导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第七部分，主要介绍异地多活，异地多活缩短了时延，提高可用性，但是带来复杂度和成本无疑是巨大的，不是一般公司可以承受的，只有在对可用性要求特别高的业务场景才建议使用。

应用场景

两个标准

正常情况下，用户无论访问哪一个地点的业务系统，都能够得到正确的业务服务。
某个地方业务异常的时候，用户访问其他地方正常的业务系统，能够得到正确的业务服务。

代价很高

系统复杂度会发生质的变化，需要设计复杂的异地多活架构。
成本会上升，毕竟要多在一个或者多个机房搭建独立的一套业务系统。

架构模式

同城异区

结合复杂度、成本、故障发生概率来综合考虑，同城异区是应对机房级别故障的最优架构。
关键在于搭建高速网络将两个机房连接起来，达到近似一个本地机房的效果。架构设计上可以将两个机房当作本地机房来设计，无须额外考虑。

跨城异地

跨城异地距离较远带来的网络传输延迟问题，给异地多活架构设计带来了复杂性，如果要做到真正意义上的多活，业务系统需要考虑部署在不同地点的两个机房，在数据短时间不一致的情况下，还能够正常提供业务。
关键在于数据不一致的情况下，业务不受影响或者影响很小，这从逻辑的角度上来说其实是矛盾的，架构设计的主要目的就是为了解决这个矛盾。
这就引入了一个看似矛盾的地方：数据不一致业务肯定不会正常，但跨城异地肯定会导致数据不一致。
如果是强一致性要求的数据，例如银行存款余额、支付宝余额等，这类数据实际上是无法做到跨城异地多活的。

跨国异地

为不同地区用户提供服务
只读类业务做多活

技巧

保证核心业务的异地多活
保证核心数据最终一致性

尽量减少异地多活机房的距离，搭建高速网络
尽量减少数据同步，只同步核心业务相关的数据
保证最终一致性，不保证实时一致性

采用多种手段同步数据

消息队列方式:对于账号数据，由于账号只会创建，不会修改和删除（假设我们不提供删除功能），我们可以将账号数据通过消息队列同步到其他业务中心。
二次读取方式:第一次读取本地，本地失败后第二次读取对端
存储系统同步方式:对于密码数据，由于用户改密码频率较低，而且用户不可能在 1 秒内连续改多次密码，所以通过数据库的同步机制将数据复制到其他业务中心即可，用户信息数据和密码类似。
回源读取方式:当用户在 A 中心登录后，然后又在 B 中心登录，B 中心拿到用户上传的 session id 后，根据路由判断 session 属于 A 中心，直接去 A 中心请求 session 数据即可；反之亦然，A 中心也可以到 B 中心去获取 session 数据。
重新生成数据方式:对于“回源读取”场景，如果异常情况下，A 中心宕机了，B 中心请求 session 数据失败，此时就只能登录失败，让用户重新在 B 中心登录，生成新的 session 数据。

只保证绝大部分用户的异地多活
核心思想：采用多种手段，保证绝大部分用户的核心业务异地多活！

四步走

业务分级

按照一定的标准将业务进行分级，挑选出核心的业务，只为核心业务设计异地多活，降低方案整体复杂度和实现成本。常见的分级标准：

访问量大的业务
核心业务
产生大量收入的业务

数据分类

挑选出核心业务后，需要对核心业务相关的数据进一步分析，目的在于识别所有的数据及数据特征，这些数据特征会影响后面的方案设计。常见的数据特征分析维度：

数据量：这里的数据量包括总的数据量和新增、修改、删除的量。对异地多活架构来说，新增、修改、删除的数据就是可能要同步的数据，数据量越大，同步延迟的几率越高，同步方案需要考虑相应的解决方案。
唯一性：唯一性指数据是否要求多个异地机房产生的同类数据必须保证唯一。

数据的唯一性影响业务的多活设计，如果数据不需要唯一，那就说明两个地方都产生同类数据是可能的；
如果数据要求必须唯一，要么只能一个中心点产生数据，要么需要设计一个数据唯一生成的算法。

实时性：实时性要求越高，对同步的要求越高，方案越复杂。
可丢失性：可丢失性指数据是否可以丢失。
可恢复性：可恢复性指数据丢失后，是否可以通过某种手段进行恢复，如果数据可以恢复，至少说明对业务的影响不会那么大，这样可以相应地降低异地多活架构设计的复杂度。

数据同步

常见的数据同步方案：

存储系统同步：

优点：使用简单，因为几乎主流的存储系统都会有自己的同步方案
缺点：这类同步方案都是通用的，无法针对业务数据特点做定制化的控制。

消息队列同步：消息队列同步适合无事务性或者无时序性要求的数据。对于新注册的用户账号，我们可以采用消息队列同步了；而对于用户密码，就不能采用消息队列同步了。
重复生成：数据不同步到异地机房，每个机房都可以生成数据，这个方案适合于可以重复生成的数据。

异常处理

无论数据同步方案如何设计，一旦出现极端异常的情况，总是会有部分数据出现异常的：

同步延迟
数据丢失
数据不一致

异常处理主要目的

问题发生时，避免少量数据异常导致整体业务不可用。
问题恢复后，将异常的数据进行修正。
对用户进行安抚，弥补用户损失。

常见的异常处理措施

多通道同步

采取多种方式来进行数据同步，其中某条通道故障的情况下，系统可以通过其他方式来进行同步，这种方式可以应对同步通道处故障的情况。方案关键点：

一般情况下，采取两通道即可，采取更多通道理论上能够降低风险，但付出的成本也会增加很多。
数据库同步通道和消息队列同步通道不能采用相同的网络连接，否则一旦网络故障，两个通道都同时故障；可以一个走公网连接，一个走内网连接。
需要数据是可以重复覆盖的，即无论哪个通道先到哪个通道后到，最终结果是一样的。例如，新建账号数据就符合这个标准，而密码数据则不符合这个标准。

同步和访问结合

访问指异地机房通过系统的接口来进行数据访问。设计关键点：

接口访问通道和数据库同步通道不能采用相同的网络连接，不能让数据库同步和接口访问都走同一条网络通道，可以采用接口访问走公网连接，数据库同步走内网连接这种方式。
数据有路由规则，可以根据数据来推断应该访问哪个机房的接口来读取数据。
由于有同步通道，优先读取本地数据，本地数据无法读取到再通过接口去访问，这样可以大大降低跨机房的异地接口访问数量，适合于实时性要求非常高的数据。

日志记录

主要用于用户故障恢复后对数据进行恢复，其主要方式是每个关键操作前后都记录相关一条日志，然后将日志保存在一个独立的地方，当故障恢复后，拿出日志跟数据进行对比，对数据进行修复。常见日志保存方式：

服务器上保存日志，数据库中保存数据，这种方式可以应对单台数据库服务器故障或者宕机的情况。
本地独立系统保存日志，这种方式可以应对某业务服务器和数据库同时宕机的情况。
日志异地保存，这种方式可以应对机房宕机的情况。

用户补偿

无论多么完美的方案，故障的场景下总是可能有一小部分用户业务上出问题，系统无法弥补这部分用户的损失。
可以采用人工的方式对用户进行补偿，弥补用户损失，培养用户的忠诚度。简单来说，系统的方案是为了保证 99.99% 的用户在故障的场景下业务不受影响，人工的补偿是为了弥补 0.01% 的用户的损失。

个人思考

异地多活在前司个人感觉是个默认选项。比如 Redis 存储三地域双副本，一份数据要存6份：即本机房一主一从，然后同步到余下两个机房，而且是N+1冗余，也就是一个机房挂了，余下 N 个机房能够承接全部流量。这样做的好处就是：

用户都是就近访问的，速度快
可用性高，一个机房挂，直接自动切机房了，光缆挖断了、机房断电了也分分钟止损。

缺点就是：太浪费了，也比较复杂。比如我当时负责的几个 Redis 集群，有的是基础架构提供的多机房同步，有的是业务自己异步写远程机房，当然当时只是权衡之后这么搞的，如果要搞成 CP 就复杂了，也不适合业务自己搞。

现司就比较粗暴了，大部分业务只是单地域，然后通过同城多机房来做容灾。这种方式其实比较简单，比如在上海和苏州个有一个机房，但是对于业务来说这两个机房无差别，请求会均匀分配到两个机房的机器上，当上海的机房挂了，请求自然到了苏州了。简单粗暴，效果好。问题就是，如果服务都部署在深圳的机房了，北京的用户请求也要跑到深圳再回来，耗时多了几十毫秒。

简单的说，异地多活，是富家子的操作，追求最后的 0.00001 的收益。大厂可以搞搞，小厂如果不是对可用性有特别特别高的需求还是算了吧。