在互联网架构中，系统稳定性是生命线。本文基于 “事前预防、事中管控、事后复盘” 三阶段模型，结合 Java 实战代码，深度解析如何构建高可用系统，让你的服务稳如磐石！

一、事前：未雨绸缪，筑牢防线

1.发布管控：测试先行，质量兜底

• 单元测试（JUnit 5）：

java
import org.junit.jupiter.api.Test;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
public class CalculatorTest 
{ 
  @Test public void testAdd() 

  { 
    Calculator calc = new Calculator(); 
    assertEquals(5, calc.add(2, 3)); // 验证加法逻辑 
  } 
}

• 
  
• 性能测试（JMH）：
  模拟高并发场景，检测接口吞吐量：
• java

import org.openjdk.jmh.annotations.*; 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
@BenchmarkMode(Mode.Throughput) 
@OutputTimeUnit(TimeUnit.SECONDS)
public class ApiThroughputTest
{
  @Benchmark public void testApi() 
  { // 模拟HTTP请求（如Spring Boot Controller调用） // 代码：调用实际接口逻辑，测量性能
  } 
}

2.容量规划：压测预估，弹性伸缩

• 全链路压测（JMeter + Java Agent）：
  对分布式系统进行流量模拟，生成压测报告：
• java

// 自定义JMeter Sampler，模拟业务请求
public class CustomSampler extends AbstractSampler
{ 
  @Override public SampleResult sample(Entry entry)
 {
  SampleResult result = new SampleResult(); result.sampleStart(); // 执行数据库查询、Redis操作等业务逻辑 
   result.sampleEnd(); 
   return result; 
 }
}

3.故障演练：主动 “搞破坏”，验证预案

• 混沌工程（Chaos Monkey + Spring Boot）：
  随机注入故障（如服务宕机、网络延迟）：
• java

@Component 
public class ChaosInjector 
{ 
  @Scheduled(fixedDelay = 30000) // 每30秒注入一次故障
  public void injectFailure()
  { 
    if (Math.random() < 0.2)
  { // 20%概率模拟服务崩溃 throw new RuntimeException("Chaos Monkey: 服务崩溃模拟"); 
  } 
  } 
}

4.架构设计：高可用与扩展性

• 容灾冗余（Hystrix 熔断）：
  防止雪崩效应，降级非核心服务：
• java

@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallback")
public String criticalService() 
{ // 调用第三方支付接口等核心逻辑
  
  return restTemplate.getForObject("https://payment-api.com", String.class); 
}
public String fallback() { return "降级处理：使用本地缓存数据"; // 非核心场景降级 }

二、事中：实时监控，快速响应

1.可观察性：指标、日志、链路全追踪

• Metrics 监控（Micrometer + Prometheus）：
  暴露系统指标（QPS、 latency、CPU）：
• java

@RestController 
public class MetricsController 
{ 
  private final MeterRegistry meterRegistry; 
  
  public MetricsController(MeterRegistry meterRegistry)
  { this.meterRegistry = meterRegistry; } 
  @GetMapping("/api/metrics") 
  public String getMetrics() {
    Counter counter = meterRegistry.counter("api.requests"); 
    counter.increment(); // 统计API请求次数 return "Metrics collected: " + counter.count(); 
  }
}

• 
  
• 分布式链路追踪（Sleuth + Zipkin）：
  跟踪请求全链路，定位性能瓶颈：
• java
• @SpringBootApplication @EnableSleuth public class TraceApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(TraceApplication.class, args); } } // 配置文件：spring.sleuth.sampler.probability=1.0（全量采样）
• 
  

2.应急响应：熔断、限流、快速恢复

• 限流（Sentinel）：
  控制接口并发量，防止流量洪峰：
• java
• @SentinelResource(value = "api", blockHandler = "blockHandler") @GetMapping("/api/limited") public String limitedApi() { return "正常响应"; } public String blockHandler(BlockException e) { return "限流：当前请求过多，请稍后重试"; } // 配置：resource="api", count=10（每秒允许10次请求）
• 
  
• 快速回滚（Git + Jenkins Pipeline）：
  发布异常时自动回滚：
• groovy
• // Jenkinsfile 流水线 pipeline { stages { stage('Deploy') { steps { sh 'kubectl apply -f deployment.yaml' } post { failure { sh 'kubectl rollback deployment my-app' // 回滚到上一版本 } } } } }
• 
  

三、事后：复盘沉淀，持续优化

1.事故复盘：5Why 根因分析

• 日志聚合（ELK Stack）：
  收集全量日志，定位事故原因：
• java
• // Logback配置，输出JSON格式日志到Elasticsearch <appender name="ELK" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/> <file>/var/log/app.log</file> </appender>
• 
  

2.最佳实践：代码规范与流程迭代

• 代码审查（SonarQube）：
  自动化检测代码异味：
• java
• // Sonar规则示例：避免空指针异常（@Nullable注解） public class NullSafe { public String safeMethod(@Nullable String input) { return input != null ? input : "default"; } }
• 
  
• CI/CD 流程优化：
  引入自动化冒烟测试，减少发布事故：
• yaml
• # GitHub Actions 配置 name: Smoke Test on: [push] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Run Smoke Test run: ./gradlew smokeTest # 执行冒烟测试用例
• 
  

总结：三阶段闭环，打造 “稳如老狗” 的系统

• 事前：通过测试、压测、演练，将问题扼杀在摇篮；
• 事中：实时监控 + 快速响应，把故障影响降到最低；
• 事后：复盘沉淀 + 流程优化，让系统越跑越稳。