双活架构设计-连接集群

本文主要是介绍双活架构设计-连接集群，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

最近做项目，需要考虑双活设计，实际上笔者以前也简单介绍过双活架构的设计：

跨数据中心高可用架构设计_跨中心数据库-CSDN博客

但是很多细节没有考虑，只是大致有哪些做法，而且考虑的问题也不够深入，详细说说双活设计的核心思想。

设计理念

实际上核心设计理念是存算分离，参考apache pulsar，这种设计实际上存储和运算在日常应用中就是分离的，How does Pulsar work：

存储和运算分离

单元化设计

只不过连接资源是宝贵的，所以应用不能无线的扩容，所以有了单元化架构，实际上是把存算合并了，并单元化，但是在跨数据中心时，效率就会很低，一般使用部分数据复制的方式解决，类似单元化缓存，这就是比如我们在物理位置变了，打开某个app，第一次打开的数据加载很慢的原因，流量的标记分发存储。

其中一个单元不可用，那么损失一部分流量，以前出现过xx宝xx地区机房宕机导致某个地区服务不可用的情况，因为他们就是这种架构模式，比如安装地区分发流量，因为CDN和物理网络等因素，性能比较强。

延展集群

延展集群是一个集群，采用Paxos、Raft和ZAB（都是基于paxos变种）自主选主，复制算法，通过数据的复制，实现过半强一致和最终一致性。

复制实际上是没什么区别的，实际上连接集群也是类似的技术，不过很多中间件已经实现了，比如consul（raft），mongodb等。但是这种设计，必须两地三中心。

连接集群

连接集群是最传统的双活设计，主要是考虑的2点，数据复制和应用连接

复制过程

实际上连接集群的数据复制跟上面的延展集群类似，跨机房复制数据，但是一般没有开源解决方案，或者没有成熟的方案，需要自己实现，双活从某种意义上就是副本

每个机房有完整的数据，通过相互复制实现数据同步，需要考虑一致性和延迟与带宽的考虑，实际上数据的传递参考CPU的缓存设计，以Intel CPU为例

数据的交换一般是缓存，批量flush，决定效率的是缓存大小和缓存定时flush的时间。实际上包括硬件：CPU 内存硬盘，中间件：MySQL，MongoDB，rocketmq等都是这么传输数据的，典型的NIO buffer设计。实际上CPU某些情况就是提升cache，升级IPC的。

跨数据中心同步，先本地缓存一部分数据，最好是定制的二进制（节省同步的空间大小），然后定时的flush到另一侧数据中心，有互联网和专线，专线比较贵（速度极快），AWS在中国就拉了专线解决2个数据中心延迟。

数据标签

数据的相互复制，需要对每一条写的数据打上标签，防止循环复制，读的数据没必要复制，如果发现数据标签与当前数据中心的标签不一致，则不触发复制的缓存写入。

同时复制同步的缓存可以分离，分为发送缓存和接受缓存，使用不同的线程处理，避免业务交叉，读取和写入缓存线程。

集群使用

连接集群使用跟延展集群不同，延展集群是自主选主，多个节点自动切换，连接集群也可以自动切换，也可以手动切换，比如DNS切换，或者心跳切换，负载均衡切换等。

机房内的运算资源优先连接机房内的存储资源，实际上是一个大的机房单元，如果机房内发生故障（红线）自动或者手动切到另一个机房区（蓝线），要求连接域名或者注册中心或者VIP支持。

双活分片

分片集群实际上完美的适应双活架构，每个机房可以认为是一个分片，在分片的功能正常时是最小量数据流量的复制方案，但是一旦一个机房分片挂掉，那个分片的服务不可用，实际上单元化也是分片。

注意双向箭头。是相互连接，而不是复制，意味着机房1访问机房2的服务，通过连接机房2返回数据，缓存到自己本地，如果再有一个sidecar就很完美

参考consul设计

这种设计有个缺点，虽然不需要建立连接集群，也不用像延展集群和连接集群复制数据，但是每个机房的数据不是完整的，其中一个机房的集群宕机，就会损失那个机房的服务，需要自我修复能力，比如挂掉后，连接不通就向另一个机房发起数据的写入，适合有定时心跳和定时注册的能力（数据量小），非常适合注册中心，所以consul集群就是这样设计。