异地多活在近年越来越多大型互联网公司采用的方案，几乎也是大型应用发展到一定阶段的必然选择，综合比较一下各个互联网公司的方案，会发现有很多共性的东西，也有很多差异化的东西，这是最有意思的地方
什么是异地多活
异地多活一般是指在不同城市建立独立的数据中心，“活”是相对于冷备份而言的，冷备份是备份全量数据，平时不支撑业务需求，只有在主机房出现故障的时候才会切换到备用机房，而多活，是指这些机房在日常的业务中也需要走流量，做业务支撑。冷备份的主要问题是成本高，不跑业务，当主机房出问题的时候，也不一定能成功把业务接管过来。
CAP原则
分布式架构设计无论怎样都绕不开CAP原则，C一致性 A可用性 P分区容错性，分区容错性是必不可少的，没有分区容错性就相当于退化成了单机系统，所以实际上架构设计是在一致性和可用性一个天平上的两端做衡量。为什么强一致性和高可用性是不能同时满足？假如需要满足强一致性，就需要写入一条数据的时候，扩散到分布式系统里面的每一台机器，每一台机器都回复ACK确认后再给客户端确认，这就是强一致性。如果集群任何一台机器故障了，都回滚数据，对客户端返回失败，因此影响了可用性。如果只满足高可用性，任何一台机器写入成功都返回成功，那么有可能中途因为网络抖动或者其他原因造成了数据不同步，部分客户端独到的仍然是旧数据，因此，无法满足强一致性。
异地多活的挑战
延迟 异地多活面临的主要挑战是网络延迟，以北京到上海 1468 公里，即使是光速传输，一个来回也需要接近10ms，在实际测试的过程中，发现上海到北京的网络延迟，一般是 30 ms。
一致性 用户在任何一个机房写入的数据，是否能在任何一个机房读取的时候返回的值是一致性的。
误区
所有业务都要异地多活
以用户中心为例，注册是没必要做异地多活的，假如用户在A机房注册了，在数据没有向外同步的时候，A机房网络中断，这个时候如果让用户切换到B机房注册，就有可能发生数据不一致，出现两个基本相同的账号，这是不可容忍的。但是相对应的来说，用户登录这种是关键核心业务，就有必要做到异地多活了，用户在A机房登录不了，那就让用户在B机房登录。虽然有极端的情况，用户在A机房修改了密码，但是出现网络中断，B机房的用户仍然保存的是旧密码，但是相对于不可登录来说，这种情况是可容忍的。同时有些业务仍然是无法实现异地多活的，比如涉及到金钱的业务，加入有一个用户有100块，消费了50块，A机房发生异常，数据没有同步出去，这时候用户在B机房登录后发现自己还有100块，可以继续消费，就会对业务造成严重的影响。
必须做到实时一致性
受限于物理条件，跨地域的网速一定会存在延迟，一般是几十毫秒，如果遇上网络抖动，延迟超过几秒甚至几十秒都有可能。解决方法只能是减少需要同步的数据和只保证数据的最终一致性，有时候用户在A机房修改了一条数据，业务上实际上是能容忍数据的短时间不一致的，即使其他用户在B机房读到的是旧数据，实际上对业务也没有任何影响。
只使用存储系统的同步功能
大部分场景下，MySQL Redis自带的同步功能已经足以满足需求了，但是在某些极端情况下，可能就不合适了，MySQL的单线程复制可能会产生较大的延迟，Redis可能会有全量复制，所以系统要灵活使用各种解决方案。
用消息队列把数据广播到各个数据中心
回源读取，当A机房发现没有这条数据的时候，根据路由规则去B机房去读取该数据
重新生成数据，A机房登录后生成session数据，这时候A机房挂了，可以把用户切换到B机房，重新生成session数据。
实现100%的高可用
100%的高可用是无法保证的，硬件的损坏，软件的BUG，光纤传输等太多不可控的因素，而且也要在成本上做一个权衡，尤其是对于强一致性业务，C和A只能取一个平衡，容忍短时间的不可用来保证数据的完全一致性。
饿了么异地多活方案
特点
业务内聚，单个订单的所有流程保证在一个机房内完成调用，不允许进行跨机房调用。每一个机房称为一个ezone，对服务进行分区，让用户，商户，骑手按照规则聚合到一个ezone内。根据业务特点，饿了么选择了把地理位置作为划分业务的单元，以行政省界用围栏
把全国分为多个shard。在某个机房出现问题的时候，也可以按照地理位置把用户，商户，骑手打包迁移到别的机房即可。
可用性优先，当机房发生故障的时候，优先保证可用，用户可以先下单吃饭，有限时间窗口内的数据不一致可以事后再修复。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。
保证数据的正确性，在切换和故障时，检测到某些订单在两个机房不一致，会锁定改订单，避免错误进一步扩散。
通过DRC复制MySQL数据
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。
通过Global Zone保证强一致性
对于个别一致性要求很高的应用，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。
新浪微博异地多活方案
微博使用了基于 MCQ（微博自研的消息队列）的跨机房消息同步方案，并开发出跨机房消息同步组件 WMB（Weibo Message Broker）。
每个机房的缓存是完全独立的，由每个机房的 Processor（专门负责消息处理的程序，类 Storm）根据收到的消息进行缓存更新。由于消息不会重复分发，而且信息完备，所以 MytriggerQ 方案存在的缓存更新脏数据问题就解决了。而当缓存不存在时，会穿透到 MySQL 从库，然后进行回种。可能出现的问题是，缓存穿透，但是 MySQL 从库如果此时出现延迟，这样就会把脏数据种到缓存中。解决方案是做一个延时 10 分钟的消息队列，然后由一个处理程序来根据这个消息做数据的重新载入。一般从库延时时间不超过 10 分钟，而 10 分钟内的脏数据在微博的业务场景下也是可以接受的。
由于微博对数据库不是强依赖，加上数据库双写的维护成本过大，选择的方案是数据库通过主从同步的方式进行。这套方案可能的缺点是如果主从同步慢，并且缓存穿透，这时可能会出现脏数据。这种同步方式已运行了三年，整体上非常稳定，没有发生因为数据同步而导致的服务故障。
阿里异地多活方案
阿里在部署异地多活的时候同样是碰到延时问题，解决方案是访问一次页面的操作都在本机房完成，不做跨机房调用。阿里把业务划分成各种单元，如交易单元，这个单元是完成交易业务，称之为单元化。
服务延时
让操作全部在同一中心内完成，单元化
比如用户进入以后，比如说在淘宝上看商品，浏览商品，搜索、下单、放进购物车等等操作，还包括写数据库，就都是在所进入的那个数据中心中完成的，而不需要跨数据中心
部署：
异地部署的是流量会爆发式增长的，流量很大的那部分。流量小的，用的不多的，不用异地部署。
其他一些功能就会缺失，所以我们在异地部署的并非全站，而是一组业务，这组业务就成为单元
比如：在异地只部署跟买家交易相关的核心业务，确保一个买家在淘宝上浏览商品，一直到买完东西的全过程都可以完成
路由一致性：
买家相关的数据在写的时候，一定是要写在那个单元里。要保障这个用户从进来一直到访问服务，到访问数据库，全链路的路由规则都是完全一致的。如果说某个用户本来应该进A城市的数据中心，但是却因为路由错误，进入了B城市，那看到的数据就是错的了。造成的结果，可能是用户看到的购买列表是空的，这是不能接受的。
延时：
异地部署，我们需要同步卖家的数据、商品的数据。能接受的延时必须要做到一秒内，即在全国的范围内，都必须做到一秒内把数据同步完中心之间骨干网。
数据一致性：
把用户操作封闭在一个单元内完成，最关键的是数据。在某个点，必须确保单行的数据在一个地方写，绝对不能在多个地方写。
为了做到这一点，必须确定数据的维度。淘宝除了用户本身的信息以外，还会看到所有商品的数据、所有卖家的数据，面对的是买家、卖家和商品三个维度。因为异地的是买家的核心链路，所以选择买家这个维度。按买家维度来切分数据。但因为有三个维度的数据，当操作卖家、商品数据时，就无法封闭。
在所有的异地多活项目中，最重要的是保障某个点写进去的数据一定是正确的。这是最大的挑战，也是我们在设计整个方案中的第一原则。业务这一层出故障我们都可以接受，但是不能接受数据故障。
多个单元之间一定会有数据同步。一方面，每个单元都需要卖家的数据、商品的数据；
另一方面，我们的单元不是全量业务，那一定会有业务需要这个单元，比如说买家在这个单元下了一笔定单，而其他业务有可能也是需要这笔数据，否则可能操作不了，所以需要同步该数据。
所以怎样确保每个单元之间的商品、卖家的数据是一致的，然后买家数据中心和单元是一致的，这是非常关键的。
总结
各种方案都是针对不同的业务场景设计的，所以会有一定的不同，但是基本思路都是一致的。通过各种手段避免进行跨机房调用，消除延迟，让用户无感知。必要的时候通过业务的妥协，牺牲一致性来获取更高的可用性和更低的部署复杂程度。细读CAP理论就知道，这个问题是不存在完美的解决方案的，只有尽量贴合业务，逐渐迭代出更合适的方案。
