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下文中我说的可能对，也可能不对，鉴于笔者程度无限，请君自辨。有问题欢送大家找我探讨~
零碎性能三指标
要想了解异地多活，咱们须要从架构设计的准则说起
现如今，咱们开发一个软件系统，对其要求越来越高，一个好的软件架构应该遵循以下 3 个准则：
- 高性能
- 高可用
- 易扩大
- 高性能：零碎领有更大流量的解决能力，同时接口返回的速度应该尽可能的快。
- 易扩大：零碎在迭代新性能的时候，可能以最小的代价去扩大，零碎遇到流量压力的时候，能够在不改变代码的前提上来扩容零碎。
- 高可用：通常由两个指标来掂量，别离是均匀故障工夫和故障复原工夫
不同的软件，不同阶段的公司，产品开发的不同阶段，对这些指标的要求是不一样的：比方一个初创公司，这个时候用户、流量最重要，开发性能，让页面尽可能好看，做产品比其余指标更重要；当流量上来了之后，怎么尽可能缩短响应工夫，让零碎能解决的 QPS 更大，就成了至关重要的问题；当产品应用的人数足够多，影响力足够大，可用性的重要就凸现进去了，怎么保证系统尽可能稳固，不出问题，对于公司来说才是最重要的。
零碎产生故障是不可避免的，尤其是规模越大的零碎，相互之间的调用也更加简单，对于硬件的要求也越高，从实践上来说产生问题的概率也越大。这些故障个别提当初 3 个方面：
- 硬件故障：CPU 内存 磁盘 网卡 交换机 路由器
- 软件问题：代码 BUG 版本迭代 线上故障等等
- 不可抗力：地震 旱灾 火灾 和平
咱们通常用 N 个 9 来示意零碎的可用性高不高，从数据上能看进去，越到前面零碎可用性带来的均匀受害是越小的，然而难度是指数级别回升的。咱们平时写的小玩具和企业级的利用差异也无非是这几个方面：高并发、高性能、高可用。
这些危险随时都有可能产生，所以在面对故障的时候，零碎是否以【最快】的速度复原，就成了可用性的要害。
如何做到疾速复原呢？
异地多活 就是为了解决这个问题，而提出的高效解决方案
单机房
单机
客户端申请先进来，业务利用读写数据库，返回后果
这里的数据库是单机部署的，所以有一个致命的毛病：一旦遭逢意外，例如磁盘损坏、操作系统异样、误删数据，这意味着所有数据就全副【失落】了，这个损失是微小的
备份
咱们能够对数据做备份，将数据库文件【定期】copy 到另一台机器上，这样即便原机器失落数据，仍旧能够通过备份把数据【复原】回来，以此保障数据安全
这个计划施行起来尽管比较简单，但存在两个问题
- 复原须要工夫：业务须要先停机，在复原数据，这段时间服务是不可用的，对于一个零碎来说这显然不能忍耐
- 数据不残缺：因为是定期备份，数据必定不是最新的，会有丢数据的危险。这里补充一句，其实古代零碎想要做到数据实时强一致性，简直是不可能的
主从
能够在另一台机器上，再部署一个数据库实例，成为这个原实例的正本，让两者放弃【实时同步】，这里的实时同步要打上引号，因为两台机器有网络隔离，永远不可能真正的实时同步，比方当主库写一条数据，还没同步的时候就宕机了，这个时候从库就会有丢数据的可能。
咱们个别把原实例称为主库（master），新实例称作从库（slave），这个计划的长处在于
- 数据完整性高：主从正本实时同步，数据差别很小
- 抗故障能力晋升：主库有任何异样，从库能够随时切换为主库，持续提供服务
- 读性能提醒：从库能够间接用来读
主从 + 多机器
同样的，业务利用也也能够在其余机器部署一份，防止单点。因为业务利用通常是【无状态】的，这里的无状态很好了解，业务代码的逻辑局部（除去数据库的局部），在什么机器上都能跑，且不会对机器造成长久化的影响，不像数据库一样存储数据，所以间接部署即可，非常简单。
因为业务利用部署了多个，所以当初还须要一个接入层，来做申请的负载平衡，个别是用 nginx 或者是 lvs，这样当一台机器宕机之后，另一台机器也能够【接管】所有流量，继续提供服务。
进步可用性的核心思想
从这些计划能够看出，晋升可用性的要害思路就是：冗余
放心一个实例故障，那就部署多个实例；放心一个机器宕机，那就部署多台机器；放心一个数据库可能会崩而后丢数据，那就多整几个数据库；这种冗余的思维放在机房层面，就产生了同城灾备、同城双活等计划；放在城市层面，就产生了两地三核心、异地双活、异地多活等计划
以上说的计划还是有毛病的，因为利用尽管部署了多台机器，然而这些机器的散布状况，咱们并没有去深究。
而一个机房有很多服务器，这些服务器通常会散布在一个个【机柜】上，如果应用的机器刚好在一个机柜，还是存在危险。
如果恰好链接这个机柜的交换机 / 路由器产生故障，那么你的利用仍旧有【不可用】的危险
哪怕是在不同机柜上，依旧会有危险，因为它们始终还是属于一个机房。
机房的故障率从事实角度来剖析其实真的很低，建设一个机房的要求是很高的，地理位置、温湿度管制、备用电源等等。机房厂商会在各方面做好防护，但即便这样，还是有以下事变
- 15 年支付宝因为光纤被挖断，5 小时无法访问支付宝
- 21 年 b 站服务器着火，3 小时无法访问
- 21 年富途证券服务器断电，2 小时无法访问
可见，哪怕机房级别的防护曾经做的足够好，但只有有概率呈现问题，那现实情况就有可能产生。尽管概率很小，但一旦产生，就会造成重大损失。
像前文所说的一样，不同体量的零碎，关注的重点是不一样的。小零碎关注的重点是用户，这个阶段用户的规模、增长就是所有。在用户体量上来之后，会重点关注性能，优化接口响应工夫，接口打开速度等等。这个阶段更多的是关注用户体验，而体量再大上来，可用性就会变得尤为重要。像微信、支付宝这种全民级别的利用，如果机房产生一次故障，那么影响和损失都是微小的
咱们该如何应答机房级别的故障呢？没错，还是冗余
多机房
同城灾备
简略起见，能够在同一个城市再搭建一个机房，原机房为 A，新机房为 B，这两个机房的网络用一条【专线】连通。
为了防止 A 机房故障导致数据失落，所以咱们须要把数据在 B 机房也做【定时备份】。这种计划，咱们成为【冷备】。因为 B 机房只做备份，不提供服务，只有在 A 机房故障的时候才会弃用。
或者能够把 AB 之间的关系换成主从的关系，这样不仅能进步零碎吞吐量，也可能更加保证数据的完整性
在这个计划的构想中，如果 A 机房真挂掉了，要想保障服务不中断，还须要做这些事件
- B 机房所有从库升级成主库
- 在 B 机房部署利用，启动服务
- 部署接入层，配置转发规定
- DNS 指向 B 机房接入层，接入流量，业务复原
整个过程的每一步须要人为染指，且须要破费大量工夫，回复之前整个服务还是不可用的，如果想要做到故障之后立刻【切换】，就须要思考上面这种架构
这样的话，A 机房整个挂掉，咱们只须要做两件事
- B 机房所有从库晋升为主库
- DNS 指向 B 机房接入层，接入流量，业务回复
这种计划咱们叫【热备】，热备相比于冷备的最大长处是随时可切换，不同点有须要多加一层应用层和接入层，同时数据库层面的定时备份变成了实时备份，这些都是须要额定开销的。咱们把这两个计划统称为：同城灾备
同城灾备的最大劣势在于，咱们不必放心【机房】级别的故障了，一个机房产生危险，咱们只须要把流量切换到另一个机房，当然这不肯定会没有问题，比方冷备的问题是之前的备用系统没有通过流量的测试，不肯定能扛得住；热备也是，瘫了一个主零碎，那么备用系统的压力范畴，也不肯定能抗住。
同城双活
尽管有了应答机房故障的解决方案，然而有个问题是不能疏忽的：A 机房挂掉，全副流量切到 B 机房，B 机房是否真的能如咱们所愿，失常提供服务？
另外从老本的角度上看，咱们新部署一个机房，须要购买很多硬件资源，破费老本也是十分昂扬的，如果只是放在那里不去应用，是很浪费资源的一种体现。
因而咱们须要让 B 机房也接入流量，实时提供服务
只须要把 B 机房的接入层 IP 地址，退出到 dns 服务中，这样 B 机房从下层就能够有流量进来了
这里有一个新问题：B 机房的存储都是从库，而从库默认都是不可写的，也就是说 B 机房是解决不了写申请的。这个问题就应该在业务应用层解决，须要辨别读写拆散，个别是通过中间件实现，写流量给 A 机房，读流量能够给两个机房
这种架构有什么问题呢？
两地三核心
因为把两个机房当成一个整体来布局，如果是一个城市的话，当整个城市产生自然灾害的时候，例如地震、旱灾，那么仍旧可能有【全局覆没】的危险
这个时候就能够将备份机房放在另一个城市
两地三核心就是指两个城市，三个机房，其中 2 个机房在同一个城市，并且同时提供服务，第三个机房部署在异地，制作数据灾备。
这种架构计划，通常用在银行、金融、政企相干的我的项目中，问题还是启用后的服务，不确定是否如期工作。
所以想要真正抵挡城市级别的故障，越来越多的互联网公司，开始施行【异地双活】
异地双活
次要问题是跨机房的提早调用，当 B 地的利用去跨区域读写 A 地的存储，网络提早就会让整个申请变得十分慢。而要解决这个问题，就必须在存储层做革新了。
B 机房的存储不再是从库，而也要变为主库，同时两个机房的数据还要【相互同步】，无论客户端写哪一个机房，都要把数据同步到另一个机房。因为只有两个机房都领有全量数据，能力反对任意切换机房，继续提供服务。MySQL 自身是提供了双主架构的，反对双向数据复制，但平时用的不多。而且 Redis、mongoDB 等数据库是没有这个性能的，所以必须开发对应的【数据同步中间件】来实现双向同步的性能。
除了数据库这种有状态的软件之外，通常还会用到音讯队列，例如 rabbitMQ，kafka 等，这些也是有状态的服务，所以它们也须要开发双向同步的中间件，反对任意机房写入数据，同步至另一个机房
业界开源出了很多数据同步中间件，例如阿里的 canal、redisshake、mongoshake，可别离在两个机房同步 MySQL、REDIS、MONGODB 数据
这样的话有一个新的问题，两个机房都能够写，如果操作的是同一条数据，就很容易产生竞态的问题
别离有两个计划
- 音讯同步中间件要有主动解决数据的能力，辨别出操作的先后顺序
- 从源头防止数据抵触的产生
个别都是采纳第二种计划：在最上层接入流量的时候，就不要让抵触的状况产生。
具体来讲就是将用户辨别开，局部用户申请固定达到北京机房，其余用户申请固定打到上海机房。进入某个机房的用户申请，之后的所有业务操作，都在这一个机房内实现，从本源上防止【跨机房】。
这时候须要在接入层之上，再部署一个路由层，本人配置路由规定，把用户分流到不同的机房内。
一般来说有三种形式
- 按业务类型分片，比方某个子域的申请固定全打在某个机房
- 间接哈希分片，先对申请进行哈希，再对机房的数量进行取模，这样能够保障流量均匀分布到某个机房，然而对于某些申请来说可能速度会慢，比方一个新疆的申请，打到了广州机房，网络提早就会比打在西安机房大
- 按地理位置分片，申请只会打在间隔本人最近的机房，解决申请的速度快，然而流量不平均
异地多活
把异地双活的思维推到多个城市，部署多个机房
本文由 mdnice 多平台公布