全球案例分享 | 性能！性能！性能！

当您的 Jira Software 实例从 10 个增加到 10,000 个用户时，您会怎么做？这正是美国领先的医疗信息技术供应商 Cerner 副总裁 Brian Wallace 和知识架构师 Mike Damman 面临的问题，他们需要满足不断增长的团队需求。如何保证如此庞大的实例的可靠性？可以采取哪些措施减少停机影响？这些是 Cerner 团队解决的一些问题，我们发现了挑战，并提出了一些很好的解决方案。

挑战一：在全球范围内扩展 Jira Software

Cerner 有三个 Jira Software Server 联合实例，成千上万的开发者每天的每个时段全球范围内都在使用这些实例。Jira Software 迅速成为团队工作的关键应用，每一分钟的停机或性能下降都会使 Cerner 团队成员难以更好地服务于客户。他们需要一种提供高高可用性的解决方案。

2015 年秋，Cerner 决定从服务器升级到 Data Center，能够集群多个主动服务器，为用户提供对 Jira Software 的不间断访问。这在当时并不仅很重要，而且他们知道未来一年将增加数千名用户，因此，还需要一种可以随之扩展的解决方案。

挑战二：高可用性的风险

Cerner 使用 Zabbix 和 Splunk 监控 Jira 实例，为了提供真正的高可用，他们确定了一个需要立即解决的问题，就是 REST API 的滥用。日志分析显示，团队成员使用 REST API 获取实时状态更新，无论团队知情意否，他们每一秒都在读取 Jira Software 实例。Cerner 不希望限制用户创建自定义仪表板或自行获取所需数据，但显然应该采取一些措施来解决问题。

Damman 表示，“我们希望能够将 REST 调用隔离到单一服务器，不对其他用户产生影响”。使用多节点集群，实现智能地分流，将一个节点专门用于外部 REST API 请求。此外，Cerner 还希望保证所有外部请求都转到此专用节点，让用户手动将域名更改为 IP 地址或其他域名是不可靠的。此时，他们联系了大客户技术经理（TAM），帮助他们找到更好的解决方案。

外部集成（机器人）增长的影响与人工交互不同，可能会给集群中单个节点带来压力，使其他人不能使用该节点。

解决方案：智能分流流量

Cerner 要求在配置 Data Center 之后，可以确保所有外部 REST API 请求与其他流量区分开。他们计划在负载均衡器后的集群中部署四个节点，每个节点执行以下服务：

.节点 1 ：外部 REST API 节点

.节点 2 和 3 ：正常使用节点

.节点 4 ：管理员和高级用户节点；不在负载均衡器中，只能通过 IP 地址访问

TAM 最初认为最好使用负载均衡器，将所有带有"/rest"的请求路由到 REST API 节点。但是，经过一些测试后，他们发现 REST API 也在 Jira Software 中使用，包括登录页面，所以只使用 “/rest” 意味着仍然会将 REST API 流量与正常使用混在一起。

通过与其他一些 TAM 合作，他们发现，可以通过在请求中查找 “/rest” 并且用 HTTP 请求头（HTTP referrer header）检索到请求发生的原始位置，隔离 REST API 请求。如果有人试图登录 Jira Software 或已经在用 Jira Software，将被定向或保留在正常使用节点上。否则，如果有人或机器在请求 REST API，将被定向到 REST API 节点。

经过几轮测试，Cerner 在 2015 年 10 月正式上线了 Jira Software Data Center。

实现规模性能

在实施 Data Center 配置第一周，REST API 节点流量是其他两个节点的 4 倍。与单一服务器实例相比，响应时间更快，非管理节点的 CPU 使用率降低，并且在将 Jira Software 扩展到数千个新用户之后，2016 年没有出现一次意外中断。

响应时间

Cerner 需要确保在继续增加用户的同时维持或改善应用程序响应时间。这种架构表明，Cerner  可以将响应时间缩减近一半 - 从 150 秒减少到 80 秒。即使在峰值流量期间，特别是在加载页面时，也能保持稳定的响应时间。

“ 2014 年，我们出现了 55 次停机，2015 年，我们通过扩展将停机数量减少到 7 次。现在有了 Jira Software Data Center，2016 年，虽然使用量一直在增长，但是没有出现一次意外停机。”

MIKE DAMMAN，知识架构师，CERNER