我们先来回顾一下github这次事故： 2018年10月21日，github 在更换网络设备时，引发了美国东海岸网络中心和东海岸数据中心的网络链接发生了40秒的中断，最终导致多个mysql的主集群由Orchestrator 自动选举切换到了美国西海岸数据中心对应的集群，由此引发了数据不一致，直接导致了超过24小时的服务降级，最后仍然还有少量数据需人工排查修复的悲剧。

事件的整个过程参考blog.github.com/2018-10-30-… 这篇文章，在这里不详细说明，我们来直接看导致事件的根本原因。

根本原因：缺失异地数据中心之间数据一致性的保障机制

github数据库做的是本地主备+跨区域数据中心的容灾方案，主数据库集群和其他数据中心的集群是异步同步的，当物理网络发生中断后，对于github这样全球性的，大量用户访问的系统，时时刻刻都有数据变更，刚刚提交的数据还没有来得急同步过去，这时按照Orchestrator的机制，必然会重新选举出新的数据库写入主节点。在没有确定数据全局一致性的情况，就这么一切，两边数据就没法一致同步了，更悲剧的是等网络40s后恢复后，在Orchestrator没有将原有的数据库主节点置为从节点之前，东海岸本地的应用还在往本地数据库集群写数据，加剧了数据的不一致，发生了脑裂现象。除了数据不一致的问题外，还有个比较严重的后果，github 除了数据库主节点负责单点写外，其他区域数据中心的数据库节点负责读，把东海岸的应用数据库切都西海岸，会有60ms的网络消耗，就这点耗时，导致很多应用出现了服务超时不可用，对于很多web应用，一个前端请求会触发后端系统几十次的请求非常正常。由此可以看出，github在处理跨数据中心的高可用方案上是有较大漏洞，没有真正考虑一个数据中心不可用，和数据中心之间的网络故障时的两个重要场景。

没有引起重视的原因分析

对于这么重要的场景，为啥github这么牛的公司没有实施了？个人猜测的几个原因（仅个人观点）：

1.github 发展太快也太顺利了，之前应当是没有出过什么严重问题，精力都聚焦到能带来效益的事情了，这样的事情没有引起足够的重视，技术战略上没有特别重视。

2.异地多活的方案非常复杂，不仅是数据库的跨地域数据中心同步这么简单，需要结合公司的实际业务进行全局整体性的方案设计。

3.投入大，成本高，就拿异地机房之间的网络线路来说，至少需要保障两个物理上独立的线路，而这些线路对数据中心来说，至少需要100G 光纤专线。此外其应用系统为了适应异地多活带来也需要进行架构升级，灰度测试等等。

实际来看这是很多公司都面临的普遍问题，在业务高速发展和系统可靠性建设上如何找到平衡点的问题。对于很多业务导向的公司，系统出现过严重问题，才会重视起来。

异地多活方案如何来做？

计算机的分层思想非常有利于分析一个复杂系统，异地多活涉及到数据，应用系统，基础软件，网络，运维系统等等，非常复杂。采用分层思想能极大的简化问题，解耦各层，然后全局看。下面是一个典型分布式是数据中心的分层结构：

让我们来看每个分层的异地多活方案如何做：

DNS层：本身就是一个全球性的分布式系统，天然就是异地多活的，在这一层做自己的异地多活，更多是依赖DNS机制，系统化的动态切换域名和服务器的映射。因其DNS变更生效需要几分钟到几十分钟,对实时性要求高的容灾，不能依赖这块。

CDN层：严格来说，和DNS 一样，也是天然异地多活的，因为CDN更多的是对静态资源访问的加速，需提前将静态资源分发到离消费者更近的节点，挂掉一个节点不会影响数据的不一致，会降低访问速度，影响用户体验。

负载均衡层：通过故障转移策略，可以迅速的将挂掉的服务器流量切到同城或者异地的数据中心，非常便捷高效，但这个地方一定要确保底层的数据已经同步过去之后，才能切，否则会出现数据不一致的情况。

应用层：需要跨数据中心弹性集群部署，就单个应用本身而言，没有什么难度，难度主要集中在依赖应用上，对于很多业务系统，特别是微服务架构成为主流后，一个业务系统至少会依赖调用好几个其他应用，对于复杂的电商系统来说，一个系统依赖几十个其他系统的服务很正常。应用层的异地双活，就不是简单的单应用的跨数据中心部署，而是需要按照业务单元整体性考虑，单元化的思想是阿里异地双活的基础。这块需要重点考虑的是，业务单元内的系统之间相互调用要本地化调用，避免跨单元，但对于一些没法单元化的业务，需要有中心单元化来统一支撑。此外应用系统本身的架构也需要考虑异地多活，特别是要考虑跨地域访问带来的时延影响，数据重复消费等问题。

中间件，缓存层：需要中间件本身要支持异地多活，就拿分布式缓存redis来说，put 数据，需要支持在本地数据中心，和异地数据中心同时生效，失效也是一样。这就需要对redis 进行修改。消息中间件，以及其他中间件也是类似，对于不支持异地数据中心的版本，都需自行修改源码进行支持，对于一般的小公司来说，这个难度非常大。只有top的公司才具备这样的技术和环境去做这个事情。

数据库/存储：数据库每个厂商对异地数据中心的支持方案有差异，就mysql来说，mysql 目前的版本还不支持异地同步的方案，只支持本地同步副本，对于mysql的同步，只能是利用实时的数据同步工具drc 来做，因为不是异步同步，仍然存在几ms-几百ms的延迟。将流量从故障的数据中心切换到其他数据中心时，一定要先将故障集群的数据库设置成只读集群，其次确定数据库已经完全同步数据到对应异地数据中心的数据库。最后将异地数据库集群设置为写集群。

而整个过程会有几分钟的中断，服务不可用，遇上罕见的这种故障，几分钟的故障恢复时间是可以接受的，支付宝的异地多活也是分钟级别的。这个地方最怕的就是物理线路故障，如挖掘机挖断光纤的事情，对于大型金融级的数据中心，物理上有两条独立的光纤线路是必须的。遇上物理线路故障，肯定会存在少量数据没有同步完的情况，这时候，原本到故障dc的写流量是不能贸然转移到其他dc的，这时必然要牺牲部分服务的可用性；除非你能接受数据不一致的情况。

看完每层的情况，再来看全局，当一个DC发生故障时，如何在保证数据完整的情况下，故障转移了。发生故障不可怕，怕的是丢数据，数据错乱。所有的策略都是围绕数据的完整和正确性。全局设计也是一样，因此我认为较为合理故障处理策略应当按照下面的步骤来：

我们的原则就是将一切造成数据混乱的可能性降到最低，必然就是先关闭数据库的写，这会造成应用层写数据库等异常，但这也是我们期望的。

发生整个DC出现大面积故障的事件是比较少的，最常见的故障还是比如某个核心系统库，部分网络故障. 而这些故障会根据异地多活的方案有不同的一些恢复策略，以数据库发生异常为例，通常的恢复策略为：

1.切换本地备库为主库；从已有备份重新还原做备库.

2.切换数据库的代理到异地/同城的对应的数据库集群，一定要确保数据是完全同步过去之后才能切，如果用Orchestrator之类的故障自动转移，需要做对应的数据检查机制。

总结

对于异地多活，没有一刀切完全通用的方案，需要根据自己的业务特点，在成本，服务可用性和数据完整性，技术复杂度之间做平衡，找到最适合自己公司的方案；但是最重要的原则就是不管那种方案，确保数据的完整性和一致性是首要考虑的。

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