如上图：
迁移之前，系统部署在机房A（M6）内，是单机房架构。迁移之后，系统部署在机房B（阿里云）内，换了一个机房。
《》有三结论：（1）单机房架构的核心是“全连接”；（2）机房迁移方案的设计目标是：平滑迁移，不停服务；可以分批迁移；随时可以回滚；（3）想要平滑的实施机房迁移，临时性的多机房架构不可避免；
【4】核心问题四，临时性多机房架构如何实施？
如前文所述，如果将单机房“全连接”架构复制到多机房，会有大量跨机房调用，极大增加请求时延，是业务无法接受的，要想降低这个时延，必须实施“同机房连接”。
多机房多活架构，什么是理想状态下的“同机房连接”？
如上图所示，多机房多活架构，最理想状态下，除了异步数据同步跨机房通讯，其他所有通讯均为“同机房连接”：（1）web连业务服务；（2）业务服务连基础服务；（3）服务连数据库，主库写，从库读，读写分离；上述架构，每个机房是一套独立的系统，仅仅通过异步数据同步获取全量数据，当发生机房故障时，将流量切到另一个机房，就能冗余“机房级”故障，实现高可用。
上述多机房架构存在什么问题？“异步数据同步”存在延时（例如：1min），这个延时的存在，会使得两个机房的数据不一致，从而导致严重的业务问题。
举个例子，某一个时刻，用户X有余额100元，两个机房都存储有该余额的精准数据，接下来：（1）余额100，X在北京（就近访问机房A）消费了80元，余额仅剩20元，该数据在1分钟后会同步到机房B；（2）余额100，X的夫人在广州（就近访问机房B）用X的账号消费了70元，余额剩余30元，该数据在1分钟后也会同步到机房A；
从而导致：（1）超额消费（100余额，却买了150的东西）；（2）余额异常（余额是20，还是30？）；
上述架构适合于什么业务场景？
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。
当每个机房都有很多全局业务数据的访问场景时，上述多机房架构并不适用，会存在大量数据不一致。但当每个机房都访问局部业务数据时，上述多机房架构仍然是可行的。
典型的业务：滴滴，快狗打车。
这些业务具备数据聚集效应：（1）下单用户在同一个城市；（2）接单司机在同一个城市；（3）交易订单在同一个城市；这类业务非常适合上述多机房多活架构，多个机房之间即使存在1分钟延时的“异步数据同步”，对业务也不会造成太大的影响。
多机房多活架构，做不到理想状态下的“同机房连接”，有没有折中方案？如果完全避免跨机房调用的理想状态做不到，就尽量做到“最小化”跨机房调用。
如上图所示，在非必须的情况下，优先连接同机房的站点与服务：（1）站点层只连接同机房的业务服务层；（2）业务服务层只连接同机房的基础服务层；（3）服务层只连接同机房的“读”库；（4）对于写库，没办法，只有跨机房读“写”库了；
该方案没有完全避免跨机房调用，但它做到了“最小化”跨机房调用，只有写请求是跨机房的。
但互联网的业务，绝大部分是读多写少的业务：（1）百度的搜索100%%是读业务；（2）京东淘宝电商99%%的浏览搜索是读业务，只有下单支付是写业务；（3）58同城99%%帖子的列表详情查看是读业务，只有发布帖子是写业务；
写业务比例相对少，只有很少请求会跨机房调用。
该多机房多活架构，并没有做到100%%的“同机房连接”，通常称作伪多机房多活架构。
伪多机房多活架构，有“主机房”和“从机房”的差别。
多机房多活架构的初衷是容机房故障，该架构当出现机房故障时，可以把入口处流量切到另一个机房：（1）如果挂掉的是，不包含主库的从机房，迁移流量后能直接容错；（2）如果挂掉的是，包含主库的主机房，只迁移流量，系统整体99%%的读请求可以容错，但1%%的写请求会受到影响，此时需要将从库变为主库，才能完全容错。这个过程需要DBA介入，不需要所有业务线上游修改。画外音：除非，站点和服务使用内网IP，而不是内网域名连接数据库。架构师之路已经强调过很多次，不要使用内网IP，一定要使用内网域名。
伪多机房多活架构，是一个实践性，落地性很强的架构，它对原有架构体系的冲击非常小，和单机房架构相比，仅仅是：（1）跨机房主从同步数据，会多10毫秒延时；画外音：主从同步数据，本来就会有延时。（2）跨机房写，会多10毫秒延时； 小结：（1）理想多机房多活架构，是纯粹的“同机房连接”，仅有异步数据同步会跨机房；（2）理想多机房多活架构，会有较严重数据一致性问题，仅适用于具备数据聚集效应的业务场景，例如：滴滴，快狗打车；（3）伪多机房多活架构，思路是“最小化跨机房连接”，机房区分主次，落地性强，对原有架构冲击较小，强烈推荐；
临时性多机房多活架构，是机房迁移过程中的一个过渡状态，机房迁移步骤又该如何？且听明天分解。
思路比结论重要。