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。
有幸，我曾经深度参与过一个中等互联网公司，建设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。
这篇文章干货很多，希望你可以耐心读完。
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：
- 高性能
- 高可用
- 易扩展
其中，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。
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：
- 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
- 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：
- 硬件故障：CPU、内存、磁盘、网卡、交换机、路由器
- 软件问题：代码 Bug、版本迭代
- 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。
下面，我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。
02 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：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：
- 恢复需要时间：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」
- 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。那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。
03 主从副本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：
- 数据完整性高：主从副本实时同步，数据「差异」很小
- 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
- 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？
04 风险不可控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。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？
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。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。
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。
05 同城灾备想要抵御「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：
- B 机房所有从库提升为主库
- 在 B 机房部署应用，启动服务
- 部署接入层，配置转发规则
- DNS 指向 B 机房接入层，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：
- B 机房所有从库提升为主库
- DNS 指向 B 机房接入层，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）
06 同城双活我们继续来看这个架构。
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，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？
07 两地三中心还是回到风险上来说。
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」。
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」。
08 伪异地双活这里，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？
09 真正的异地双活既然「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？
如果你对 MySQL 有所了解，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。
我也有幸参与设计开发了 MySQL、Redis/Codis、MongoDB 的同步中间件，有时间写一篇文章详细聊聊实现细节，欢迎持续关注。:)
现在，整个架构就变成了这样：
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