针对在项目中碰到的一些容错设计问题，团队最近进行了一次技术沙龙，讨论了以下话题。
为什么需要应用层的容错设计？
一个完整的系统在内部是由很多小服务构成，服务之间以及服务与资源之间会存在远程调用。
服务器平均响应速度如果慢下来，慢慢消耗掉系统所有资源，进而导致整个系统不可用。因此在分布式系统中，除了远程服务本身需要有容错设计之外，在应用层的远程调用的环节，需要有良好的容错设计。
应用层的容错设计有哪些方法？以下是微博团队使用过的一些实践。
访问MySQL的容错设计
访问Memcached/Redis的容错设计
首先设置so_timeout，避免无限制等待；服务器连接如果IO异常，设置错误标志，一段时间停止访问；出错后定期主动（比如ping Redis）或被动（当被再次访问时）探测服务是否恢复。
Failover机制：
如果连接某个node失败, 当前pool启用一致性hash切换到backup node；如果backup node没有数据，则通过另外一个服务池（数据副本）获取数据。
访问远程HTTP API的容错设计
设置so_timeout；部分场景：短超时，重试一次；另外由于HTTP service情况的多样性，业务层面还有通用的降级机制。
访问不同资源使用不同方法存在的问题
从上面列举的部分场景来看，在访问不同资源时候，每种client访问都有一些相通的原理，但却要使用不同的重复实现。由于各个client独立实现，实现时候由于各个远程服务协议及行为的差异，导致这些容错原理无法直接复用。另外在代码层面，不同的client也使用了不同年代的一些底层库，一些早期client的实现，数据层，连接层，协议层全部耦合在一起，也造成维护成本进一步加大。
比如之前一些服务开发中碰到的类似如下的问题：
另外目前分布式系统中大部分远程资源都是IO bound而不是CPU bound，而client大部分又是同步调用，造成大部分调用都在等待远程返回，同时也消耗了工作线程资源，以及大量线程context switch。
有没有可能统一的client?
这些策略原理上是可以公用的，能否出一个统一的client层来一劳永逸？不过这个需求不是twitter干过吗？
Finagle，不仅是平时理解的RPC框架，还有目标是想成为一个commons client，从另外一个层面，广义上访问远程资源也都可以理解成RPC，所以Finagle也常称为RPC框架。
Finagle implements uniform client and server APIs for several protocols, and is designed for high performance and concurrency.
在Twitter体系，分布式服务可以从future, service, filter三个层次理解，容错、超时、授权、tracing、重试等机制都是体现在filter中；而future则将client从多线程、队列、连接池、资源管理释放出来，从关注控制流到关注数据流。并且默认变成异步方式。
Finagle的FailFast模块会避免分发请求到出现问题的服务，它通过来记录到每个host的错误来进行标记，当出错以后，Finagle会通过一个后台线程定期重连以检查是否恢复。当host宕机时，相关的service会标记成不可用。
如果来redisign一个通用的网络client，它应该包括哪些元素？
具有服务的分层设计，借鉴Future/Service/Filter概念
具有网络的分层设计，区分协议层、数据层、传输层、连接层
独立的可适配的codec层，可以灵活增加HTTP，Memcache，Redis，MySQL/JDBC，Thrift等协议的支持。
将多年各种远程调用High availability的经验融入在实现中，如负载均衡，failover，多副本策略，开关降级等。
通用的远程调用实现，采用async方式来减少业务服务的开销，并通过future分离远程调用与数据流程的关注。
具有状态查看及统计功能
当然，最终要的是，具备以下通用的远程容错处理能力，超时、重试、负载均衡、failover……
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共学习 共进步！原标题：应用层的容错与分层设计
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