物理学上，用 “熵” 来描述一个体系的混乱程度。卡尔·弗里德曼提出熵增定律，他认为在一个封闭的系统内，如果没有外力的作用，一切物质都会从有序状态向无序状态发展。
如果我们不希望系统变混乱，有什么办法呢？答案是对抗熵增定律，对抗熵增定律的方法是借助外力，让系统从混乱回归有序。举个例子：
下图中，我们使用 “熵” 值来衡量 “骰子系统” 的混乱程度，1（最大值）表示 “最混乱”，意味着我们不能控制 “投骰子” 的结果，每次投骰子的结果会在 1~6 随机出现，系统表现不稳定；1/6（最小值）表示 “最有序”，意味着我们能够控制 “投骰子” 的结果，系统表现稳定，比如我们希望每次投筛子的结果都是 6，我们可以引入作弊手段（即借助外力），让每次投骰子结果都是 6。
熵增定律同样适合软件系统，一个软件系统刚发布时是有序的，熵值趋于 1，随着不断迭代，慢慢变成混乱的、脆弱的，从而导致线上问题频发，熵值趋于 0，我们需要借助外力，即稳定性治理手段，提高系统熵值，让系统恢复稳定。
如下图分析，系统不稳定会产生真金白银的损失，因此，稳定性建设的意义是：不是让业务多挣钱，而是让业务不丢钱！
① 公式
通过如下公式衡量系统稳定性：Availability = MTTF / (MTTF + MTTR) ②公式说明
MTTF (Mean Time To Failure，平均无故障时间)，指系统无故障运行的平均时间，取所有从系统开始正
常运行到发生故障之间的时间段的平均值，即： MTTF =ΣT1/ N。
MTTR (Mean Time To Repair，平均修复时间)，指系统从发生故障到维修结束之间的时间段的平均值，即：
MTTR =Σ(T2+T3)/ N。
③公式量化
通常是 “SLA 是几个 9” 去衡量，对应下表：
④常见问题
问题：SLA 应该按照哪个维度去定义？接口、应用、业务？
答：都可以，只要讲清楚是接口 SLA，还是应用 SLA，还是业务 SLA 就可以。但注意：提到应用 SLA，应该等于核心接口的最差 SLA；提到业务 SLA 应该等于黄金链路的最差 SLA。
问题：SLA 时间计算周期应该多少？
答：都可以，主要讲清楚计算周期就可以，一般以年为单位更具代表性。
①不要认为 “分布式环境是稳定的”
认为：网络是可靠的，带宽是无限的，网络的拓扑不会变，延时为 0，传输开销为 0
实际：网络会抖动，带宽有上限，存在 down 机导致的拓扑变化，存在响应超时的概率，等等。
②不要有 “确定性思维”，要有 “不确定思维”
认为：遵守经验法则，if x then y。举例：我见过天鹅是白色的，所以世界上所有天鹅都是白色的；这个系统一直运行良好，所以未来也不会有问题。
应该：世界是不确定的，if x then maybe y。举例：天鹅还有黑色的。
③不要 “甩锅”，要有 “主人翁精神”
认为：故障是因为他们系统挂了，我们只需要打电话通知一下，慢慢等着恢复就行。
应该：提前思考依赖系统故障了，我们如何让我们用户尽可能的正常运行；故障出现了，共同想办法解决问题。
互联网的发展，带来越来越大的流量，为了支撑越来越大的流量，架构也一直在演进：单体应用架构 -> 垂直应用架构 -> 分布式架构 -> SOA 架构 -> 微服务架构 -> 服务网格。当前流行的微服务架构中，在应用层面、基建层面上都会有一些保障稳定性的机制：
以 SpringCloud 全家桶为例，提供了很多组件，帮助我们保障系统稳定性，如下图：
基建层面上，也会有一些稳定性保障机制，如下表：
根据所见所闻，当前技术团队做稳定性治理一般采用如下 2 种方法：
当线上故障频发，通常会搞个 “稳定性治理专项”，定义一些治理点，并给出方案，然后运动式的搞一波。一般经过治理后，稳定性会明显好转，但是由于是运动式的搞，随着业务不断迭代，根据 “熵增定律”， 稳定性又变差。
缺点：不能闭环的搞，治理时稳定性好转，不治理时稳定性变差，给人感觉技术团队一直出问题。
比如搞个 “慢 SQL 治理专项”，通过监控平台发现慢 SQL，给研发发工单，并考核时效；比如搞个 “限流治理专项”，让所有接口配置限流参数，配置限流告警策略。
缺点：研发会感觉稳定性专项很多，也不清楚价值，有时候会应付了事，达不到稳定性治理的目标。
将稳定性建设分为 3 个阶段：事前预防，事中止损，事后复盘，针对这 3 个阶段，建设思路分别是：
稳定性建设本质上是对抗熵增原理的过程，具体是通过一些技术手段（比如超时治理、限流治理、降级治理、慢 SQL 等），提前对系统可能出现的故障，建设应对措施，从而让系统按照设计目标去运行。
注意：稳定性治理的手段很多，每落实一种治理手段，稳定性就能提升一点，可以列出所有已知的治理手段，然后按照优先级逐个治理。
按照稳定性衡量公式（如下图），降低 T2 或 T3 可以提升 SLA，因此，出现故障后，应该尽可能的降低 T2 和 T3。降低 T2 的方法是尽快发现系统出现故障，需要依赖监控和告警能力；降低 T3 的方法是尽快解决问题，需要先止损后找原因，需要一套明确的 SOP 提高效率。
复盘的目标不是定责，而是为避免再犯，因此，在复盘过程中要追到直接原因和根本原因，这 2 者有很大区别：直接原因指的是因果关系，表达 “因为干了什么，所以导致什么”；根本原因是流程规范、认知迭代层面的问题，比如 “因为分支规范不是 master 上线，导致上丢代码，如果改用 gitflow 则能够能够完全避免上丢代码的问题”。
关于直接原因和根本原因的举例：陈胜吴广起义，直接原因是：下大雨，可能会迟到，迟到要杀头，所以造反了；根本原因是：秦朝严苛的制度，即使没有那场雨，即使没有陈胜吴广，也会有下一场雨，下一个张胜某广，因为别的原因进行起义。
如上一章节所述，当我们从 “事前预防，事中止损，事后复盘” 的角度去挖掘稳定性治理手段，会发现有很多业界流行的手段，比如超时治理、限流治理、系统隔离、常态化压测、慢 SQL 治理等等。
然而技术资源永远有限，能够拿出 15% 的比例做稳定性治理，已经很不错了；另外，业务的不同发展阶段需要的稳定性手段不一样，不同稳定性治理手段的 ROI 也不一样，因此，我们需要回答一个问题：在有限的研发资源下，如何去按部就班的去搞稳定性治理。
最佳实践是：搭建一个稳定性治理的框架，把稳定性治理手段填充进去，根据业务所处阶段，选择适合当下的稳定性治理手段，可以通过如下的表格进行管理：
备注：稳定性治理框架建起来后，治理手段可以随时增加、减少，框架的价值是给我们一个全景图，让我们知道该干什么、在干什么，而不是瞎干。
根据上一章节的稳定性治理框架，接下来要做的就是针对某个治理手段，出具体的治理方案，要求具体方案能够形成闭环，并融入到研发过程中去，比如：
稳定性治理是一个长期的过程，要把稳定性的工作融入到研发过程中，一方面要有意识尽量别埋坑，比如微服务强调中间件隔离，我们就不要混用中间件了，另一方面稳定性问题要一步到位，比如治理超时时间，要有个完整规范定义超时时间，并在研发过程中对新增接口、历史接口都配置合理，且能够动态更新。
作者：京东物流 郑传洲
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