正文
例如，假如一组服务下拥有服务机器四台（ABCD），假设A机器的服务因为某种未知原因，完全不可用了，这个时候L5服务会主动将A机器自动从服务组里剔除，只保留 BCD 三台机器对外提供服务。
而在后续，假如A机器从异常中恢复了，那么L5再主动将机器A加回来，最后，又变成 ABCD 四台机器对外提供服务。
在过去的3年里，我们逐步将 AMS 内的服务，渐渐从写死IP列表或者主备状态的服务，全部升级和优化为 L5 模式的服务，慢慢实现了 AMS 后端服务的自我容错能力。
至少，我们已经比较少遇到，再因为某一台机器的软件或者硬件故障，而不得不人工介入处理的情况。我们也慢慢地从疲于奔命地处理告警的苦难中，被解放出来。
四、超时时间
1. 为服务和存储设置合理的超时时间
调用任何一个服务或者存储，一个合理的超时时间（超时时间，就是我们请求一个服务时，等待的最长时间），是非常重要的，而这一点往往比较容易被忽视。通常Web系统和后端服务的通信方式，是同步等待的模式。这种模式，它会带来的问题比较多。
对于服务端，影响比较大的一个问题，就是它会严重影响系统吞吐率。假设，我们一个服务的机器上，启用了100个处理请求的 worker，worker 的超时时间设置为5秒，1个 worker 处理1个任务的平均处理耗时是100ms。
那么1个 work 在5秒钟的时间里，能够处理50个用户请求，然而，一旦网络或者服务偶尔异常，响应超时，那么在本次处理的后续整整5秒里，它仅仅处理了1个等待超时的失败任务。
一旦比较大概率出现这类型的超时异常，系统的吞吐率就会大面积下降，有可能耗尽所有的 worker（资源被占据，全部在等待状态，直到5s超时才释放），最终导致新的请求无 worker 可用，只能陷入异常状态。
算上网络通信和其他环节的耗时，用户就等待了超过5s时间，最后却获得一个异常的结果，用户的心情通常是崩溃的。
解决这个问题的方式，就是设置一个合理的超时时间。例如，回到上面的的例子，平均处理耗时是 100ms，那么我们不如将超时时间从 5s 下调到 500ms。从直观上看，它就解决了吞吐率下降和用户等待过长的问题。
然而，这样做本身又比较容易带来新的问题，就是会引起服务的成功率下降。因为平均耗时是 100ms，但是，部分业务请求本身耗时比较长，耗时超过 500ms 也比较多。
例如，某个请求服务端耗时600ms才处理完毕，然后这个时候，客户端认为等待超过500ms，已经断开了连接。处理耗时比较长的这类型业务请求会受到比较明显的影响。
2. 超时时间设置过短带来的成功率下降
超时时间设置过短，会将很多本来处理成功的请求，当做服务超时处理掉，进而引起服务成功率下降。将全部业务服务，以一刀切的方式设置一个超时时间，是比较不可取的。优化的方法，我们分为两个方向。
（1） 快慢分离
根据实际的业务维度，区分对待地给各个业务服务配置不同的超时时间，同时，最好也将它们的部署服务也分离出来。
例如，天天酷跑的查询服务耗时通常为 100ms，那么超时时间我们就设置为 1s，某新手游的查询服务通常耗时为 700ms，那么我们就设置为 5s。这样的话，整体系统的成功率，就不会受到比较大的影响。
（2） 解决同步阻塞等待
“快慢分离”可以改善系统的同步等待问题，但是，对于某些耗时本来就比较长的服务而言，系统的进程/线程资源仍然在同步等待过程中，无法响应其他新的请求，只能阻塞等待，它的资源仍然是被占据，系统的整体吞吐率仍然被大幅度拉低。
解决的思路，当然是利用I/O多路复用，通过异步回调的方式，解决同步等待过程中的资源浪费。AMS 的一些核心服务，采用的就是“协程”（又叫“微线程”，简单的说，常规异步程序代码里嵌套比较多层的函数回调，编写复杂。
而协程则提供了一种类似写同步代码的方式，来写异步回调程序），以解决同步等待的问题。异步处理的简单描述，就是当进程遇到 I/O 网络阻塞时，就保留现场，立刻切换去处理下一个业务请求，进程不会因为某个网络等待而停止处理业务，进而，系统吞吐率即使遇到网络等待时间过长的场景，通常都能保持在比较高的水平。
值得补充一点的是，异步处理只是解决系统的吞吐率问题，对于用户的体验问题，并不会有改善，用户需要等待的时间并不会减少。
3. 防重入，防止重复发货
前面我们提到，我们设置了一个比较“合理的超时时间”，简而言之，就是一个比较短的超时时间。而在数据写入的场景，会引起新的问题，就我们的AMS系统而言，就是发货场景。如果是发货请求超时，这个时候，我们需要思考的问题就比较多了。
（1） 发货等待超时，发货服务执行发货失败。这种场景，问题不大，后续用户重新点击领取按钮，就可以触发下一次重新发货。
（2） 发货等待超时，发货服务实际在更晚的时候执行发货成功，我们称之为“超时成功”。比较麻烦的场景，则是每次都是发货超时，而实际上都发货成功，如果系统设计不当，有可能导致用户可以无限领取礼包，最终造成活动运营事故。
