多机房多活架构,究竟怎么玩?
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多机房多活架构,究竟怎么玩?
2022-7-9 萌小白


前情提要:



《 当年,我们是怎么平滑上云的? 》一文中提到了上云的背景,将所有的系统,从一个机房,迁移到另一个机房。






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。



当年,我们是怎么平滑上云的? 》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



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 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 明天分解



思路比结论重要。



《 当年,我们是怎么平滑上云的? 》



讨论



贵司有没有多机房多活,架构如何?



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