时访问系统、大量数据输入和输出等负荷条件，可以评估系统在高负载情况下的性能和可用性。
2.2 故障转移测试：故障转移测试是为了验证软件系统在出现故障情况下的恢复能力。
测试团队需要模拟各种故障情况，如服务器宕机、网络中断等，并验证系统在这些情况下的自动恢复能力和故障转移策略是否可靠。
2.3 容错性测试：容错性测试是用来测试软件系统的容错能力。
测试团队需要模拟各种错误输入、边界条件和异常情况，验证软件是否能够正确处理错误，并在出现错误时提供恢复机制。
2.4 持续集成与部署：持续集成与部署是一种通过自动化测试和持续集成的方式来确保软件的高可用性。
高可用性设计：基本概念与原则(四)
高可用性设计：基本概念与原则在当今数字化时代，许多重要的业务和服务都依赖于计算机系统的稳定运行。
然而，由于硬件故障、网络中断或软件漏洞等原因，系统可能会出现故障或停机，导致用户无法正常访问或使用。
为了解决这一问题，高可用性设计成为了一个重要的概念。
本文将探讨高可用性设计的基本概念与原则，并提出一些实施建议。
高可用性指的是系统能够持续提供服务的能力，即在发生故障或异常情况时，系统仍能保持部分或全部功能的可用状态。
为了实现高可用性，设计人员需要考虑以下原则：1. 冗余设计：冗余是高可用性设计的基础。
在关键组件或系统上引入冗余可以提高系统的可用性。
例如，在服务器集群中，通过增加服务器的数量，使得某个服务器故障时，其他服务器能够接替其工作。
冗余设计可以通过硬件冗余、软件冗余或数据备份等方式实现。
2. 容错能力：容错能力是指系统在面临故障时能够正确地处理问题，而不会导致系统崩溃或数据丢失。
容错能力的实现可以通过使用错误检测与纠正技术，例如校验码、冗余存储等。
此外，一些高可用性技术，如负载均衡和故障转移，也可以提高系统的容错能力。
3. 可恢复性：可恢复性是指系统在发生故障后能够快速恢复到正常运行状态的能力。
为了提高系统的可恢复性，设计人员可以采用备份与还原技术，定期备份系统数据，并确保备份数据的安全可靠。
此外，设计人员还可以使用故障恢复机制，例如热备份和冷备份，以减少故障对系统正常运行的影响。
4. 可扩展性：可扩展性是指随着业务需求的增长，系统能够方便地扩展以支持更多的用户或负载。
为了实现可扩展性，设计人员应该考虑使用分布式架构，并将系统分解为独立的模块。
此外，设计人员还可以采用负载均衡技术，将负载分散到多个服务器上，以提高系统的扩展性。
5. 监控与管理：监控与管理是高可用性设计中不可忽视的一环。
通过实时监测系统的状态、性能和可用性，设计人员可以及时发现潜在的问题并采取相应的措施。
此外，设计人员还应该建立日志记录和报警机制，以便在系统发生故障或异常时能够快速响应并解决问题。
高可用性方案
高可用性方案随着社会的发展和科技的进步，对于计算机系统的高可用性要求越来越高。
高可用性方案是指在计算机系统运行过程中，通过配置硬件和软件的方式，以达到减少系统故障或服务中断时间的目标。
本文将介绍几种常见的高可用性方案。
一、冗余备份冗余备份是一种常见的高可用性方案，通过将系统组件复制多份，并将其配置在不同的物理位置，以防止个别组件故障导致整个系统的中断。
常见的冗余备份方案包括主备份和集群。
主备份是指将系统的主要组件和数据复制到备份设备上，在主设备发生故障时，自动切换到备份设备上继续提供服务。
这种方案可以有效地减少系统中断时间，并且实现快速自动切换。
集群是指将多台服务器组成一个集群，在集群内实现资源共享和故障转移。
当集群中的一台服务器发生故障时，其他服务器可以接管其任务，保证系统的持续运行。
集群方案可以提高系统的可靠性和可扩展性。
二、负载均衡负载均衡是一种通过分发系统的负载来实现高可用性的方案。
负载均衡可以将请求分发到多个服务器上，以避免单个服务器过载。
常见的负载均衡方案包括DNS负载均衡和硬件负载均衡。
DNS负载均衡是指通过DNS服务器将请求分发到不同的服务器上。
当用户访问一个域名时，DNS服务器会根据一定的策略将用户的请求转发到不同的服务器上。
这种方案可以提高系统的可用性和性能。
硬件负载均衡是一种通过使用专门的硬件设备来实现负载均衡的方案。
这种方案可以有效地分发系统的负载，并且具有高可靠性和高性能的特点。
三、容灾备份容灾备份是一种通过配置备份系统来实现高可用性的方案。
容灾备份可以将主要系统的备份数据和配置文件存储在其他位置，以防止主要系统发生故障时数据的丢失。
常见的容灾备份方案包括远程备份和异地备份。
远程备份是指将数据和配置文件复制到远程的备份系统上。
当主要系统发生故障时，可以从备份系统恢复数据，并继续提供服务。
这种方案可以减少数据的损失，并且可以在较短的时间内恢复系统。
异地备份是指将备份系统部署在与主要系统不同的地理位置。
高可用性(HA)
高可用性方案则利用更少的冗余部件同时由软件检测故障，一旦故障发生立即隔离损坏部件，通过提供故障 恢复实现最大化系统和应用的可用性。
容错技术随着处理器速度的加快和价格的下跌而越来越多地转移到软件中。未来容错技术将完全在软件环境 下完成，那时它和高可用性技术之间的差别也就随之消失了。
功能
1、软件故障监测与排除 2、备份和数据保护 3、管理站能够监视各站点的运行情况，能随时或定时报告系统运行状况，故障能及时报告和告警，并有必要 的控制手段 4、实现错误隔离以及主、备份服务器间的服务切换 HA的工作方式：HA有主从方式和双工方式两种工作模式
相关区别
高可用性与容错技术有什么区别
在企业的应用越来越广，如何提高IT系统的高可用性成为建设稳健的计算 机系统的首要任务之一。构成计算机络系统的三大要素是：络系统，服务器系统，存储系统。络系统包括防火墙， 路由器等络设备，服务器系统主要指用户使用的各种服务器系统，存储系统，则是用户最主要的数据存储的地点。
高可用性(HA)
通过尽量缩短因日常维护操作和突发的系统崩溃所导致的停机时间，以提 高系统和应用的可用性
01 产品介绍
03 功能
目录
02 分类 04 相关区别
高可用性H.A.（High Availability）指的是通过尽量缩短因日常维护操作（计划）和突发的系统崩溃（非 计划）所导致的停机时间，以提高系统和应用的可用性。它也被认为是不间断操作的容错技术有所不同。HA系统 是企业防止核心计算机系统因故障停机的最有效手段。
因此IT系统的高可用建设应包括络设备高可用性，服务器设备高可用性，及存储设备的高可用性三个方面。
云计算的高可用性
云计算的高可用性云计算是在计算机领域中的一种技术，它通过网络提供计算资源和服务。
随着云计算的快速发展，高可用性的需求也逐渐凸显出来。
本文将探讨云计算的高可用性，包括其定义、重要性、实现方式以及面临的挑战。
一、高可用性的定义在云计算中，高可用性是指系统或应用能够持续地提供服务，不受任何故障或者中断的影响。
简而言之，就是系统能够在异常情况下保持稳定运行。
二、高可用性的重要性在传统的计算方式中，系统的可用性受到物理硬件设备的限制。
一旦硬件设备出现故障，系统就会停止运行，导致服务中断。
而云计算通过虚拟化技术，将计算资源分布在多台服务器上，提高了系统的可用性。
高可用性对于企业和个人用户都是非常重要的，可以确保应用服务不受中断，提高工作效率和用户体验。
三、高可用性的实现方式1. 冗余备份冗余备份是实现高可用性的一种常见方式。
通过将应用系统的数据和服务复制到多台服务器上，当一台服务器发生故障时，其他服务器可以接管工作，确保系统的持续运行。
常见的冗余备份方式包括硬件冗余、网络冗余和数据冗余等。
2. 负载均衡负载均衡是一种将网络流量分布到多个服务器上的技术。
当用户请求到达服务器时，负载均衡器会将请求分发到空闲的服务器上进行处理，实现资源的合理利用。
通过负载均衡技术，系统可以有效地避免单点故障，提高整体的可用性。
3. 自动故障恢复自动故障恢复是云计算中实现高可用性的关键技术之一。
通过监测和检测系统的状态，一旦发现异常或故障，系统会自动进行故障恢复操作，从而降低故障对系统的影响。
自动故障恢复技术可以极大地减少人工干预，提高系统的稳定性和可用性。
四、高可用性面临的挑战实现云计算的高可用性并不是一件容易的事情，它也面临一些挑战。
以下是一些常见的挑战：1. 成本高可用性的实现通常需要更多的物理资源和软件支持，这将增加成本。
企业需要对成本和利益进行权衡，确保合理的投资和效果。
2. 数据一致性在分布式系统中，数据一致性是一个重要的问题。
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构建高可用的系统首先什么是高可用？“高可用性”（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性。
1.ha1.1避免单点。
负载均衡技术。
热备。
使用多机房1.2提高应用可用性1.2.1尽可能的避免故障1.2.2及时发现故障。
报警系统。
日志记录和分析系统1.2.3访问量和数据量不断上涨的应对策略。
水平伸缩。
拆分--1.应用拆分；2.拆分数据库；拆分表。
读写分离。
垂直伸缩。
其他以上高级知识点看了两遍觉得还是得继续修炼，毕竟实战经验很少。
------------------------------------------------------------------------计算机系统的可靠性用平均无故障时间(MTTF)来度量，即计算机系统平均能够正常运行多长时间，才会发生一次故障。
系统的可靠性能越高，平均无故障时间越长。
可维护性用平均维修时间(MTTR)来度量，即系统发生故障后维修和重新恢复正常运行平均花费时间。
系统的可维护性越好，平均维修时间越短。
计算机系统的可用性定义为：MTTF/(MTTF+MTTR)*100%。
举例来说，淘宝网在2010年成交额为300亿，则每分钟成交额为5—10万，那么对淘宝来说，其后台系统的高可用，对企业运营非常重要。
淘宝数据负责人宁海元指出，淘宝系统，可用性至少需要99.999%。
那么对于系统，在一年365天，系统停止服务时间为5分15秒。
高可用性的衡量指标可用性的计算公式：%availability=（Total Elapsed Time－Sum of Inoperative Times）/ Total Elapsed Timeelapsed time为operating time+downtime。
TotalElapsed Time 为系统总时间，包括可提供服务时间+停止服务时间。
Sumof Inoperative Times 为停止服务时间，包括宕机时间+维护时间。
可用性和系统组件的失败率相关。
衡量系统设备失败率的一个指标是“失败间隔平均时间”MTBF（mean time between failures）。
通常这个指标衡量系统的组件，如磁盘。
MTBF=Total Operating Time / Total No. of FailuresOperating time为系统在使用的时间（不包含停机情况）。
高可用性系统的设计计系统的可用性，最重要的是满足用户的需求。
系统的失败只有当其导致服务的失效性足以影响到系统用户的需求时才会影响其可用性的指标。
用户的敏感性决定于系统提供的应用。
例如，在一个能在1秒钟之内被修复的失败在一些联机事务处理系统中并不会被感知到，但如果是对于一个实时的科学计算应用系统，则是不可被接受的。
系统的高可用性设计决定于您的应用。
例如，如果几个小时的计划停机时间是可接受的，也许存储系统就不用设计为磁盘可热插拔的。
反之，你可能就应该采用可热插拔、热交换和镜像的磁盘系统。
所以涉及高可用系统需要考虑：决定业务中断的持续时间。
根据公式计算出的衡量HA的指标，可以得到一段时间内可以中断的时间。
但可能很大量的短时间中断是可以忍受的，而少量长时间的中断却是不可忍受的。
在统计中表明，造成非计划的宕机因素并非都是硬件问题。
硬件问题只占40%，软件问题占30%，人为因素占20%，环境因素占10%。
您的高可用性系统应该能尽可能地考虑到上述所有因素。
当出现业务中断时，尽快恢复的手段。
导致计划内的停机因素有：周期性的备份软件升级硬件扩充或维修系统配置更改数据更改导致计划外停机的因素有：硬件失败文件系统满错误内存溢出备份失败磁盘满供电失败网络失败应用失败自然灾害操作或管理失误通过有针对性的设计，可以避免上述全部或部分因素带来的损失。
当然，100%的高可用系统是不存在的。
创建高可用性的计算机系统在UNIX系统上创建高可用性计算机系统，业界的通行做法，也是非常有效的做法，就是采用群集系统（Cluster），将各个主机系统通过网络或其他手段有机地组成一个群体，共同对外提供服务。
创建群集系统，通过实现高可用性的软件将冗余的高可用性的硬件组件和软件组件组合起来，消除单点故障：消除供电的单点故障消除磁盘的单点故障消除SPU（System Process Unit）单点故障消除网络单点故障消除软件单点故障尽量消除单系统运行时的单点故障---------------------------------------------------1.2.1如何确保高可用（转载）可用性越高越好，提高可用性主要从一下几个方面入手：(1)系统架构(2)容灾性(3)监控报警(4)故障转移1.2.1.1 系统架构系统架构，指整个网站后台系统的架构。
好的系统架构，主要从下面几个方面考虑：(1)操作系统的选择，从稳定性、安全性和可维护性考虑，unix和linux性能远远好于windows，从成本考虑，Linux远远低于windows 和unix。
(2)负载均衡器的选择，硬件负载均衡器性能和稳定性高于软件负载均衡器。
但成本上，软件比如haproxy、LVS优于硬件(比如F5、Netscaler)。
(3)web server的选择，Nginx优于传统的Apache。
(4)各级缓存的选择与应用，varnish、squid、memcached。
(5)网站开发语言的选择，与开发有关，主要分为需要编译性的语言和不需要编译性的语言。
(6)数据库的选择，传统的关系数据库中，Oracle优于MySQL，但Oracle收费远远高于MySQL，实际上，Oracle有两种收费模式，一种是按用户数，一种是按主机处理器个数。
而MySQL 有免费的版本。
(7)底层存储设备的选择，比如机械磁盘和固态硬盘的选择。
(8)避免单点故障问题，在逻辑架构上，避免单点故障，避免出现割点。
1.2.1.2 容灾性容灾性能对系统非常重要，比如服务器因为断电，导致数据文件的不一致，因为发生自然或者非自然灾害比如火灾导致的磁盘损坏，发生数据丢失等。
所以容灾很重要，主要从以下几个方面提高容灾性能：(1)服务器热备机的部署，当发生故障后，热备机能马上使用，提供服务。
这里的服务器主要指web server 、应用服务器、数据库服务器等。
(2) 数据备份，比如做定期备份、热备份、增量备份，甚至需要做主从备份，来提高抗灾性能。
并且从底层存储设备上进行备份，比如做RAID。
(3) 做双线网络交换，尽量优化设计网络，避免因为核心交换机故障，而影响服务。
网络上避免单点故障。
1.2.1.3 监控报警监控是指对在线服务和非服务的在线服务器和相应的进程进行状态检测，当出现宕机或者某项服务进程僵死之后，能够在尽量短的时间获得该信息，然后通过报警系统将信息发送到一线运维人员。
所以，监控报警，直接影响宕机时间。
监控报警，主要从以下几个方面展开：(1) 监控主机CPU使用情况，负载情况。
(2) 监控主机内存使用情况。
(3) 监控主机IO外设，主要以磁盘为主。
如磁盘的读写、磁盘使用量等。
(4) 监控主机网卡使用情况。
网卡是否损坏，是否招到DDOS攻击。
(5) 监控应用进程，包括web server ，应用服务器等。
(6) 监控数据库使用情况。
包括用户的请求数、缓存使用量等。
(7) 监控交换设备的使用情况。
网络入、出的流量。
(8) 监控IDC机房温度、湿度等。
(9) 防火墙、入侵检测等安全检测、监控等。
通过上面的各项监控、得到相应数值，应用监控绘图软件，把相应的数值绘画出来，现有监控绘图软件有mrtg、cacti、nagios等。
然后设置一个报警阈值，如果超过该阈值，那么通过报警系统，比如短信、msn、邮件、甚至是声音完成报警功能。
典型的报警系统如图3-2-1-3所示。
图3-2-1-3如图3-2-1-3所示，监控服务器从servers上收集系统信息，如果发现系统的某项状态指数超过预设的阈值，则发送邮件到运维人员。
同时，把相应的报警信息发送到短信运营商的短信网关服务器，然后短信网关服务器发送短信到运维人员手机中，完成短信报警。
上述报警过程，传送邮件报警信息，是基于TCP/IP协议，而传送短信报警信息，是基于gprs网络。
1.2.1.4 故障转移故障转移是指，当对用户提供服务的服务器或者相应的应用进程发生故障后，比如服务器宕机、进程僵死之后，备用服务器能够在尽量短的时间内启用，提供服务。
这样能够最大限度减少损失，保证用户的正常服务。
所以，做好故障转移，要解决以下两个问题：(1) 实时监测故障问题。
(2) 准确快速切换服务器问题。
针对不同层次的服务，监测机制也不同，详细情况，在3.2.1.3已经阐述。
下面主要论述一下故障切换问题。
故障切换包括负载均衡器的故障切换、主机os的故障切换、web server的故障切换、应用进程的故障切换、数据库的故障切换、存储系统的故障切换、DNS的故障切换、交换设备的故障切换等。
下面主要分析进程僵死的故障转移和服务器宕机的故障转移。
进程僵死故障转移案例，常见的web server僵死故障转移如图3-2-1-4所示。
如图3-2-1-4-1所示，当主机172.29.141.112的web server 对外提供服务时，通过在主机172.29.141.113上部署监控程序Monitor_nginx.sh来监控主机172.29.141.112上面的web server进程运行情况，一旦发现172.29.141.112上web server停止服务，马上报警，先更改172.29.141.113的ip地址为172.29.141.112，再启用其自身的web server,完成故障转移。
此外，也可以在两服务器上同时部署监控程序Monitor_nginx.sh，完成互相监控。
服务器宕机故障转移案例，常见的服务器宕机故障转移，如图3-2-1-4-2所示。
图3-2-1-4-2如图3-2-1-4-2所示，服务器A和服务器B同时部署，但服务器A提供服务，而服务器B 作为热备机。
监控系统单独部署。
当服务器A宕机之后，监控系统会检测到这一信息，然后通过浮动更改服务器B的ip地址，完成故障切换。
1.3 本文小结本文主要阐述了网站后台系统的高可用性，分析了高可用性的定义和应用需求，重点阐述了如何做到高可用。
通过从不同应用级别，如主机、存储、网络、外设、数据库、安全等各个级别进行分析，最后详细论述了web server的故障转移和主机系统的故障转移。