• 【多活经验】


    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32009822  饿了么异地多活技术实现

    1、异地多活的架构原则

    1. 业务内聚:单个订单的旅单过程,要在一个机房中完成,不允许跨机房调用这个原则是为了保证实时性,旅单过程中不依赖另外一个机房的服务,才能保证没有延迟。我们称每个机房为一个 ezone,一个 ezone 包含了饿了么需要的各种服务。一笔业务能够内聚在一个 ezone 中,那么一个定单涉及的用户,商家,骑手,都会在相同的机房,这样订单在各个角色之间流转速度最快,不会因为各种异常情况导致延时。恰好我们的业务是地域化的,通过合理的地域划分,也能够实现业务内聚。
    2. 可用性优先:当发生故障切换机房时,优先保证系统可用,首先让用户可以下单吃饭,容忍有限时间段内的数据不一致,在事后修复。每个 ezone 都会有全量的业务数据,当一个 ezone 失效后,其他的 ezone 可以接管用户。用户在一个ezone的下单数据,会实时的复制到其他ezone。
    3. 保证数据正确:在确保可用的情况下,需要对数据做保护以避免错误,在切换和故障时,如果发现某些订单的状态在两个机房不一致,会锁定该笔订单,阻止对它进行更改,保证数据的正确。
    4. 业务可感:因为基础设施还没有强大到可以抹去跨机房的差异,需要让业务感知多活逻辑,业务代码要做一些改造,包括:需要业务代码能够识别出业务数据的归属,只处理本 ezone 的数据,过滤掉无关的数据。完善业务状态机,能够在数据出现不一致的时候,通过状态机发现和纠正。

    2、开发了统一流量层,把客户的API调用,导向正确的zone。前端 APP 做了改造,为每个请求都带上了分流标签,API Router 会检查流量上自带的分流标签,把分流标签转换为对应的 Shard ID,再查询 Shard ID 对应的 eZone,最终决定把流量路由到哪个 ezone。

    3、所有zone的数据相同,如何避免数据库冲突

         Mysql 的数据量最大,每个机房产生的数据,都通过 DRC 复制到其他 ezone,每个ezone的主键取值空间是ezoneid + 固定步长,所以产生的 id 各不相同,数据复制到一起后不会发生主键冲突。

         按照分区规则,正常情况下,每个 ezone 只会写入自己的数据,但万一出现异常,2个 ezone 同时更新了同一笔数据,就会产生冲突。DRC 支持基于时间戳的冲突解决方案,当一笔数据在两个机房同时被修改时,最后修改的数据会被保留,老的数据会被覆盖。

    4、强一致性

         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。 

         

     5、切换过程和各种异常保护:

        避免数据错误非常重要,在网络断开,或者是切换过程中,特别容易产生错误数据。比如由于复制延时,订单状态不一致,用户有可能会重复支付。为了避免我们采取了一些保护措施,避免在切换时发生错误。

    1. 在网络中断时,如果不是必要,不做切换,因为任意单个机房能够提供完整服务。
    2. 如果需要切换,对锁定切换过程中的订单,直到切换完成,数据复制正常,才开放锁定。这个过程也通过 DAL 来实现
    3. 对于标记为其他机房的写入数据,DAL 会进行保护,拒绝写入。
    4. DRC 会检查并报告错误的写入操作,方便检查隐藏问题。

      通过以上4条的保护,我们保证了数据的正确性,频繁的切换也不会出现异常的业务数据。

    6、多个机房的Cache刷新:

      数据的变更信息,通过 DRC 广播到多个机房,实现缓存的刷新,保证各个机房的缓存一致性。


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