# 几个9
在系统的高可靠性（也称为可用性，英文描述为HA，High Available）里有个衡量其可靠性的标准——X个9（也叫Service-Level Agreement，SLA，业界一般用几个9的SLA服务等级来衡量互联网应用的可用性），这个X是代表数字3~5。X个9表示在系统1年时间的使用过程中，系统可以正常使用时间与总时间（1年）之比，我们通过下面的计算来感受下X个9在不同级别的可靠性差异
- 3个9：(1-99.9%)36524=8.76小时，表示该系统在连续运行1年时间里最多可能的业务中断时间是8.76小时
- 4个9：(1-99.99%)36524=0.876小时=52.6分钟，表示该系统在连续运行1年时间里最多可能的业务中断时间是52.6分钟
- 5个9：(1-99.999%)36524*60=5.26分钟，表示该系统在连续运行1年时间里最多可能的业务中断时间是5.26分钟
那么X个9里的X只代表数字3~5，为什么没有1~2，也没有大于6的呢？我们接着往下计算：
- 1个9：(1-90%)*365=36.5天
- 2个9：(1-99%)*365=3.65天
- 6个9：(1-99.9999%)365246060=31秒
可以看到1个9和、2个9分别表示一年时间内业务可能中断的时间是36.5天、3.65天，这种级别的可靠性或许还不配使用“可靠性”这个词；而6个9则表示一年内业务中断时间最多是31秒，那么这个级别的可靠性并非实现不了，而是要做到从“5个9” 到“6个9”的可靠性提升的话，后者需要付出比前者几倍的成本
- 一般来说，2 个 9 表示系统基本可用，年度不可用时间小于 88 小时
- 3 个 9 是较高可用，年度不可用时间小于 9 个小时
- 4 个 9 是具有自动恢复能力的高用可，年度不可用时间小于 53 分钟 （电商平台中（比如淘宝、京东、拼多多）都是在这个等级）
- 5 个 9 指极高的可用性，年度不可用时间小于 5 分钟
# 影响请求占比
要知道，任何一家互联网公司，都有流量的低峰期和高峰期，你在低峰期停机 1 分钟和高峰期停机 1 分钟，对业务影响的结果完全不同。如果认识不到这一点，面试官很容易认为你很业余，并没有实践经验。
所以，仅凭理论指标在有些情况下是不能满足实际需求的，那有没有更加科学的度量方式呢？答案就是基于一段
时间（比如 1 年）的停机影响的请求量占比，进行评估，公式如下：
这样一来，你就可以评估，业务在高峰期停机和在低峰期停机分别造成多少的损失了。所以，如果你再回答系统高可用指标的时候，我建议你可以遵循这样的套路：先摆明度量的两种方式，“N 个 9” 和 “影响请求量占比”，然后再结合实际业务场景表明第二种方式的科学性