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高可用解决方案:同城双活?异地双活?异地多活?怎么实现?_开云(中国)平台

点击数:581      更新时间:2023-11-12

本文摘要:有状态服务后台服务可以划分为两类,有状态和无状态。

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有状态服务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力简朴的,无状态的应用,只需要通过F5或者任何署理的方式就可以很好的解决。

后文形貌的主要是针对有状态的服务举行分析。服务端举行状态维护主要是通过磁盘或内存举行生存,好比MySQL数据库,redis等内存数据库。除了这两种类型的维护方式,另有jvm的内存的状态维持,但jvm的状态生命周期通常很短。

高可用的一些解决方案高可用,从生长来看,大致经由了这几个历程: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,这有利于我们明白许多设计的缘由。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举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下令就可以很快完成。可以通过人为操作,或者定时剧本举行。

有如下利益:简朴快速备份(相对于其他备份方式)快速恢复。只需要将备份文件拷贝回事情目录即完成恢复历程(亦或者修改数据库的设置,直接将备份的目录修改为数据库事情目录)。愈甚,通过两次mv下令就可瞬间完成恢复。

可以根据时间点恢复。好比,几天前发生的拼多多优惠券毛病被人刷掉许多钱,可以凭据前一个时间点举行还原,“挽回损失”。

以上的利益,对于以前的软件来说,是很好的方式。可是对于现如今的许多场景,已经欠好用了,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破晓没有人使用的时候举行,可是现在许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。

如果不接纳措施,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。好比通过redo日志,愈甚者,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,整个备份历程的时间其实更长了。

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想象一下天天拷贝几个T的数据到移动硬盘上,需要几多移动硬盘和时间。而且,全量备份是无法定制化的,好比只备份某一些表,是无法做到的。如何权衡冷备的利弊,是每个业务需要思量的。

双机热备热备,和冷备比起来,主要的差异是不用停机,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。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,将从节点设置为事情节点。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,好比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。双机互备本质上还是Active/Standby,只是互为主从而已。

双机互备并不能事情于同一个业务,只是在服务器角度来看,更好的压榨了可用的资源。好比,两个业务划分有库A和B,通过两个机械P和Q举行部署。那么对于A业务,P主Q从,对于B业务,Q主P从。

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整体上看起来是两个机械互为主备。这种架构下,读写分散是很好的,单写多读,淘汰冲突又提高了效率。其他的高可用方案还可以参考各种数据库的多种部署模式,好比mysql的主从、双主多从、MHA;redis的主从,哨兵,cluster等等。

同城双活前面讲到的几种方案,基本都是在一个局域网内举行的。业务生长到后面,有了同城多活的方案。

和前面比起来,不信任的粒度从机械转为了机房。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,双机互备制止了过多的资源浪费。在法式代码的辅助下,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,只要处置惩罚好冲突的问题即可。需要注意的是,并不是所有的业务都能做到。

业界更多接纳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,能更好的反抗地震,恐袭等情况。

双活的机械必须部署到同城,距离更远的都会作为灾备机房。灾备机房是差池外提供服务的,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。

图1 两地三中心如上图,用户流量通过负载平衡,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划分从A和B举行同城专线的数据同步,而且通过长距离的异地专线往IDC3举行同步。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。当都会1发生大面积故障时,好比发生地震导致IDC1和2同时停止事情,则数据在IDC3得以保全。

同时,如果负载平衡仍然有效,也可以将流量全部转发到IDC3中。不外,此时IDC3机房的距离很是远,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。图2 两地三中心主从模式上图是一种基于Master-Slave模式的两地三中心示意图。都会1中的两个机。


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