FMEA (Failure mode and effects analysis ，故障模式与影响分析）又称为失效模式与后果分 析、失效模式与效应分析、故障模式与后果分析等，FMEA 是一种在各行各业都有广泛应用的可用性分析方法， 通过对系统范围内潜在的故障模式加以分析，并按照严重程度进行分类，以确定失效对于系统 的最终影响，FMEA 并不是指导我们如何做设计，而是但我们设计出一个架构后，再使用FMEA对这个架构进行分析，看看架构是否还存在某些可用性的隐患
FMEA方法
在架构设计领域， FMEA 的具体分析方法如下：
- 给出初始的架构设计图
- 假设架构中某个部件发生故障
- 分析此故障对系统功能造成的影响
- 根据分析结果，判断架构是否需要进行优化
FMEA 分析的方法其实很简单，就是一个 FMEA 分析表，常见的 FMEA 分析表格包含如下部分
功能点
当前的FMEA分析涉及哪个功能点，注意这里的“功能点”指的是从用户的角度来看的，而不是从系统各个模块功能点划分来看的,例如，对于一个用户管理系统，使用FMEA分析时 “登录”“注册”才是功能点，而用户管理系统中的数据库存储功能、Redis 缓存功能不能作为FMEA 分析的功能点
故障模式
故障模式指的是系统会出现什么样的故障，包括故障点和故障形式。需要特别注意的是， 这里的故障模式并不需要给出真正的故障原因，我们只需要假设出现某种故障现象即可
例如，MySQL响应时间达到3s,造成 MySQL响应时间达到3s可能的原因很多： 磁盘坏道、慢查询、服务器到MySQL的连接网络故障、MySQL bug等，我们并不需要在故障模式中一一列出来而是在后面的“故障原因”一节中列出来 。 因为在实际应用过程中，不管哪种原因，只要现象是一样的，对业务的影响就是一样的。
此外，故障模式的描述要尽量精确，多使用量化描述，避免使用泛化的描述
例如，推荐使用“MySQL响应时间达到3s ”，而不是“ MySQL响应慢”。因为慢这个概念，不同的人理解不一致，不同的场景下定义也不一致。对于在线业务来说，MySQL响应时间超过3s就是慢了，但对于离线业务来说，可能MySQL响应时间超过30s才算慢；即使都是在钱业务，登录业务 场景下，MySQL 响应时间超过 ls 可能就算慢；而搜索业务场景下，MySQL 响应时间超过 5s 可能才算慢
故障影响
当发生故障模式中描述的故障时，功能点具体会受到什么影响。常见的影响有：功能点偶尔不可用、功能点完全不可用、部分用户功能点不可用、功能点响应缓慢、功能点出错等,故障影响也需要尽量准确描述
例如，推荐使用"20%的用户无法登录"而不是"大部分用户无法登录"。要注意这里的数字不需要完全精确 ，比如21.25%这样的数据其实是没有必要，我们只需要预估影响是20%还是40%
严重程度
严重程度指站在业务的角度，故障的影响程度， 一般分为“致命／高／中／低／无”五个档次，严重程度按照这个公式进行评估 ： 严重程度 ＝ 功能点重要程度×故障影响范围×功能点受损程度。同样以用户管理系统为例 ： 登录功能比修改用户资料要重要得多，80%的用户比20%的用户范围更大，完全无法登录比登录缓慢要更严重 。因此我们可以得出如下故障模式的严重程度
- 致命： 超过70%用户无法登录
- 高： 超过30%的用户无法登录 .
- 中 ： 所有用户登录时间超过5s
- 低： 10 %的用户登录时间超过5s
- 中 ： 所有用户都无法修改资料
- 低 ： 20 %的用户无法修改头像
对于某个故障的影响到底属于哪个档次，有时会出现一些争议。例如，“所有用户都无法修改资料”，有的人认为是高，有的人可能认为是中 ， 这个没有绝对标准 ， 一般建议相关人员讨论确定即可，也不建议花费太多时间争论，争执不下时架构师裁定即可
故障原因
“故障模式”中只描述了故障的现象，并没有单独列出故障原因 。 主要原因在于不管什么故障原因，故障现象相同，对功能点的影响就相同。那为何这里还要单独将故障原因列出来呢？ 主要原因有如下几个。
- 不同的故障原因发生概率不相同，例如，导致MySQL查询响应慢的原因可能是MySQL bug，也可能是没有索引，很明显"MySQL bug"的概率要远远低于“没有索引”；而不同的概率又会影响我们具体如何应对这个故障
- 不同的故障原因检测手段不一样，例如，磁盘坏道导致 MySQL 响应慢，那我们需要增加机器的磁盘坏道检查，这个检查很可能不是当前系统本身去做，而是另外运维的专门的系统 ； 如果是慢查询导致 MySQL慢，那我们只需要配置 MySQL 的慢查询日志即可
- 不同的故障原因的处理措施不一样，例如， MySQL bug，我们的应对措施只能是升级MySQL 版本；如果没有索引，那么我
们的应对措施就是增加索引
故障概率
这里的概率就是指某个具体故障原因发生的概率。例如，磁盘坏道的概率，MySQL bug的概率，没有索引的概率。一般分为“高／中／低”三档即可，具体评估的时候需要有以下几点需要重点关注
- 硬件：硬件会随着使用时间推移，故障概率越来越高。例如，新的硬盘坏道概率很低，但使用了 3 年的硬盘，坏道概率就会高很多
- 开源系统：成熟的开源系统bug率低，刚发布的开源系统bug率相比会高一些；自己己经有使用经 验的开源系统bug率会低，刚开始尝试使用的开源系统 bug 率会高
- 自研系统：和开源系统类似，成熟的自研系统故障概率会低，而新开发的系统故障概率会高
高中低是相对的，只是为了确定优先级以决定后续的资源投入，没有必要绝对量化，因为绝对量化是需要成本的，而且很多时候都没法量化。例如，xx开源系统是3个月故障一次， 还是6个月才故障一次，是无法评估的
风险程度
风险程度就是综合严重程度和故障概率来一起判断某个故障的最终等级，风险程度＝严重程度×故障概率
因此可能出现某个故障影响非常严重，但其概率很低，最终来看风险程度就低 。 “某个机房业务瘫痪”对业务影响是致命的，但如果故障原因是“地震”，那概率就很低 。 例如，广州的地震概率就很低，5 级以上地震的20世纪才1次（1940 年）：如果故障的原因是“机房空调烧坏”，则概率就比地震高很多 了，可能是2年一次；如果故障的原因是“系统所在机架掉电”，这个概率比机房空调又要高了 ，可能是1年1次 。 同样的故障影响，不同的故障原因有不同的概率，最终得到的风险级别就是不同的
己有措施
针对具体的故障原因，系统现在是否提供了某些措施来应对，包括检测告警、容错、自恢复等。
- 检测告警:最简单的措施就是检测故障，然后告警，系统自己不针对故障进行处理，需要人工干预
- 容错:检测到故障后，系统能够通过备份手段应对。例如， MySQL 主备机，当业务服务器检 测到主机无法连接后，自动连接备机读取数据
- 自恢复:检测到故障后，系统能够自己恢复。例如， Hadoop 检测到某台机器故障后，能够将存 储在这台机器的副本重新分配到其他机器。当然，这里的恢复主要还是指“业务”上的 恢复，一般不太可能将真正的故障恢复。例如， Hadoop 不可能将磁盘坏道的磁盘修复 成没有坏道的磁盘， Hadoop 更不可能自己换硬盘。
规避措施
规避措施指为了降低故障发生概率而做的一些事情，可以是技术手段，也可以是管理手段
例如：
- 为了避免新引入的 MongoDB 丢失数据，在 MySQL 中冗余一份
- 为了避免单条线路被挖掘机挖断，同时开通电信联通移动三条线路
- 为了降低磁盘坏道的概率，强制统一更换服务时间超过 2 年的磁盘
- 为了降低某些疑难 bug 的出现，每周 一凌晨 4 点重启机器
解决措施
解决措施指为了能够解决问题而做的一些事情， 一般都是技术手段。
例如 ：
- 为了解决密码暴力破解，增加密码重试次数限制
- 为了解决拖库导致数据泄露，将数据库中的敏感数据加密保存
- 为了解决非法访问，增加白名单控制
一般来说，如果某个故障既可以采取规避措施，又可以采取解决措施，那么我们会优先选择解决措施，毕竟能解决问题当然是最好的。但很多时候有些问题是系统无法解决的，例如，磁盘坏道、开源系统bug，这类故障只能采取规避措施。系统能够自己解决的故障，大部分是和系统本身功能相关的
后续规划
综合前面的分析，就可以看出哪些故障我们目前还缺乏对应的措施，哪些己有措施还不够，针对这些不足的地方，再结合风险程度进行排序，给出后续的改进规划。这些规划既可以是技术手段，也可以是管理手段；可以是规避措施，也可以是解决措施。同时需要考虑资源的投入情况，优先将风险程度高的系统隐患解决。
例如：
- 地震导致机房业务中断，这个故障模式就无法解决，只能通过备份中心规避，尽量减少影响；而机柜断电导致机房业务中断,可以通过将业务机器分散在不同机柜来规避
- 敏感数据泄露：这个故障模式可以通过数据库加密的技术手段来解决
- MongoDB 断电丢数据：这个故障模式可以通过将数据冗余一份在 MySQL 中，在故障情况下重建数据来规避影响