IM开发基础知识补课(十)：大型IM系统有多难？万字长文，搞懂异地多活！

本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享，原题“搞懂异地多活，看这篇就够了”，为使文章更好理解，即时通讯网收录时有修订。

1、引言

前几天技术群里有群友问我52im社区里有没有IM分布式系统异地多活方面的文章，我仔细想了想，除了微信分享的几篇文章里有提到容灾和异地多活（只是大致提过，没有详细展开），确实目前还没有系统性的异地多活技术资料可供参考。正好借此机会，整理了Kaito分享的这篇供大家学习。

本文从一个简单的系统例子开始，从单机架构、主从副本、同城灾备、同城双活，再到异地双活、异地多活，由浅入深、循序渐进地讲解了大型分布式系统异地多活容灾架构的技术原理和基本的实现思路，非常适合入门者学习。



本文已同步发布于“即时通讯技术圈”公众号，欢迎关注。公众号上的链接是：点此进入。

2、系列文章

本文是IM开发基础知识补课系列文章中的第10篇：

• 《IM开发基础知识补课(一)：正确理解前置HTTP SSO单点登陆接口的原理》
• 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》
• 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》
• 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》
• 《IM开发基础知识补课(五)：通俗易懂，正确理解并用好MQ消息队列》
• 《IM开发基础知识补课(六)：数据库用NoSQL还是SQL？读这篇就够了！》
• 《IM开发基础知识补课(七)：主流移动端账号登录方式的原理及设计思路》
• 《IM开发基础知识补课(八)：史上最通俗，彻底搞懂字符乱码问题的本质》
• 《IM开发基础知识补课(九)：想开发IM集群？先搞懂什么是RPC！》
• 《IM开发基础知识补课(十)：大型IM系统有多难？万字长文，搞懂异地多活！》（本文）
  

以下是文章中也有关于容灾和异地多活的内容：

• 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（二）》
• 《IM消息ID技术专题(二)：微信的海量IM聊天消息序列号生成实践（容灾方案篇）》
• 《淘宝技术分享：手淘亿级移动端接入层网关的技术演进之路》
  

3、内容概述

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。

4、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：

• 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。



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。

本文余下的内容，我将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。

5、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：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「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。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。

6、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」。

就像这样：


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？

7、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。

8、同城灾备架构

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。



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。



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：


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。

比如：

• 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：


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 ...）

9、同城双活架构

我们继续来看上节的这个架构。

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，这样做的好处有两个。

• 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。



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。



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？

10、两地三中心架构

还是回到风险上来说。

如上节所述，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。



这种方案，就是我们经常听到的「两地三中心」。

具体就是：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」。

11、伪异地双活架构

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：



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？

12、真正的异地双活架构

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？

如果对 MySQL 有所了解，你应该知道，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、携程、美团都开发了自己的同步中间件）。

现在，整个架构就变成了这样：


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：

• 1）北京机房写入 X = 1；
• 2）上海机房写入 Y = 2；
• 3）数据通过中间件双向同步；
• 4）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（一旦专线出问题，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？

• 1）用户短时间内发了 2 个修改请求，都是修改同一条数据；
• 2）一个请求落在北京机房，修改 X = 1（还未同步到上海机房）；
• 3）另一个请求落在上海机房，修改 X = 2（还未同步到北京机房）；
• 4）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：

• 1）第 1 个请求落到北京机房，北京机房时钟是 10:01，修改 X = 1；
• 2）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。

我们继续往下学习。。。

13、更好的异地双活架构及实施思路

接上节：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！

13.1基本思路

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。



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。
  

13.2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。



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。

13.3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。

13.4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。

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。

14、异地多活架构

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：


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」：


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？

15、本文小结

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。

16、写在最后

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。

希望我分享的架构经验，对你有所启发。

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《瓜子IM智能客服系统的数据架构设计（整理自现场演讲，有配套PPT）》
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《一套亿级用户的IM架构技术干货(下篇)：可靠性、有序性、弱网优化等》
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《移动端IM开发者必读(二)：史上最全移动弱网络优化方法总结》
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《零基础IM开发入门(一)：什么是IM系统？》
《零基础IM开发入门(二)：什么是IM系统的实时性？》
《零基础IM开发入门(三)：什么是IM系统的可靠性？》
《零基础IM开发入门(四)：什么是IM系统的消息时序一致性？》
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《IM开发干货分享：网易云信IM客户端的聊天消息全文检索技术实践》
《IM开发技术学习：揭秘微信朋友圈这种信息推流背后的系统设计》

1. 中间件很关键，基本上开源的都只能满足部分场景，还有一部分需要自己研发
2. 还有个问题，最后的星状，机房多了，对中心节点的压力和流量会不会成为问题？

引用：江明 发表于 2021-11-10 14:48
1. 中间件很关键，基本上开源的都只能满足部分场景，还有一部分需要自己研发
2. 还有个问题，最后的星状， ...

能做到这个体量的，有些东西已经不是拿来就能用的了。
中心节点肯定会有压力

引用：JackJiang 发表于 2021-11-10 15:12
能做到这个体量的，有些东西已经不是拿来就能用的了。
中心节点肯定会有压力

现在的情况是没有这个体量，但是有这个需求，怎么办？

引用：JackJiang 发表于 2021-11-10 15:12
能做到这个体量的，有些东西已经不是拿来就能用的了。
中心节点肯定会有压力

中心节点一旦挂了，其他节点如何提升未主？
是自动还是手动？
如果自动，是否各个节点间还是有通信，会自动选举吗？

引用：江明 发表于 2021-11-10 17:01
中心节点一旦挂了，其他节点如何提升未主？
是自动还是手动？
如果自动，是否各个节点间还是有通信，会 ...

这种体量的情况下肯定不会是单点，我看微信他们一直都在搞paxos这类的分布式算法，我想你担心的问题，大厂们已经走的很远了