为了保障业务系统在遭受意外的情况下依然能够正常运转，企业往往会在异地部署一套与现有的业务系统一样的生产环境，即异地灾备系统。它可以保障业务安全和稳定，有效提高业务系统抵抗外界因素的容灾能力。

 

（文末附视频版讲解及完整资料下载）

 

 

01

 

概念和方案 

Share78容灾国际标准定义了7个灾备层级。

0级：没有异地可恢复数据

1级：介质异地备份

2级：介质异地存储加热备份站点

3级：用电子链路实现数据备份

4级：定时数据备份

5级：备份站点保持运转

6级：零数据丢失

 

RPO和RTO

 

RPO和RTO是衡量容灾系统的两个主要指标。RPO是Recovery Point Objective，恢复点目标，是指灾难发生后业务能允许的数据丢失量。下图所示是关于数据损失和成本的权衡。显然，数据损失这条线和成本这条线是反相关的：想将数据损失降到越低，付出的成本也会越高。图中的相交点代表合理折中的实现度的所在位置。实现一个简单的备份成本很低，效果可能也不是很理想，但也比没有好。另外，我们也不宜为了减少数据损失而付出过大的成本支出，所以找到图中这个相交的点是贯穿所有方案的中心思考。 

 

RTO是Recovery Time Objective，恢复时间目标，是指从灾难发生到业务恢复的时间。比如，当电脑系统死机时，而我们急着用电脑，那么无论数据是否需要恢复，可以暂时先换一台备用电脑，这种情况下的RTO为零。但是，如果我们不着急用，接着花了一小时来恢复数据，那么RTO为一小时。RTO和成本的关系如图所示，和RPO一样也是反相关的。要求数据恢复时间越短，实现的成本代价就越高。我们设计方案同样也要寻找恢复时间和成本的折中点。 

 

容灾技术方案类型

容灾技术方案一般有四类。第一类是同城容灾，指在较近的距离建设同城机房，一般距离在200km内，这样通信的质量好、时延小。如果网络足够好甚至可以视为一个本地机房使用，此时数据的备份方案更加简单、易实现，比如采用同步方式，在一定程度上能够防范损失。

 

第二类是异地容灾，这是相对同城而言的。面对范围较大的灾害，比如地震、水灾或者大规模网络故障等，同城机房可能遭遇同时不可用的状态。反之异地容灾的缺点也很明显，时延更高，不适用同步备份。

 

第三类是两地三中心模式。两地是指同城、异地；三中心是指生产中心、同城容灾中心、异地容灾中心。这是前面两种容灾技术方案的结合，具备前两者的优点，但成本也会更高，一般应用于金融行业。

 

第四类是“双活”或 “多活”模式，区别于传统数据中心和灾备中心的模式。传统模式下，生产数据中心投入运行，灾备数据中心处在不工作状态，只有当灾难发生时，生产数据中心瘫痪，灾备中心才启动。而在“双活”和“多活”模式下，存在两个甚至多个数据中心同时处于运行的情况。在这两种模式下，它们运行相同的应用、具备同样的数据，能够提供跨中心业务负载均衡运行，具备持续的应用可用性和灾难备份能力。 

 

 

02

 

异地灾备建设历程 

v1.0

 

个推的灾备建设始于2015年。其最初原因是业务壮大后导致原机房资源接近饱和。当初我们使用的是运营商机房，由于机房容量限制和内部网络压力，我们开始准备再建一个机房，在方案设计上考虑一定程度的灾备。

 

结合当时的业务状况和难点进行分析，主要存在三点问题：

 

 

一、由于推送的⻓连接特性，切换服务时会断开连接，下发效果易受到影响；

二、数据源多样，比如REDIS、CODIS、ELASTICSEARCH、MYSQL，每种组件都需要数据同步并保证一致性；

三、服务依赖多，各服务模块互相之间依赖、服务模块与中间件相依赖。

 

个推异地灾备1.0架构方案是数据按账号维度分机房存储，主要业务仍然在各自归属机房内完成，这样资源压力就得到了分摊。有需要的情况下，各业务模块可根据账号路由请求到其它机房，中间通过一个转发模块，将各模块业务中需要跨机房的请求进行包装加密，通过公网和专线两种路径进行请求转发。 

 

 

架构v1.0存在以下问题：

一、 业务模块耦合了大量跨机房转发逻辑，甚至各模块已经内含不同的跨机房业务逻辑，负责接手的开发人员需要熟悉相应的逻辑，增加了修改维护的人力成本。

二、扩展性有待提升。现有架构并未设计数据热迁移的方案，如果再建机房则需要做修改。

 

v1.5 

 

新的架构需求的出发点在于，个推计划建设一个新的机房做数据热备，支持账号机房归属的快速切换，以及过大的数据集群(Redis、ElasticSearch)也需要拆分管理。出于业务需要，我们产出了一个过渡的1.5架构。

在该架构中，MySQL和文件直接使用Otter来做数据同步。它支持一些插件进行任务处理，比如协助与表字段相关的文件传输。其余组件，如ElasticSearch、Redis、Codis里面的数据结构，暂时还是通过模块的业务请求记录日志，通过Flume写到RocketMQ，然后由另一个IDC的同步工具消费回放请求。mq会部署在日志生成的当前机房，这样数据的可靠性更有保障，不会因网络问题堵住生产者。为了保障数据的顺序，我们根据业务将注册请求优先实时同步，其它请求滞后非实时同步，一定程度上保障了业务数据的顺序性。

 

我们经过深入调研，最终选用了Otter。它的主要结构包括Node和Manager两大块，Manager负责配置管理，有 Web⻚面支持；Node是实际工作节点，并且内嵌有一个Cannal，也支持接入独立部署的Cannal实例。 

 

整个同步流程抽象为Select、Extract、Transform、Load4个阶段。

 

在本地机房进行两个阶段（S、E）

● Select阶段: 为解决数据来源的差异性，比如接入canal获取增量数据，也可以接入其他系统获取其他数据等。

●  Extract阶段: 组装数据，针对多种数据来源，比如mysql、oracle、store、file等，进行数据组装和过滤，这里可以加入自定义的解析代码，包括文件处理FileRElasticSearcholver。

 

在异地机房进行两个阶段（T、L）

● Transform阶段: 数据提取转换过程，把数据转换成目标数据源要求的类型。

●  Load阶段: 数据载入，将数据载入到目标端。

 

这个方案存在以下优点：

一、数据同步上业务的耦合度也下降了很多，数据层面改动较少，除少量配合otter同步对不同机房db中主键ID的唯一性进行了修复，其它的组件都是外部增加的；

 

二、⻛险更可控，业务开发更容易理解和维护，以后想增加机房或者数据同步种类都比较方便。

 

架构v1.5的不足在于：

数据清理、维护分开处理，这过程中可能会产生不一致性。

 

 

v2.0

 

在1.5投入运行后，我们继续规划实现了2.0架构。该架构主要变更了数据同步形式，从通过日志传输请求回放，替换为全部通过数据组件底层工具进行同步，主要通过业务和数据中间的网关代理实现负载路由以及同步管理。除了1.5已经处理的MySQL同步外，其它的如ElasticSearch、Redis、Codis都用了这套代理模式。 

 

 

ElasticSearch的数据同步是个推自己构建的方案。这个方案中，所有的请求在经过Proxy时都会根据一定策略路由到目标集群，实现了多集群的拆分和管理。进行备份或者迁移的步骤为：首先，准备好备份或者迁移的目标集群（同机房或异地机房），更新配置注册到Proxy上；第二步，对老集群的源数据全量导出到kafka，同时开启增量双写，进入Proxy的请求，如果是要备份的部分，也同时写入kafka中。这样数据在两个集群就形成了热备。故只需要切换路由，就能够实现切换到另一个机房的集群，备份的集群就完全可以提供服务了。

 

 

关于Redis和Codis的数据同步，我们调研了两种开源方案，携程的XPipe和Redis-replicator，两者都不能完全满足需求，但其部分理念可被参考，为此，我们最终设计了如下的总体结构图。

我们利用了Redis的主从同步机制，Keeper作为一个从⻆色将主节点同步过来的数据，通过传输通道写到备份集群。

其中，Keeper是数据同步组件，有两种⻆色，一是作为Redis的从节点，二是将数据写入备份的IDC，Keeper的组件由manager管理，传输通道可以直接tcp传输，或者依赖消息队列。IDC故障需要切换时，故障机房的数据层本身不需要做什么操作，只要机房归属的路由切换过来即可。

 

这个方案的优点在于，在处理业务逻辑时不用考虑多机房同步的相关问题。网关层可以集中实现所有需要的功能，如备份策略、负载策略、调度策略、监控、隔离、权限等等。美中不足的是一定程度上增加了网关层的开发和维护成本。

 

 

 

 

 

03

 

总结和展望

企业要想为用户提供稳定的保障服务，容灾工作一定要做到位。我们无法预见线上环境什么时候会出现问题，一般来讲，尤其是当集群规模比较大的情况下，小事故是非常高频的。当然容灾也要结合成本的考量，选择适合业务发展情况的架构方案，想要一开始就设计出非常完美但费钱的方案只会拖垮业务。因此，个推的容灾方案就是根据业务发展一步步迭代进行的。

 

除考虑自身业务外，企业在进行异地灾备建设时还应深刻洞悉行业发展趋势：

采用多地多活，加快业务恢复速度；将服务虚拟化，使灾备可以更灵活地调配资源；实现业务连续性管理。

 

个推作为异地灾备领域的长期实践者，也将持续探索灾备理念，不断打磨技术，与开发者一同分享异地灾备系统建设的最新思路及方法。

 

 

 

 

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