详解异地多活

川长思鸟来 2022-08-28 03:55 187阅读 0赞

在软件开发领域，「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听过它，但很少人理解其中的原理。

**异地多活到底是什么？为什么需要异地多活？它到底解决了什么问题？究竟是怎么解决的？**

这些疑问，想必是每个程序看到异地多活这个名词时，都想要搞明白的问题。

有幸，我曾经深度参与过一个中等互联网公司，建设异地多活系统的设计与实施过程。所以今天，我就来和你聊一聊异地多活背后的的实现原理。

认真读完这篇文章，我相信你会对异地多活架构，有更加深刻的理解。

**这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。**

![图片][a8ee5f74056b6fa8aa2309414347dfd8.png]

# 01 系统可用性 #

要想理解异地多活，我们需要从架构设计的原则说起。

现如今，我们开发一个软件系统，对其要求越来越高，如果你了解一些「架构设计」的要求，就知道一个好的软件架构应该遵循以下 3 个原则：

1.  高性能
2.  高可用
3.  易扩展

其中，高性能意味着系统拥有更大流量的处理能力，更低的响应延迟。例如 1 秒可处理 10W 并发请求，接口响应时间 5 ms 等等。

易扩展表示系统在迭代新功能时，能以最小的代价去扩展，系统遇到流量压力时，可以在不改动代码的前提下，去扩容系统。

而「高可用」这个概念，看起来很抽象，怎么理解它呢？通常用 2 个指标来衡量：

*  **平均故障间隔 MTBF**（Mean Time Between Failure）：表示两次故障的间隔时间，也就是系统「正常运行」的平均时间，这个时间越长，说明系统稳定性越高
 *  **故障恢复时间 MTTR**（Mean Time To Repair）：表示系统发生故障后「恢复的时间」，这个值越小，故障对用户的影响越小

可用性与这两者的关系：

> 可用性（Availability）= MTBF / (MTBF + MTTR) \* 100%

这个公式得出的结果是一个「比例」，通常我们会用「N 个 9」来描述一个系统的可用性。

从这张图你可以看到，要想达到 4 个 9 以上的可用性，平均每天故障时间必须控制在 10 秒以内。

也就是说，只有故障的时间「越短」，整个系统的可用性才会越高，每提升 1 个 9，都会对系统提出更高的要求。

我们都知道，系统发生故障其实是不可避免的，尤其是规模越大的系统，发生问题的概率也越大。这些故障一般体现在 3 个方面：

1.  **硬件故障**：CPU、内存、磁盘、网卡、交换机、路由器
2.  **软件问题**：代码 Bug、版本迭代
3.  **不可抗力**：地震、水灾、火灾、战争

这些风险随时都有可能发生。所以，在面对故障时，我们的系统能否以「**最快**」的速度恢复，就成为了可用性的关键。

可如何做到快速恢复呢？

这篇文章要讲的「异地多活」架构，就是为了解决这个问题，而提出的高效解决方案。

下面，我会从一个最简单的系统出发，带你一步步演化出一个支持「异地多活」的系统架构。

在这个过程中，你会看到一个系统会遇到哪些可用性问题，以及为什么架构要这样演进，从而理解异地多活架构的意义。

# 02 单机架构 #

我们从最简单的开始讲起。

假设你的业务处于起步阶段，体量非常小，那你的架构是这样的：

这个架构模型非常简单，客户端请求进来，业务应用读写数据库，返回结果，非常好理解。

但需要注意的是，这里的数据库是「单机」部署的，所以它有一个致命的缺点：一旦遭遇意外，例如磁盘损坏、操作系统异常、误删数据，那这意味着所有数据就全部「丢失」了，这个损失是巨大的。

如何避免这个问题呢？我们很容易想到一个方案：**备份**。

![图片][254be28e010d9df1cde21ca113304236.png]

你可以对数据做备份，把数据库文件「定期」cp 到另一台机器上，这样，即使原机器丢失数据，你依旧可以通过备份把数据「恢复」回来，以此保证数据安全。

这个方案实施起来虽然比较简单，但存在 2 个问题：

1.  **恢复需要时间**：业务需先停机，再恢复数据，停机时间取决于恢复的速度，恢复期间服务「不可用」
2.  **数据不完整**：因为是定期备份，数据肯定不是「最新」的，数据完整程度取决于备份的周期

很明显，你的数据库越大，意味故障恢复时间越久。那按照前面我们提到的「高可用」标准，这个方案可能连 1 个 9 都达不到，远远无法满足我们对可用性的要求。

那有什么更好的方案，既可以快速恢复业务？还能尽可能保证数据完整性呢？

这时你可以采用这个方案：**主从副本**。

# 03 主从副本 #

你可以在另一台机器上，再部署一个数据库实例，让这个新实例成为原实例的「副本」，让两者保持「实时同步」，就像这样：

![图片][e573cb6708faf768ca9415d61a7f0554.png]

我们一般把原实例叫作主库（master），新实例叫作从库（slave）。这个方案的优点在于：

*  **数据完整性高**：主从副本实时同步，数据「差异」很小
 *  **抗故障能力提升**：主库有任何异常，从库可随时「切换」为主库，继续提供服务
 *  **读性能提升**：业务应用可直接读从库，分担主库「压力」读压力

这个方案不错，不仅大大提高了数据库的可用性，还提升了系统的读性能。

同样的思路，你的「业务应用」也可以在其它机器部署一份，避免单点。因为业务应用通常是「无状态」的（不像数据库那样存储数据），所以直接部署即可，非常简单。

![图片][f3df59e4529ac43ac86857a45967f403.png]

因为业务应用部署了多个，所以你现在还需要部署一个「接入层」，来做请求的「负载均衡」（一般会使用 nginx 或 LVS），这样当一台机器宕机后，另一台机器也可以「接管」所有流量，持续提供服务。

![图片][6e544769393c19b308bdc42242a8ba3d.png]

从这个方案你可以看出，提升可用性的关键思路就是：**冗余**。

没错，担心一个实例故障，那就部署多个实例，担心一个机器宕机，那就部署多台机器。

到这里，你的架构基本已演变成主流方案了，之后开发新的业务应用，都可以按照这种模式去部署。

![图片][badf71511c4e91a1cc7ffd0d09223c0c.png]

但这种方案还有什么风险吗？

# 04 风险不可控 #

现在让我们把视角下放，把焦点放到具体的「部署细节」上来。

按照前面的分析，为了避免单点故障，你的应用虽然部署了多台机器，但这些机器的分布情况，我们并没有去深究。

而一个机房有很多服务器，这些服务器通常会分布在一个个「机柜」上，如果你使用的这些机器，刚好在一个机柜，还是存在风险。

如果恰好连接这个机柜的交换机 / 路由器发生故障，那么你的应用依旧有「不可用」的风险。

> 虽然交换机 / 路由器也做了路线冗余，但不能保证一定不出问题。

部署在一个机柜有风险，那把这些机器打散，分散到不同机柜上，是不是就没问题了？

这样确实会大大降低出问题的概率。但我们依旧不能掉以轻心，因为无论怎么分散，它们总归还是在一个相同的环境下：**机房**。

那继续追问，机房会不会发生故障呢？

一般来讲，建设一个机房的要求其实是很高的，地理位置、温湿度控制、备用电源等等，机房厂商会在各方面做好防护。但即使这样，我们每隔一段时间还会看到这样的新闻：

*  2015 年 5 月 27 日，杭州市某地光纤被挖断，近 3 亿用户长达 5 小时无法访问支付宝
 *  2021 年 7 月 13 日，B 站部分服务器机房发生故障，造成整站持续 3 个小时无法访问
 *  2021 年 10 月 9 日，富途证券服务器机房发生电力闪断故障，造成用户 2 个小时无法登陆、交易
 *  ...

可见，即使机房级别的防护已经做得足够好，但只要有「概率」出问题，那现实情况就有可能发生。虽然概率很小，但一旦真的发生，影响之大可见一斑。

看到这里你可能会想，机房出现问题的概率也太小了吧，工作了这么多年，也没让我碰上一次，有必要考虑得这么复杂吗？

但你有没有思考这样一个问题：**不同体量的系统，它们各自关注的重点是什么？**

体量很小的系统，它会重点关注「用户」规模、增长，这个阶段获取用户是一切。等用户体量上来了，这个阶段会重点关注「性能」，优化接口响应时间、页面打开速度等等，这个阶段更多是关注用户体验。

等体量再大到一定规模后你会发现，「可用性」就变得尤为重要。像微信、支付宝这种全民级的应用，如果机房发生一次故障，那整个影响范围可以说是非常巨大的。

所以，再小概率的风险，我们在提高系统可用性时，也不能忽视。

分析了风险，再说回我们的架构。那到底该怎么应对机房级别的故障呢？

没错，还是**冗余**。

# 05 同城灾备 #

想要抵御「机房」级别的风险，那应对方案就不能局限在一个机房内了。

现在，你需要做机房级别的冗余方案，也就是说，你需要再搭建一个机房，来部署你的服务。

简单起见，你可以在「同一个城市」再搭建一个机房，原机房我们叫作 A 机房，新机房叫 B 机房，这两个机房的网络用一条「专线」连通。

![图片][9040e6eb0a9ed1edbbe6e0e6aae69895.png]

有了新机房，怎么把它用起来呢？这里还是要优先考虑「数据」风险。

为了避免 A 机房故障导致数据丢失，所以我们需要把数据在 B 机房也存一份。最简单的方案还是和前面提到的一样：**备份**。

A 机房的数据，定时在 B 机房做备份（拷贝数据文件），这样即使整个 A 机房遭到严重的损坏，B 机房的数据不会丢，通过备份可以把数据「恢复」回来，重启服务。

![图片][dc87afb77b3640b96ab5a1b90f072fb6.png]

这种方案，我们称之为「**冷备**」。为什么叫冷备呢？因为 B 机房只做备份，不提供实时服务，它是冷的，只会在 A 机房故障时才会启用。

但备份的问题依旧和之前描述的一样：数据不完整、恢复数据期间业务不可用，整个系统的可用性还是无法得到保证。

所以，我们还是需要用「主从副本」的方式，在 B 机房部署 A 机房的数据副本，架构就变成了这样：

![图片][a6a10d47fe265bd4e0cf7c659271c608.png]

这样，就算整个 A 机房挂掉，我们在 B 机房也有比较「完整」的数据。

数据是保住了，但这时你需要考虑另外一个问题：**如果 A 机房真挂掉了，要想保证服务不中断，你还需要在 B 机房「紧急」做这些事情**：

1.  B 机房所有从库提升为主库
2.  在 B 机房部署应用，启动服务
3.  部署接入层，配置转发规则
4.  DNS 指向 B 机房，接入流量，业务恢复

看到了么？A 机房故障后，B 机房需要做这么多工作，你的业务才能完全「恢复」过来。

你看，整个过程需要人为介入，且需花费大量时间来操作，恢复之前整个服务还是不可用的，这个方案还是不太爽，如果能做到故障后立即「切换」，那就好了。

因此，要想缩短业务恢复的时间，你必须把这些工作在 B 机房「**提前**」做好，也就是说，你需要在 B 机房提前部署好接入层、业务应用，等待随时切换。架构就变成了这样：

![图片][491e9cd15d85a66eaafa85da0ce5af0c.png]

这样的话，A 机房整个挂掉，我们只需要做 2 件事即可：

1.  B 机房所有从库提升为主库
2.  DNS 指向 B 机房，接入流量，业务恢复

这样一来，恢复速度快了很多。

到这里你会发现，B 机房从最开始的「空空如也」，演变到现在，几乎是「**镜像**」了一份 A 机房的所有东西，从最上层的接入层，到中间的业务应用，到最下层的存储。

两个机房唯一的区别是，**A 机房的存储都是主库，而 B 机房都是从库**。

这种方案，我们把它叫做「**热备**」。

热的意思是指，B 机房处于「待命」状态，A 故障后 B 可以随时「接管」流量，继续提供服务。热备相比于冷备最大的优点是：**随时可切换**。

无论是冷备还是热备，因为它们都处于「备用」状态，所以我们把这两个方案统称为：**同城灾备**。

同城灾备的最大优势在于，我们再也不用担心「机房」级别的故障了，一个机房发生风险，我们只需把流量切换到另一个机房即可，可用性再次提高，是不是很爽？（后面还有更爽的）

# 06 同城双活 #

我们继续来看这个架构。

虽然我们有了应对机房故障的解决方案，但这里有个问题是我们不能忽视的：**A 机房挂掉，全部流量切到 B 机房，B 机房能否真的如我们所愿，正常提供服务？**

这是个值得思考的问题。

这就好比有两支军队 A 和 B，A 军队历经沙场，作战经验丰富，而 B 军队只是后备军，除了有军人的基本素养之外，并没有实战经验，战斗经验基本为 0。

如果 A 军队丧失战斗能力，需要 B 军队立即顶上时，作为指挥官的你，肯定也会担心 B 军队能否真的担此重任吧？

我们的架构也是如此，此时的 B 机房虽然是随时「待命」状态，但 A 机房真的发生故障，我们要把全部流量切到 B 机房，其实是不敢百分百保证它可以「如期」工作的。

你想，我们在一个机房内部署服务，还总是发生各种各样的问题，例如：发布应用的版本不一致、系统资源不足、操作系统参数不一样等等。现在多部署一个机房，这些问题只会增多，不会减少。

另外，从「成本」的角度来看，我们新部署一个机房，需要购买服务器、内存、硬盘、带宽资源，花费成本也是非常高昂的，只让它当一个后备军，未免也太「大材小用」了！

因此，我们需要让 B 机房也接入流量，实时提供服务，这样做的好处，**一是可以实时训练这支后备军，让它达到与 A 机房相同的作战水平，随时可切换，二是 B 机房接入流量后，可以分担 A 机房的流量压力**。这才是把 B 机房资源优势，发挥最大化的最好方案！

那怎么让 B 机房也接入流量呢？很简单，就是把 B 机房的接入层 IP 地址，加入到 DNS 中，这样，B 机房从上层就可以有流量进来了。

![图片][e37e6f19ef76e9aaf296c399082456ee.png]

但这里有一个问题：别忘了，B 机房的存储，现在可都是 A 机房的「从库」，从库默认可都是「不可写」的，B 机房的写请求打到本机房存储上，肯定会报错，这还是不符合我们预期。怎么办？

这时，你就需要在「业务应用」层做改造了。

你的业务应用在操作数据库时，需要区分「**读写分离**」（一般用中间件实现），即两个机房的「读」流量，可以读任意机房的存储，但「写」流量，只允许写 A 机房，因为主库在 A 机房。

![图片][390a33abdd9e1042d7ce17b0a1724053.png]

这会涉及到你用的所有存储，例如项目中用到了 MySQL、Redis、MongoDB 等等，操作这些数据库，都需要区分读写请求，所以这块需要一定的业务「改造」成本。

因为 A 机房的存储都是主库，所以我们把 A 机房叫做「**主机房**」，B 机房叫「**从机房**」。

两个机房部署在「同城」，物理距离比较近，而且两个机房用「专线」网络连接，虽然跨机房访问的延迟，比单个机房内要大一些，但整体的延迟还是可以接受的。

业务改造完成后，B 机房可以慢慢接入流量，从 10%、30%、50% 逐渐覆盖到 100%，你可以持续观察 B 机房的业务是否存在问题，有问题及时修复，逐渐让 B 机房的工作能力，达到和 A 机房相同水平。

现在，因为 B 机房实时接入了流量，此时如果 A 机房挂了，那我们就可以「大胆」地把 A 的流量，全部切换到 B 机房，完成快速切换！

到这里你可以看到，我们部署的 B 机房，在物理上虽然与 A 有一定距离，但整个系统从「逻辑」上来看，我们是把这两个机房看做一个「整体」来规划的，也就是说，相当于把 2 个机房当作 1 个机房来用。

这种架构方案，比前面的同城灾备更「进了一步」，B 机房实时接入了流量，还能应对随时的故障切换，这种方案我们把它叫做「**同城双活**」。

因为两个机房都能处理业务请求，这对我们系统的内部维护、改造、升级提供了更多的可实施空间（流量随时切换），现在，整个系统的弹性也变大了，是不是更爽了？

那这种架构有什么问题呢？

# 07 两地三中心 #

还是回到风险上来说。

虽然我们把 2 个机房当做一个整体来规划，但这 2 个机房在物理层面上，还是处于「一个城市」内，如果是整个城市发生自然灾害，例如地震、水灾（河南水灾刚过去不久），那 2 个机房依旧存在「全局覆没」的风险。

真是防不胜防啊？怎么办？没办法，继续冗余。

但这次冗余机房，就不能部署在同一个城市了，你需要把它放到距离更远的地方，部署在「异地」。

> 通常建议两个机房的距离要在 1000 公里以上，这样才能应对城市级别的灾难。

假设之前的 A、B 机房在北京，那这次新部署的 C 机房可以放在上海。

按照前面的思路，把 C 机房用起来，最简单粗暴的方案还就是做「冷备」，即定时把 A、B 机房的数据，在 C 机房做备份，防止数据丢失。

![图片][f03a7a862e715cdb1ca22db5296df2bc.png]

这种方案，就是我们经常听到的「**两地三中心**」。

**两地是指 2 个城市，三中心是指有 3 个机房，其中 2 个机房在同一个城市，并且同时提供服务，第 3 个机房部署在异地，只做数据灾备。**

这种架构方案，通常用在银行、金融、政企相关的项目中。它的问题还是前面所说的，启用灾备机房需要时间，而且启用后的服务，不确定能否如期工作。

所以，要想真正的抵御城市级别的故障，越来越多的互联网公司，开始实施「**异地双活**」。

# 08 伪异地双活 #

这里，我们还是分析 2 个机房的架构情况。我们不再把 A、B 机房部署在同一个城市，而是分开部署，例如 A 机房放在北京，B 机房放在上海。

前面我们讲了同城双活，那异地双活是不是直接「照搬」同城双活的模式去部署就可以了呢？

事情没你想的那么简单。

如果还是按照同城双活的架构来部署，那异地双活的架构就是这样的：

![图片][30d2c1852f2958e0d30bb097f57f8d3e.png]

注意看，两个机房的网络是通过「**跨城专线**」连通的。

此时两个机房都接入流量，那上海机房的请求，可能要去读写北京机房的存储，这里存在一个很大的问题：**网络延迟**。

因为两个机房距离较远，受到物理距离的限制，现在，两地之间的网络延迟就变成了「**不可忽视**」的因素了。

北京到上海的距离大约 1300 公里，即使架设一条高速的「网络专线」，光纤以光速传输，一个来回也需要近 10ms 的延迟。

况且，网络线路之间还会经历各种路由器、交换机等网络设备，实际延迟可能会达到 30ms ~ 100ms，如果网络发生抖动，延迟甚至会达到 1 秒。

> 不止是延迟，远距离的网络专线质量，是远远达不到机房内网络质量的，专线网络经常会发生延迟、丢包、甚至中断的情况。总之，不能过度信任和依赖「跨城专线」。

你可能会问，这点延迟对业务影响很大吗？影响非常大！

试想，一个客户端请求打到上海机房，上海机房要去读写北京机房的存储，一次跨机房访问延迟就达到了 30ms，这大致是机房内网网络（0.5 ms）访问速度的 60 倍（30ms / 0.5ms），一次请求慢 60 倍，来回往返就要慢 100 倍以上。

而我们在 App 打开一个页面，可能会访问后端几十个 API，每次都跨机房访问，整个页面的响应延迟有可能就达到了**秒级**，这个性能简直惨不忍睹，难以接受。

看到了么，虽然我们只是简单的把机房部署在了「异地」，但「同城双活」的架构模型，在这里就不适用了，还是按照这种方式部署，这是「伪异地双活」！

那如何做到真正的异地双活呢？

# 09 真正的异地双活 #

既然「跨机房」调用延迟是不容忽视的因素，那我们只能尽量避免跨机房「调用」，规避这个延迟问题。

也就是说，上海机房的应用，不能再「跨机房」去读写北京机房的存储，只允许读写上海本地的存储，实现「就近访问」，这样才能避免延迟问题。

还是之前提到的问题：上海机房存储都是从库，不允许写入啊，除非我们只允许上海机房接入「读流量」，不接收「写流量」，否则无法满足不再跨机房的要求。

很显然，只让上海机房接收读流量的方案不现实，因为很少有项目是只有读流量，没有写流量的。所以这种方案还是不行，这怎么办？

此时，你就必须在「**存储层**」做改造了。

要想上海机房读写本机房的存储，那上海机房的存储不能再是北京机房的从库，而是也要变为「主库」。

你没看错，两个机房的存储必须都是「**主库**」，而且两个机房的数据还要「**互相同步**」数据，即客户端无论写哪一个机房，都能把这条数据同步到另一个机房。

因为只有两个机房都拥有「全量数据」，才能支持任意切换机房，持续提供服务。

怎么实现这种「双主」架构呢？它们之间如何互相同步数据？

如果你对 MySQL 有所了解，MySQL 本身就提供了双主架构，它支持双向复制数据，但平时用的并不多。而且 Redis、MongoDB 等数据库并没有提供这个功能，所以，你必须开发对应的「**数据同步中间件**」来实现双向同步的功能。

此外，除了数据库这种有状态的软件之外，你的项目通常还会使用到消息队列，例如 RabbitMQ、Kafka，这些也是有状态的服务，所以它们也需要开发双向同步的中间件，支持任意机房写入数据，同步至另一个机房。

看到了么，这一下子复杂度就上来了，单单针对每个数据库、队列开发同步中间件，就需要投入很大精力了。

> 业界也开源出了很多数据同步中间件，例如阿里的 Canal、RedisShake、MongoShake，可分别在两个机房同步 MySQL、Redis、MongoDB 数据。
> 
> 很多有能力的公司，也会采用自研同步中间件的方式来做，例如饿了么、协程、美团都开发了自己的同步中间件。
> 
> 我也有幸参与设计开发了 MySQL、Redis/Codis、MongoDB 的同步中间件，有时间写一篇文章详细聊聊实现细节，欢迎持续关注。:)

现在，整个架构就变成了这样：

![图片][d248c68caeaa6301f35746e3f5cd6e84.png]

注意看，两个机房的存储层都互相同步数据的。有了数据同步中间件，就可以达到这样的效果：

*  北京机房写入 X = 1
 *  上海机房写入 Y = 2
 *  数据通过中间件双向同步
 *  北京、上海机房都有 X = 1、Y = 2 的数据

这里我们用中间件双向同步数据，就不用再担心专线问题，专线出问题，我们的中间件可以自动重试，直到成功，达到数据最终一致。

但这里还会遇到一个问题，两个机房都可以写，操作的不是同一条数据那还好，如果修改的是同一条的数据，发生冲突怎么办？

*  用户短时间内发了 2 个修改请求，都是修改同一条数据
 *  一个请求落在北京机房，修改 X = 1（还未同步到上海机房）
 *  另一个请求落在上海机房，修改 X = 2（还未同步到北京机房）
 *  两个机房以哪个为准？

也就是说，在很短的时间内，同一个用户修改同一条数据，两个机房无法确认谁先谁后，数据发生「冲突」。

这是一个很严重的问题，系统发生故障并不可怕，可怕的是数据发生「错误」，因为修正数据的成本太高了。我们一定要避免这种情况的发生。解决这个问题，有 2 个方案。

**第一个方案**，数据同步中间件要有自动「合并」数据、解决「冲突」的能力。

这个方案实现起来比较复杂，要想合并数据，就必须要区分出「先后」顺序。我们很容易想到的方案，就是以「时间」为标尺，以「后到达」的请求为准。

但这种方案需要两个机房的「时钟」严格保持一致才行，否则很容易出现问题。例如：

*  第 1 个请求落到北京机房，北京机房时钟是 10:01，修改 X = 1
 *  第 2 个请求落到上海机房，上海机房时钟是 10:00，修改 X = 2

因为北京机房的时间「更晚」，那最终结果就会是 X = 1。但这里其实应该以第 2 个请求为准，X = 2 才对。

可见，完全「依赖」时钟的冲突解决方案，不太严谨。

所以，通常会采用**第二种方案**，从「**源头**」就避免数据冲突的发生。

# 10 如何实施异地双活 #

既然自动合并数据的方案实现成本高，那我们就要想，能否从源头就「避免」数据冲突呢？

这个思路非常棒！

从源头避免数据冲突的思路是：**在最上层接入流量时，就不要让冲突的情况发生。**

具体来讲就是，要在最上层就把用户「区分」开，部分用户请求固定打到北京机房，其它用户请求固定打到上海 机房，进入某个机房的用户请求，之后的所有业务操作，都在这一个机房内完成，从根源上避免「跨机房」。

所以这时，你需要在接入层之上，再部署一个「路由层」（通常部署在云服务器上），自己可以配置路由规则，把用户「分流」到不同的机房内。

![图片][90ae79bc486dafaefa71e66805ea6777.png]

但这个路由规则，具体怎么定呢？有很多种实现方式，最常见的我总结了 3 类：

1.  按业务类型分片
2.  直接哈希分片
3.  按地理位置分片

**1、按业务类型分片**

这种方案是指，按应用的「业务类型」来划分。

举例：假设我们一共有 4 个应用，北京和上海机房都部署这些应用。但应用 1、2 只在北京机房接入流量，在上海机房只是热备。应用 3、4 只在上海机房接入流量，在北京机房是热备。

这样一来，应用 1、2 的所有业务请求，只读写北京机房存储，应用 3、4 的所有请求，只会读写上海机房存储。

![图片][bf94abe03d02d82ee5b1372263329801.png]

这样按业务类型分片，也可以避免同一个用户修改同一条数据。

> 这里按业务类型在不同机房接入流量，还需要考虑多个应用之间的依赖关系，要尽可能的把完成「相关」业务的应用部署在同一个机房，避免跨机房调用。
> 
> 例如，订单、支付服务有依赖关系，会产生互相调用，那这 2 个服务在 A 机房接入流量。社区、发帖服务有依赖关系，那这 2 个服务在 B 机房接入流量。

**2、直接哈希分片**

这种方案就是，最上层的路由层，会根据用户 ID 计算「哈希」取模，然后从路由表中找到对应的机房，之后把请求转发到指定机房内。

举例：一共 200 个用户，根据用户 ID 计算哈希值，然后根据路由规则，把用户 1 - 100 路由到北京机房，101 - 200 用户路由到上海机房，这样，就避免了同一个用户修改同一条数据的情况发生。

![图片][b7e47fffd1b0dd2f86a212f4c9e29615.png]

**3、按地理位置分片**

这种方案，非常适合与地理位置密切相关的业务，例如打车、外卖服务就非常适合这种方案。

拿外卖服务举例，你要点外卖肯定是「就近」点餐，整个业务范围相关的有商家、用户、骑手，它们都是在相同的地理位置内的。

针对这种特征，就可以在最上层，按用户的「地理位置」来做分片，分散到不同的机房。

举例：北京、河北地区的用户点餐，请求只会打到北京机房，而上海、浙江地区的用户，请求则只会打到上海机房。这样的分片规则，也能避免数据冲突。

![图片][9c20c3b94889a5a491addd06402bd5a1.png]

> 提醒：这 3 种常见的分片规则，第一次看不太好理解，建议配合图多理解几遍。搞懂这 3 个分片规则，你才能真正明白怎么做异地多活。

总之，分片的核心思路在于，**让同一个用户的相关请求，只在一个机房内完成所有业务「闭环」，不再出现「跨机房」访问。**

阿里在实施这种方案时，给它起了个名字，叫做「**单元化**」。

> 当然，最上层的路由层把用户分片后，理论来说同一个用户只会落在同一个机房内，但不排除程序 Bug 导致用户会在两个机房「漂移」。
> 
> 安全起见，每个机房在写存储时，还需要有一套机制，能够检测「数据归属」，应用层操作存储时，需要通过中间件来做「兜底」，避免不该写本机房的情况发生。（篇幅限制，这里不展开讲，理解思路即可）

现在，两个机房就可以都接收「读写」流量（做好分片的请求），底层存储保持「双向」同步，两个机房都拥有全量数据，当任意机房故障时，另一个机房就可以「接管」全部流量，实现快速切换，简直不要太爽。

不仅如此，因为机房部署在异地，我们还可以更细化地「优化」路由规则，让用户访问就近的机房，这样整个系统的性能也会大大提升。

> 这里还有一种情况，是无法做数据分片的：**全局数据**。例如系统配置、商品库存这类需要强一致的数据，这类服务依旧只能采用写主机房，读从机房的方案，不做双活。
> 
> 双活的重点，是要优先保证「核心」业务先实现双活，并不是「全部」业务实现双活。

至此，我们才算实现了真正的「**异地双活**」！

> 到这里你可以看出，完成这样一套架构，需要投入的成本是巨大的。
> 
> 路由规则、路由转发、数据同步中间件、数据校验兜底策略，不仅需要开发强大的中间件，同时还要业务配合改造（业务边界划分、依赖拆分）等一些列工作，没有足够的人力物力，这套架构很难实施。

# 11 异地多活 #

理解了异地双活，那「异地多活」顾名思义，就是在异地双活的基础上，部署多个机房即可。架构变成了这样：

![图片][dbc9717ff08df6a1ed2c94602281f4e7.png]

这些服务按照「单元化」的部署方式，可以让每个机房部署在任意地区，随时扩展新机房，你只需要在最上层定义好分片规则就好了。

但这里还有一个小问题，随着扩展的机房越来越多，当一个机房写入数据后，需要同步的机房也越来越多，这个实现复杂度会比较高。

所以业界又把这一架构又做了进一步优化，把「网状」架构升级为「星状」：

![图片][deebe2ed9565a2ec08260e04459f884b.png]

这种方案必须设立一个「中心机房」，任意机房写入数据后，都只同步到中心机房，再由中心机房同步至其它机房。

这样做的好处是，一个机房写入数据，只需要同步数据到中心机房即可，不需要再关心一共部署了多少个机房，实现复杂度大大「简化」。

但与此同时，这个中心机房的「稳定性」要求会比较高。不过也还好，即使中心机房发生故障，我们也可以把任意一个机房，提升为中心机房，继续按照之前的架构提供服务。

至此，我们的系统彻底实现了「**异地多活**」！

多活的优势在于，**可以任意扩展机房「就近」部署。任意机房发生故障，可以完成快速「切换」**，大大提高了系统的可用性。

同时，我们也再也不用担心系统规模的增长，因为这套架构具有极强的「**扩展能力**」。

怎么样？我们从一个最简单的应用，一路优化下来，到最终的架构方案，有没有帮你彻底理解异地多活呢？

# 总结 #

好了，总结一下这篇文章的重点。

1、一个好的软件架构，应该遵循高性能、高可用、易扩展 3 大原则，其中「高可用」在系统规模变得越来越大时，变得尤为重要

2、系统发生故障并不可怕，能以「最快」的速度恢复，才是高可用追求的目标，异地多活是实现高可用的有效手段

3、提升高可用的核心是「冗余」，备份、主从副本、同城灾备、同城双活、两地三中心、异地双活，异地多活都是在做冗余

4、同城灾备分为「冷备」和「热备」，冷备只备份数据，不提供服务，热备实时同步数据，并做好随时切换的准备

5、同城双活比灾备的优势在于，两个机房都可以接入「读写」流量，提高可用性的同时，还提升了系统性能。虽然物理上是两个机房，但「逻辑」上还是当做一个机房来用

6、两地三中心是在同城双活的基础上，额外部署一个异地机房做「灾备」，用来抵御「城市」级别的灾害，但启用灾备机房需要时间

7、异地双活才是抵御「城市」级别灾害的更好方案，两个机房同时提供服务，故障随时可切换，可用性高。但实现也最复杂，理解了异地双活，才能彻底理解异地多活

8、异地多活是在异地双活的基础上，任意扩展多个机房，不仅又提高了可用性，还能应对更大规模的流量的压力，扩展性最强，是实现高可用的最终方案

# 后记 #

这篇文章我从「宏观」层面，向你介绍了异地多活架构的「核心」思路，整篇文章的信息量还是很大的，如果不太好理解，我建议你多读几遍。

因为篇幅限制，很多细节我并没有展开来讲。这篇文章更像是讲异地多活的架构之「道」，而真正实施的「术」，要考虑的点其实也非常繁多，因为它需要开发强大的「基础设施」才可以完成实施。

不仅如此，要想真正实现异地多活，还需要遵循一些原则，例如业务梳理、业务分级、数据分类、数据最终一致性保障、机房切换一致性保障、异常处理等等。同时，相关的运维设施、监控体系也要能跟得上才行。

宏观上需要考虑业务（微服务部署、依赖、拆分、SDK、Web 框架）、基础设施（服务发现、流量调度、持续集成、同步中间件、自研存储），微观上要开发各种中间件，还要关注中间件的高性能、高可用、容错能力，其复杂度之高，只有亲身参与过之后才知道。

我曾经有幸参与过，存储层同步中间件的设计与开发，实现过「跨机房」同步 MySQL、Redis、MongoDB 的中间件，踩过的坑也非常多。当然，这些中间件的设计思路也非常有意思，有时间单独分享一下这些中间件的设计思路。

值得提醒你的是，只有真正理解了「异地双活」，才能彻底理解「异地多活」。在我看来，从同城双活演变为异地双活的过程，是最为复杂的，最核心的东西包括，**业务单元化划分、存储层数据双向同步、最上层的分片逻辑**，这些是实现异地多活的重中之重。

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