网络总是宕机,这个绝招必须收藏!

下午好,我的网工朋友。

众所周知,后台服务可以划分为两类,有状态和无状态。

高可用对于无状态的应用来说是比较简单的,无状态的应用,只需要通过 F5 或者任何代理的方式就可以很好的解决。

而本篇文章描述的主要是针对有状态的服务进行分析。

服务端进行状态维护主要是通过磁盘或内存进行保存,比如 MySQL 数据库,redis 等内存数据库。

除了这两种类型的维护方式,还有 jvm 的内存的状态维持,但jvm的状态生命周期通常很短。

如果网络宕机总是频发,这个方法,也就是异地多活”架构的方法,你可以尝试一下。

分享今天这篇文章,就是详细把解决方案说清楚的,欢迎转发给更多网工朋友学习!

01 高可用的一些解决方案

高可用,从发展来看,大致经过了这几个过程:

冷备
双机热备
同城双活
异地双活
异地多活
在聊异地多活的时候,还是先看一些其他的方案,这有利于我们理解很多设计的缘由。

  1. 冷备

冷备,通过停止数据库对外服务的能力,通过文件拷贝的方式将数据快速进行备份归档的操作方式。简而言之,冷备,就是复制粘贴,在 linux 上通过 cp 命令就可以很快完成。可以通过人为操作,或者定时脚本进行。有如下好处:

简单
快速备份(相对于其他备份方式)
快速恢复。只需要将备份文件拷贝回工作目录即完成恢复过程(亦或者修改数据库的配置,直接将备份的目录修改为数据库工作目录)。更甚,通过两次mv命令就可瞬间完成恢复。
可以按照时间点恢复。比如,几天前发生的拼多多优惠券漏洞被人刷掉很多钱,可以根据前一个时间点进行还原,“挽回损失”。
以上的好处,对于以前的软件来说,是很好的方式。但是对于现如今的很多场景,已经不好用了,因为:

服务需要停机。n个9肯定无法做到了。然后,以前我们的停机冷备是在凌晨没有人使用的时候进行,但是现在很多的互联网应用已经是面向全球了,所以,任何时候都是有人在使用的。
数据丢失。如果不采取措施,那么在完成了数据恢复后,备份时间点到还原时间内的数据会丢失。传统的做法,是冷备还原以后,通过数据库日志手动恢复数据。比如通过 redo日志,更甚者,我还曾经通过业务日志去手动回放请求恢复数据。恢复是极大的体力活,错误率高,恢复时间长。
冷备是全量备份。全量备份会造成磁盘空间浪费,以及容量不足的问题,只能通过将备份拷贝到其他移动设备上解决。所以,整个备份过程的时间其实更长了。
想象一下每天拷贝几个T的数据到移动硬盘上,需要多少移动硬盘和时间。并且,全量备份是无法定制化的,比如只备份某一些表,是无法做到的。
如何权衡冷备的利弊,是每个业务需要考虑的。

  1. 双机热备

热备,和冷备比起来,主要的差别是不用停机,一边备份一边提供服务。但还原的时候还是需要停机的。

由于我们讨论的是和存储相关的,所以不将共享磁盘的方式看作双机热备。

  1. Active/Standby模式

相当于1主1从,主节点对外提供服务,从节点作为backup。通过一些手段将数据从主节点同步到从节点,当故障发生时,将从节点设置为工作节点。

数据同步的方式可以是偏软件层面,也可以是偏硬件层面的。偏软件层面的,比如mysql的master/slave方式,通过同步binlog的方式;sqlserver的订阅复制方式。偏硬件层面,通过扇区和磁盘的拦截等镜像技术,将数据拷贝到另外的磁盘。

偏硬件的方式,也被叫做数据级灾备;偏软件的,被叫做应用级灾备。后文谈得更多的是应用级灾备。

  1. 双机互备

本质上还是Active/Standby,只是互为主从而已。双机互备并不能工作于同一个业务,只是在服务器角度来看,更好的压榨了可用的资源。

比如,两个业务分别有库A和B,通过两个机器P和Q进行部署。那么对于A业务,P主Q从,对于B业务,Q主P从。整体上看起来是两个机器互为主备。这种架构下,读写分离是很好的,单写多读,减少冲突又提高了效率。

其他的高可用方案还可以参考各类数据库的多种部署模式,比如mysql的主从、双主多从、MHA;redis 的主从,哨兵,cluster 等等。

02 同城双活

前面讲到的几种方案,基本都是在一个局域网内进行的。业务发展到后面,有了同城多活的方案。和前面比起来,不信任的粒度从机器转为了机房。

这种方案可以解决某个IDC机房整体挂掉的情况(停电,断网等)。

同城双活其实和前文提到的双机热备没有本质的区别,只是“距离”更远了,基本上还是一样(同城专线网速还是很快的)。双机热备提供了灾备能力,双机互备避免了过多的资源浪费。

在程序代码的辅助下,有的业务还可以做到真正的双活,即同一个业务,双主,同时提供读写,只要处理好冲突的问题即可。需要注意的是,并不是所有的业务都能做到。

业界更多采用的是两地三中心的做法。远端的备份机房能更大的提供灾备能力,能更好的抵抗地震,恐袭等情况。双活的机器必须部署到同城,距离更远的城市作为灾备机房。

灾备机房是不对外提供服务的,只作为备份使用,发生故障了才切流量到灾备机房;或者是只作为数据备份。原因主要在于:距离太远,网络延迟太大。

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如上图,用户流量通过负载均衡,将服务A的流量发送到IDC1,服务器集A;将服务B的流量发送到IDC2,服务器B;同时,服务器集a和b分别从A和B进行同城专线的数据同步,并且通过长距离的异地专线往IDC3进行同步。

当任何一个IDC当机时,将所有流量切到同城的另一个IDC机房,完成了failover。

当城市1发生大面积故障时,比如发生地震导致IDC1和2同时停止工作,则数据在IDC3得以保全。

同时,如果负载均衡仍然有效,也可以将流量全部转发到IDC3中。不过,此时IDC3机房的距离非常远,网络延迟变得很严重,通常用户的体验的会受到严重影响的。

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上图是一种基于Master-Slave模式的两地三中心示意图。城市1中的两个机房作为1主1从,异地机房作为从。也可以采用同城双主+keepalived+vip的方式,或者MHA的方式进行failover。但城市2不能(最好不要)被选择为Master。

03 异地双活

同城双活可以应对大部分的灾备情况,但是碰到大面积停电,或者自然灾害的时候,服务依然会中断。

对上面的两地三中心进行改造,在异地也部署前端入口节点和应用,在城市1停止服务后将流量切到城市2,可以在降低用户体验的情况下,进行降级。但用户的体验下降程度非常大。

所以大多数的互联网公司采用了异地双活的方案。

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上图是一个简单的异地双活的示意图。流量经过LB后分发到两个城市的服务器集群中,服务器集群只连接本地的数据库集群,只有当本地的所有数据库集群均不能访问,才failover到异地的数据库集群中。

在这种方式下,由于异地网络问题,双向同步需要花费更多的时间。更长的同步时间将会导致更加严重的吞吐量下降,或者出现数据冲突的情况。

吞吐量和冲突是两个对立的问题,你需要在其中进行权衡。例如,为了解决冲突,引入分布式锁/分布式事务;为了解决达到更高的吞吐量,利用中间状态、错误重试等手段,达到最终一致性;降低冲突,将数据进行恰当的sharding,尽可能在一个节点中完成整个事务。

对于一些无法接受最终一致性的业务,饿了么采用的是下图的方式:

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对于个别一致性要求很高的应用,我们提供了一种强一致的方案(Global Zone),Globa Zone是一种跨机房的读写分离机制,所有的写操作被定向到一个 Master 机房进行,以保证一致性,读操作可以在每个机房的 Slave库执行,也可以 bind 到 Master 机房进行,这一切都基于我们的数据库访问层(DAL)完成,业务基本无感知。

——《饿了么异地多活技术实现(一)总体介绍》

也就是说,在这个区域是不能进行双活的。采用主从而不是双写,自然解决了冲突的问题。

实际上,异地双活和异地多活已经很像了,双活的结构更为简单,所以在程序架构上不用做过多的考虑,只需要做传统的限流,failover等操作即可。但其实双活只是一个临时的步骤,最终的目的是切换到多活。因为双活除了有数据冲突上的问题意外,还无法进行横向扩展。

04 异地多活

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根据异地双活的思路,我们可以画出异地多活的一种示意图。每个节点的出度和入度都是4,在这种情况下,任何节点下线都不会对业务有影响。

但是,考虑到距离的问题,一次写操作将带来更大的时间开销。时间开销除了影响用户体验以外,还带来了更多的数据冲突。在严重的数据冲突下,使用分布式锁的代价也更大。

这将导致系统的复杂度上升,吞吐量下降。所以上图的方案是无法使用的。

回忆一下我们在解决网状网络拓扑的时候是怎么优化的?引入中间节点,将网状改为星状:

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改造为上图后,每个城市下线都不会对数据造成影响。对于原有请求城市的流量,会被重新 LoadBalance 到新的节点(最好是LB到最近的城市)。

为了解决数据安全的问题,我们只需要针对中心节点进行处理即可。但是这样,对于中心城市的要求,比其他城市会更高。比如恢复速度,备份完整性等,这里暂时不展开。我们先假定中心是完全安全的。

如果我们已经将异地多活的业务部署为上图的结构,很大程度解决了数据到处同步的问题,不过依然会存在大量的冲突,冲突的情况可以简单认为和双活差不多。那么还有没有更好的方式呢?

这里可以关联一下饿了么的 GlobalZone 方案,总体思路就是“去分布式”,也就是说将写的业务放到一个节点的(同城)机器上。阿里是这么思考的:

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实际上我猜测很多业务也是按照上图去实现的,比如滴滴打车业务这种,所有的业务都是按城市划分开的。用户、车主、目的地,他们的经纬度通常都是在同一个城市的。

单个数据中心并不需要和其他数据中心进行数据交互,只有在统计出报表的时候才需要,但报表是不太注重实时性的。那么,在这种情况下,全国的业务其实可以被很好的sharding的。

但是对于电商这种复杂的场景和业务,按照前文说的方式进行sharding已经无法满足需求了。

因为业务线非常复杂,数据依赖也非常复杂,每个数据中心相互进行数据同步的情况无可避免。淘宝的解决方式和我们切分微服务的方式有点类似:

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注意看图中的数据同步箭头。以交易单元为例,属于交易单元的业务数据,将与中心单元进行双向同步;不属于交易单元的业务数据,单向从中心单元同步。

中心单元承担了最复杂的业务场景,业务单元承担了相对单一的场景。对于业务单元,可以进行弹性伸缩和容灾;对于中心单元,扩展能力较差,稳定性要求更高。可以遇见,大部分的故障都会出现在中心单元。

按照业务进行单元切分,已经需要对代码和架构进行彻底的改造了(可能这也是为什么阿里要先从双活再切到多活,历时3年)。

比如,业务拆分,依赖拆分,网状改星状,分布式事务,缓存失效等。除了对于编码的要求很高以外,对测试和运维也有非常大的挑战。

如此复杂的情况,如何进行自动化覆盖,如何进行演练,如何改造流水线。这种级别的灾备,不是一般公司敢做的,投入产出也不成正比。

不过还是可以把这种场景当作我们的“假想敌”,去思考我们自己的业务,未来会怎么发展,需要做到什么级别的灾备。相对而言,饿了么的多活方案可能更适合大多数的企业。

本文只是通过画图的方式进行了简单的描述,其实异地多活是需要很多很强大的基础能力的。比如,数据传输,数据校验,数据操作层(简化客户端控制写和同步的过程)等。

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