分类： 云计算
2022-10-09 16:26:56
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。
我曾经有幸深度参与过一个中等互联网公司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。
什么是系统可用性
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。
它们是：
1）高性能；
2）高可用；
3）易扩展。
其中：
1）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）；
2）易扩展：表示系统在迭代新功能时，能以{BANNED}最佳小的代价去扩展，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：
1）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；
2）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。
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「{BANNED}最佳快」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。
本文余下的内容，我将会从一个{BANNED}最佳简单的系统出发，带你一步步演化出一个支持「异地多活」的系统架构。即时通讯聊天软件app开发可以加蔚可云的v：weikeyun24咨询
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。
单机架构
我们从{BANNED}最佳简单的开始讲起。
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：即一旦遭遇意外（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。
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「{BANNED}最佳新」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。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。
主从副本架构
针对上节中单机架构的问题，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」。
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：
1）数据完整性高：主从副本实时同步，数据「差异」很小；
2）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；
3）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。
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。
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。
但这种方案还有什么风险吗？
一个容易被可忽视的风险
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（墨菲定律）。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？
1）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；
2）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；
3）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。
