高可用还是高可靠，你区分得开吗？

数据库系统实战中，大家往往把高可用和高可靠混为一谈，也很少有人认真，但如果分不清这两个概念，可能导致项目失败、业务保障不利。

数据库系统的高可用（High Availability）和高可靠（High Reliability）是两个相关但不同的概念，它们都涉及到确保系统在面对故障或异常情况时能够持续地提供服务，但侧重点和实现方法有所不同。

高可用（High Availability）： 高可用性是指系统在面对故障或异常情况时，能够保持持续的运行和提供服务。关注的是系统在任何时间都能够对外提供功能和服务，减少因为故障导致的停机时间。实现高可用的方法包括：

1. 冗余： 在关键组件上增加冗余，如服务器、网络设备等，以防止单点故障。
2. 负载均衡： 将流量分散到多个服务器上，以防止单一服务器负载过大。
3. 故障切换： 当一个节点或组件出现故障时，能够自动或手动地切换到备用节点，以维持服务。
4. 数据复制： 将数据在多个地方进行复制，以确保数据不会因为某一地点的故障而丢失。

衡量指标：

1. 可用性百分比（Uptime Percentage）： 衡量数据库系统在一定时间内保持可用状态的百分比，例如，99.99%的可用性意味着每年最多有约 4.38 分钟的停机时间。
2. 故障切换时间（Failover Time）： 当主节点故障时，切换到备用节点所需的时间。较低的故障切换时间表示系统可以更快地从故障中恢复。
3. 平均修复时间（Mean Time to Recovery，MTTR）： 当系统发生故障后，平均需要多长时间来修复并使系统重新可用。
4. 平均故障间隔时间（Mean Time Between Failures，MTBF）： 平均每次故障之间的时间间隔，反映了系统的稳定性和可靠性。
5. 容错能力： 衡量数据库系统在硬件或软件故障时能否继续提供服务，通常与冗余和故障切换机制有关。

高可靠（High Reliability）： 高可靠性强调的是系统能够在长时间内保持稳定的运行，减少由于硬件、软件、人为因素等导致的故障发生的可能性。高可靠性系统设计的目标是最大限度地减少系统故障的概率，从而降低维护成本和对用户的影响。实现高可靠的方法包括：

1. 稳定的硬件和软件： 使用经过充分测试和验证的硬件和软件，降低故障的可能性。
2. 监控和预测： 使用监控系统来实时监测系统的状态，预测可能的故障并采取措施防止它们的发生。
3. 自动化维护： 使用自动化工具来执行维护任务，减少人为错误的可能性。
4. 备份和恢复策略： 设计有效的备份和灾难恢复策略，以便在发生故障时能够迅速恢复正常运行。

衡量指标：

1. 错误率（Error Rate）： 记录在一段时间内发生的错误次数，可以衡量系统的稳定性。
2. 故障预测： 衡量系统是否具有监测和预测故障的能力，能够提前采取措施以避免故障。
3. 备份和恢复时间： 衡量系统执行数据备份和从备份中恢复的时间，以确保数据的可靠性和恢复能力。
4. 自动化程度： 衡量系统在维护和故障恢复方面的自动化程度，自动化可以减少人为错误的风险。
5. 灾难恢复计划（Disaster Recovery Plan）： 评估系统是否具备在灾难性事件发生时，如自然灾害或系统受损，能够快速有效地恢复的计划。
6. 数据完整性和一致性： 衡量系统在故障发生时数据是否受到影响，以及数据的一致性是否能够得到维护。

综上，高可用注重的是（事后）在故障发生时能够快速地切换或继续提供服务，而高可靠则侧重于（事前）降低故障发生的概率，保持系统的长期稳定运行。在实际情况中，这两个概念通常会结合起来，以创建强大且稳定的数据库系统。