可靠性（Availability），或者说可用性，是描述系统可以提供服务能力的重要指标。高可靠的分布式系统，往往需要各种复杂的机制来进行保障。
通常情况下，服务的可用性可以用服务承诺（Service Level Agreement，SLA SLA）、服务指标（Service Level Indicator，SLI）、服务目标（Service Level Objective，SLO）等方面进行衡量。
几个 9 的指标
完美的可靠性是不存在的。很多领域里谈到服务的高可靠性，通常都会用“几个 9”的指标来进行衡量。
“几个 9”的指标，其实是概率意义上粗略反映了系统能提供服务的可靠性指标，最初是电信领域提出的概念。
下表给出不同指标下，每年允许服务出现不可用时间的参考值。
| 指标 | 概率可靠性 | 每年允许不可用时间 | 典型场景 |
|---|---|---|---|
| 一个 9 | 90% | 1.2 个月 | 简单测试 |
| 二个 9 | 99% | 3.6 天 | 普通单点 |
| 三个 9 | 99.9% | 8.6 小时 | 普通集群 |
| 四个 9 | 99.99% | 51.6 分钟 | 高可用 |
| 五个 9 | 99.999% | 5 分钟 | 电信级 |
| 六个 9 | 99.9999% | 31 秒 | 极高要求 |
| 七个 9 | 99.99999% | 3 秒 | N/A |
一般来说，单点的服务器系统至少应能满足两个 9；普通企业信息系统三个 9 就肯定足够了（大家可以统计下自己企业内因系统维护每年要停多少时间），系统能达到四个 9 已经是领先水平了（参考 AWS 等云计算平台）。电信级的应用一般需要能达到五个 9，这已经很厉害了，一年里面最多允许出现五分钟左右的服务不可用。六个 9 以及以上的系统，就更加少见了，要实现往往意味着极高的代价。
两个核心时间
一般地，描述系统出现故障的可能性和故障出现后的恢复能力，有两个基础的指标：MTBF 和 MTTR。
- MTBF：Mean Time Between Failures，平均故障间隔时间，即系统可以无故障运行的预期时间。
- MTTR：Mean Time To Repair，平均修复时间，即发生故障后，系统可以恢复到正常运行的预期时间。
MTBF 衡量了系统发生故障的频率，如果一个系统的 MTBF 很短，则往往意味着该系统可用性低；而 MTTR 则反映了系统碰到故障后服务的恢复能力，如果系统的 MTTR 过长，则说明系统一旦发生故障，需要较长时间才能恢复服务。
一个高可用的系统应该是具有尽量长的 MTBF 和尽量短的 MTTR。
提高可靠性
那么，该如何提升可靠性呢？有两个基本思路：一是让系统中的单个组件都变得更可靠；二是干脆消灭单点。
IT 从业人员大都有类似的经验，普通笔记本电脑，基本上是过一阵可能就要重启下；而运行 Linux/Unix 系统的专用服务器，则可能连续运行几个月甚至几年时间都不出问题。另外，普通的家用路由器，跟生产级别路由器相比，更容易出现运行故障。这些都是单个组件可靠性不同导致的例子，可以通过简单升级单点的软硬件来改善可靠性。
然而，依靠单点实现的可靠性毕竟是有限的。要想进一步的提升，那就只好消灭单点，通过主从、多活等模式让多个节点集体完成原先单点的工作。这可以从概率意义上改善服务对外整体的可靠性，这也是分布式系统的一个重要用途。