最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
当谈到架构的高可用时，无论是高可用计算架构，还是高可用存储架构，其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下，如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下，有可能所有服务器都出现故障。例如，典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障，或者业务整体瘫痪，而且即使有其他地区的备份，把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务，花费的时间也比较长，可能是半小时，也可能是一天。因为备份系统平时不对外提供服务，可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下，业务也不受影响，或者在几分钟内就能够很快恢复，那么就需要设计异地多活架构。
无论是高可用计算架构，还是高可用存储架构，其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下，如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下，有可能所有服务器都出现故障。例如，典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障，或者业务整体瘫痪，而且即使有其他地区的备份，把备份业务系统全部恢复到能够正常提供业务，花费的时间也比较长，可能是半小时，也可能是12小时。因为备份系统平时不对外提供服务，可能会存在很多隐藏的问题没有发现。如果业务期望达到即使在此类灾难性故障的情况下，业务也不受影响，或者在几分钟内就能够很快恢复，那么就需要设计异地多活架构。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第七部分，主要介绍异地多活，异地多活缩短了时延，提高可用性，但是带来复杂度和成本无疑是巨大的，不是一般公司可以承受的，只有在对可用性要求特别高的业务场景才建议使用。
灾备： 是指容灾和备份。容灾是为了在遭遇灾害时能保证信息系统能正常运行，帮助企业实现业务7*24小时连续性的目标，备份是为了应对灾难来临时造成的数据丢失问题。容灾备份产品的最终目标是帮助企业应对人为误操作、软件错误、病毒入侵等“软”性灾害以及硬件故障、自然灾害等“硬”性灾害。
作者丨DongGuoChao 来源丨https://blog.dogchao.cn/?p=299 导读：异地多活，作为一种高可用部署架构，成为大中型互联网公司的选择。像大家熟知的大型互联网公司，如阿里
来源：https://blog.dogchao.cn/?p=299 前言 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
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 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。后文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。 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
很多产品发展到一定规模之后，可能会走出国门，技术架构要做到国际化。或者基于高可用 / 高性能的需求，需要做异地多活。
高可用，英文单词High Availability，缩写HA，它是分布式系统架构设计中一个重要的度量。业界通常用多个9来衡量系统的可用性，如下表：
在软件开发领域，「异地多活」是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听过它，但很少人理解其中的原理。
当前市场上常见的容灾模式可分为同城容灾、异地容灾、双活 数据中心、两地 三中心几种。
采用高可用系统架构支持重要系统，为关键业务提供7x24的不间断服务，已经成为众多企业保障业务稳定、持续运转的主要选择。服务多活是高可用架构重要实施手段，本文介绍了一些业界常用的多活手段例如同城双活、两地三中心、异地多活架构设计方案并详述了各种方案的优缺点。
在软件开发领域，异地多活是分布式系统架构设计的一座高峰，很多人经常听到过他，但很少人理解其中的原理;
为了保证系统能够对机房级别的故障进行容错,不会使系统不可用,这就需要在机房级别对系统进行冗余处理。而这就需要在架构上进行良好的设计。来面对多机房场景下的技术挑战。事实上，异地多活最大的挑战在于机房之间的物理距离更远,数据传输的延迟已经不能忽略。在网络普遍延迟的情况下,如何根据业务特性设计高可用的性能达标的分布式系统,将是最大的挑战。
前文提到异地多活的几种型态和基于OceanBase实现方案。这里再总结一下基于其他分布式数据库（MySQL）实现异地多活时要考虑的点。本文不讨论为什么做异地多活，可以参考末尾的文章。
本文由公众号“水滴与银弹”号主Kaito原创分享，原题“搞懂异地多活，看这篇就够了”，为使文章更好理解，有修订。
最近恰好在搞异地双活，以下是一个梳理： 基本概念 1、异地容灾。这仅仅是一个冷备的概念。也就是在平时正常的时候，另外一个机房只是当做备份。 2、异地双（多）活。而异地双（多）活，却是指有两个或者多个可以同时对外服务的节点，任意一个点挂了，也可以迅速切换到其他节点对外服务，节点之间的数据做到准实时同步。 分类 根据是否需要数据同步大体分为三类： 1、必须同步型。（比如数据库） 2、无须同步型。比如缓存，仅仅是当做缓存，就可以这样做（这个有待商榷，其实缓存也需要同步的，严格来说的话）。 3、只能单活（对全局原
事务问题：一致性。 【问题】 如何保证主机和从机的数据一致？？？主从复制的延迟性问题。
说起容灾，很多同学脑子冒出来熟悉字眼，”同城双活”，“两地三中心”，“单元化”，“set化”等等。其实这些名词背后均隐射一层含义，面对一些灾难时候，业务如何做冗余来快速恢复业务。
2001年的“911事件”中，没有远程备份的企业都遭受了巨大损失，甚至部分公司因为核心业务部署在公司大楼而又没有远程备份，导致公司业务无法继续运营而倒闭。美国“911事件”后，全球用户提升了对灾备的重视程度，异地灾备建设一时成为趋势。
RabbitMQ集群架构模式 主备模式 实现RabbitMQ的高可用集群，一般在并发和数据量不高的情况下，这种模型非常的好用且简单。主备模式也称为Warren模式 HaProxy配置 listen rabbitmq_cluster bind 0.0.0.0:5672 # 配置TCP模式 mode tcp #简单的轮询 balance roundrobin #主节点 server bhz76 192.168.11.76:5672 check inter 5000 rise 2 fall 3 server bh
TiDB的存储用的TiKV, TiKV是基于RocksDB实现了分布式（可水平扩展，支持主从），RocksDB是对单机版LevelDB的封装。
异地多活看字面意思 ：不通的地方部署服务。前段时间发生的B站挂掉的事情，网上众说纷纭，有的说是有机房着火了，导致服务宕机。那对于这种突发的情况，我们应该如何应对呢？包括说有些地方地震了导致机房宕机等等。
互联网常见的高可用手段。比如服务冗余部署、异步化设计、负载均衡、服务限流降级熔断、架构拆分、服务治理、分布式存储等等，今天主要是一起聊下，多机房部署的灾备架构模式，来确保服务的高可用。
在互联网大厂，有个普遍的现象：某种程度上，只要是比较重要的系统，都需要考虑系统的容灾问题。
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层
大规模流量的网站架构，从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中，会遇到很多问题，在不断解决问题的过程中，Web系统变得越来越大。并且，新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不
近日，互联港湾携手网银互联再次打造双活数据中心，分别将北京铁通IDC—T3中心和杭州下沙MDC数据中心作为合作机房，在全国布局上又添一笔，进一步实现南北互通。 传统灾备系统通常采取IOE架构，通过数据库的数据复制或存储的数据复制技术，在广域网上实现数据的复制，具有很强的通用性。但这种数据层面的备份强调的是数据安全，可能产生很大的RPO和RTO值，即丢失大量数据或灾难恢复时间过长，给企业造成巨大损失。因此，尽管投入了大量的日常维护成本，但为了避免数据丢失，企业只有在万不得已的情
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。
企业业务敏感程度差异，对容灾指标RPO&RTO要求也不同。之前两篇文章主要介绍数据冷备，主要特点是数据备份存储非实时，备份系统存储数据通常昨天的数据，当灾难真正来临的时候，今天新产生的数据会丢失情况。对于企业核心业务来讲，业务恢复（RTO）可以接受小时级别，但是对于数据无法接受丢失，即RPO接近为“零”。结合腾讯云数据备份能力，本文重点介绍数据热备解决方案，旨在让客户上好云，用好云，管好云。
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大型项目对备份尤为关注，一般有双机备份，热备冷备，异地灾备等等… 今天来说一下两台服务器上的 MySQL 主从复制备份，需求比较简单：从要同步主的数据，但也不用太频繁，保持 15 分钟的数据差即可，意思就是每 15 分钟去同步一次修改过的数据。
针对当前远程容灾备份系统普遍造价高昂的缺点，技术人员提出了一种通过基于Linux系统下的Rsync（Remote Synchronize）远程同步框架进行改进，采用节点间数据复制技术实现数据库远程备份方案。 根据容灾备份系统对备份类别的要求程度，数据库备份系统可以分为数据级备份和应用级备份。数据备份是指建立一个异地的数据备份系统，该系统是对原本地系统关键应用数据实时复制。当出现故障时，可由异地数据系统迅速恢复本地数据从而保证业务的连续性。应用级备份比数据备份层次更高，即在异地建立一套完整的、与本地数据库系统
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
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第一次尝试自己组建硬件到软件的服务器，经过几个月折腾，服务器框架基本完成，整体框架如下：
异地多活相对于异地热备，最大不同点在于应用在不同地域都承载流量，从业务流量调度，数据同步以及业务性能等方面技术复杂度会大幅度的提升。同时业务异地多活有一个前提，就是业务支持单元化部署，这里对存量有历史技术债业务也存在非常大的挑战。因此本篇幅讨论异地多活前提是，业务已经具备单元化部署的能力。
达梦数据复制（DATA REPLICATION）是一个分担系统访问压力、加快异地访问响应速度、提高数据可靠性的解决方案。将一个服务器实例上的数据变更复制到另外的服务器实例。可以用于解决大、中型应用中出现的因来自不同地域、不同部门、不同类型的数据访问请求导致数据库服务器超负荷运行、网络阻塞、远程用户的数据响应迟缓的问题。
数据库部署架构是从容量、可用性、性能、成本等多方面权衡的结果，网商银行基础架构从建行之初满足快速业务响应的分布式架构，到单元化架构的落地，再到云原生时代，其中伴随着业务的快速发展，数据库的部署架构也经过多个版本的迭代发展。 容灾方面，从最初的“两地三中心”，具备机房级容灾，不具备全部的城市级容灾，经过扩容建设发展到现在的“三地五中心”。具体部署方式如图3-1-1所示，采用3-2-1的部署方式，任意一个城市的故障，通过选主（选择主库）实现主库的切换完成容灾。 图3-1-1 “三地五中心”架构 分布式业务
冷备或者主备并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
在云网融合大数据时代，数据已经成为重要的生产要素。特别是棱镜门、永恒之蓝、汶川大地震这类造成大规模数据丢失和泄漏的人为或自然灾害事件发生后，中国相继出台了一系列的法律法规，对各组织机构的数据安全保护条件进行限定，如 2016 年颁布的《中华人民共和国网络安全法》、 2021 年全国人民代表大会通过的《数据安全法》等。
随着企业规模的扩大，对数据库可用性要求越来越高，更多企业采用两地三中心、异地多活的架构，以提高数据库的异常事件应对能力。 在数据库领域，我们常听的“两地三中心”、“异地多活”到底是什么呢？ “两地三中心”就是生产数据中心、同城灾备中心、异地灾备中心。这种模式下，两个地域的三个数据中心互联互通，当一个数据中心发生异常，其他数据中心可以正常运行并进行业务接管。 “异地多活”就是在多个地域建设多个数据中心， 业务数据能够在三个及以上的数据中心之间进行双向同步。异地多活架构具有更高的可用性，抗风险能力极强。 不
腾讯云数据库【国产数据库专题线上技术沙龙】正在火热进行中，4月28日陈爱声的分享已经结束，没来得及参与的小伙伴不用担心，以下就是直播的视频和文字回顾。
数据时代，企业对技术创新和服务水准的要求不断提高，数据已成为企业极其重要的资产，数据同步也成为企业数据开发和使用一个绕不过去的技术需求。那么，什么时候我们需要进行数据同步，甚至是实时同步呢？目前又有什么实时同步方案？
rsync 远程同步 rsync（remote sync） 备份 完全备份 增量备份（差异备份） rsync 优点： 支持增量备份 选择性保持：符号链接，硬链接，文件属性，权限及时间等。 传输前执行压缩，适合于异地备份，镜像服务器等应用。 使用ssh作为传输端口，sftp，ssh，xshell 。 与scp区别： 当文件数据很大时候： scp 的效率太低，（scp是先统计信息，需要多少空间后，在复制） rsync 边复制，边比较，边统计 基础知识 端口：873 模式： 如果直接使用命令
先来回顾一下上一篇的小集群架构，tomcat集群，nginx进行反向代理，服务器异地： 由上一篇讲到，部署的时候，将war部署在不同的服务器里，通过spring-session实现了session共享
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
去年写过一篇《做容灾，冷备是不是个好方案？》，当时提出来，冷备或者主备，其实并不是一个理想的方案，而且绝大多数情况下，只能是一个心理安慰，真正发生故障的情况下，这样的容灾模式根本起不到作用。
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