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1.5 可用性（Availability）
另一个重要的话题是容错。
如果你只使用一台计算机构建你的系统，那么你的系统大概率是可靠的。因为一台计算机通常可以很好的运行很多年，比如我办公室的服务器已经运行很多年而没有故障，计算机是可靠的，操作系统是可靠的，明显我办公室的电源也是可靠的。所以，一台计算机正常工作很长时间并不少见。然而如果你通过数千台计算机构建你的系统，那么即使每台计算机可以稳定运行一年，对于1000台计算机也意味着平均每天会有3台计算机故障。
所以，大型分布式系统中有一个大问题，那就是一些很罕见的问题会被放大。例如在我们的1000台计算机的集群中，总是有故障，要么是机器故障，要么是运行出错，要么是运行缓慢，要么是执行错误的任务。一个更常见的问题是网络，在一个有1000台计算机的网络中，会有大量的网络电缆和网络交换机，所以总是会有人踩着网线导致网线从接口掉出，或者交换机风扇故障导致交换机过热而不工作。在一个大规模分布式系统中，各个地方总是有一些小问题出现。所以大规模系统会将一些几乎不可能并且你不需要考虑的问题，变成一个持续不断的问题。
所以，因为错误总会发生，必须要在设计时就考虑，系统能够屏蔽错误，或者说能够在出错时继续运行。同时，因为我们需要为第三方应用开发人员提供方便的抽象接口，我们的确也需要构建这样一种基础架构，它能够尽可能多的对应用开发人员屏蔽和掩盖错误。这样，应用开发人员就不需要处理各种各样的可能发生的错误。
对于容错，有很多不同的概念可以表述。这些表述中，有一个共同的思想就是可用性（Availability）。某些系统经过精心的设计，这样在特定的错误类型下，系统仍然能够正常运行，仍然可以像没有出现错误一样，为你提供完整的服务。
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某些系统通过这种方式提供可用性。比如，你构建了一个有两个拷贝的多副本系统，其中一个故障了，另一个还能运行。当然如果两个副本都故障了，你的系统就不再有可用性。所以，可用系统通常是指，在特定的故障范围内，系统仍然能够提供服务，系统仍然是可用的。如果出现了更多的故障，系统将不再可用。
除了可用性之外，另一种容错特性是自我可恢复性（recoverability）。这里的意思是，如果出现了问题，服务会停止工作，不再响应请求，之后有人来修复，并且在修复之后系统仍然可以正常运行，就像没有出现过问题一样。这是一个比可用性更弱的需求，因为在出现故障到故障组件被修复期间，系统将会完全停止工作。但是修复之后，系统又可以完全正确的重新运行，所以可恢复性是一个重要的需求。
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对于一个可恢复的系统，通常需要做一些操作，例如将最新的数据存放在磁盘中，这样在供电恢复之后（假设故障就是断电），才能将这些数据取回来。甚至说对于一个具备可用性的系统，为了让系统在实际中具备应用意义，也需要具备可恢复性。因为可用的系统仅仅是在一定的故障范围内才可用，如果故障太多，可用系统也会停止工作，停止一切响应。但是当足够的故障被修复之后，系统还是需要能继续工作。所以，一个好的可用的系统，某种程度上应该也是可恢复的。当出现太多故障时，系统会停止响应，但是修复之后依然能正确运行。这是我们期望看到的。
为了实现这些特性，有很多工具。其中最重要的有两个：
- 一个是非易失存储（non-volatile storage，类似于硬盘）。这样当出现类似电源故障，甚至整个机房的电源都故障时，我们可以使用非易失存储，比如硬盘，闪存，SSD之类的。我们可以存放一些checkpoint或者系统状态的log在这些存储中，这样当备用电源恢复或者某人修好了电力供给，我们还是可以从硬盘中读出系统最新的状态，并从那个状态继续运行。所以，这里的一个工具是非易失存储。因为更新非易失存储是代价很高的操作，所以相应的出现了很多非易失存储的管理工具。同时构建一个高性能，容错的系统，聪明的做法是避免频繁的写入非易失存储。在过去，甚至对于今天的一个3GHZ的处理器，写入一个非易失存储意味着移动磁盘臂并等待磁碟旋转，这两个过程都非常缓慢。有了闪存会好很多，但是为了获取好的性能，仍然需要许多思考。
- 对于容错的另一个重要工具是复制（replication），不过，管理复制的多副本系统会有些棘手。任何一个多副本系统中，都会有一个关键的问题，比如说，我们有两台服务器，它们本来应该是有着相同的系统状态，现在的关键问题在于，这两个副本总是会意外的偏离同步的状态，而不再互为副本。对于任何一种使用复制实现容错的系统，我们都面临这个问题。lab2和lab3都是通过管理多副本来实现容错的系统，你将会看到这里究竟有多复杂。
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