本文根据罗代均老师在〖deeplus直播第261期〗线上分享演讲内容整理而成（文末有获取本期回放的方式，不要错过）
罗代均
OPPO安第斯系统资深工程师
一、多活业务架构
1、OPPO多活架构原则
第一，主线多活。
多活成本比较高的，双活是两倍，三活可能成本会低一些，但三活的难度更大。因此没有办法对所有业务进行多活，只能对主线做多活。
第二，是保障多数用户。
举个例子，系统有个充值的功能，充值功能本身是强一致的，完全不能允许任何的延迟或者是副本的读。
但是多活切换之后，只有少数用户在切换的前几分钟有充值的，这部分用户余额可能没有通过过去，只需要对这部分用户进行服务降级，其他绝大多数用户是可以使用完整的服务的。
第三，数据分类，应用不同的CAP模型。
CAP定理不是针对的业务功能，比如说账号、支付、登录，CAP定理是对数据的要求。一个功能可能用到多个数据，数据本身的一致性、可用性、延迟的容忍是不一样的。
所以需要对业务功能用到的数据进行分类，比如余额数据、流水数据、日志数据、个人资料数据……我们对每个数据进行一致性、可用性的需求分析，一致性要求很强，这个数据就选用同城高可用的数据库服务。这个数据一致性要求不高、允许延迟，就可以选择异地高可用的数据库服务。
所以这个业务来说不是整体使用一个CAP模型，在业务内部，因为不同的数据分类，使用了不同的模型，因此业务有时候存在部分降级的情况。
第四，平台业务SDK化。
OPPO的业务比较多，比如浏览器、软件商店、广告务、音乐、视频等非常多的业务，这些业务都用了平台化的服务，比如评论系统、消息系统，还有账号鉴权的系统等等。
OPPO公司的机房比较多，主要的就有好几个机房，我们的上层业务是分布在不同的机房里面去，这对平台业务来说就比较麻烦，上层业务可能只需要做双活就行了，而平台业务可能就要做七活、甚至八活，而且七、八个机房都要有读和写，难度就非常大。
为解决这个问题，我们提出平台业务进行SDK化思路，把这种平台型业务，拆分成独立的域名，从SDK开始拆分，这样我们平台业务只需要单独做多活就行了，不需要在每个机房都提供读写的能力。
第五，数据最终一致。
第六，我们的记录日志、流水，避免修改、计数操作。
2、同城多活业务架构
上图是典型同城多活的业务架构，应用层是完全无状态的，随便打流量。四层采用DPDK技术开发，七层包括Nginx和API网关两个组件，Nginx只用来做SSL卸载、WAF防火墙，其他功能都是API网关来提供。
数据层以主备为主，写流量只会写到Master节点，但是读的流量可以访问slave节点，但是也不一定，看业务本身数据一致性要求，如果要求非常强一致的，我们的读也只会指向Master节点。
需要注意，我们把Nginx和API网关都放到同一个容器中，两只之间采用进程间通信。这样的好处是，我们扩容的时候，我们可以将整个七层同步去扩容，而不会存在某一层组件容量不足的情况。
另外就是注册中心，我们没有使用 k8s本身的一个注册功能，而是自己基于数据库，实现了AP模型的注册中心，保证注册中心的跨机房高可用。同时注册中心兼容Consul协议，从而更好地融入开源生态。多个k8s集群的实例，都会注册到统一的注册中心里面去。这个注册的动作，是由发布平台完成的，好处是应用发布的时候，发布平台可以提前摘掉流量，避免重启影响服务的成功率。
3、异地多活业务架构——单元化
异地多活，比较典型的架构是单元化，就是将用户进行分片，将不同的用户分片放到不同的机房里面去，这样可以做到一个完全的扩展，随着用户规模的增加，我们可以很容易去扩展机房的数量，这些都可以持续的去增加的，包括每个机房的容量也可能不一样。比如有的机房大，有的机房小，我们可以调整每个机房存放的单元数量。
这里确实实现了多活，每个机房都有流量，每个机房也是读写，是完全的多活，但是单元高可用的问题如何解决，单元的归属机房故障了，如果把这个单元转移另一个机房继续提供服务。
4、异地双活业务架构
上图是我们使用较多的异地双活架构，首先我们将用户按照地域维度进行了一个单元划分，比如说按照地域将用户划分为七个大区单元。
注意这个单元划分是用户首次访问服务的时候进行的，然后客户端就保存了单元号，就不会产生变化了，所以用户出差，换到因为另外一个地域里面去，它所属的单元号我们是不会变化的，还是访问单元归属的机房，这个时候可能就不是访问最优的机房。
这样的好处是，当一个用户移动的时候，数据访问就不会在两个机房之间跳来跳去，避免双向同步的数据冲突问题，很容易实施。
数据层在两个机房，都是完全全量的，两个机房间数据是做双向同步，没有谁是主谁是从的区分，是完全对等的架构。
用户流量调度按单元进行，这样可以保证一个用户，他只会访问其中一个机房，不会在南北两个机房之间跳来跳去，就算是用户出差也是如此，按照首次访问服务时的地域来划分的单元。只要我们的调度规则没有变更的情况下，一个用户他永远只会在其中一个机房读写，这样的好处就是，第一个可以避免我们的同步的冲突，第二个好处就是容忍了数据延迟的情况，比如说一个用户他永远是看到北方机房，南北之间数据同步的延迟日常情况下其实是感知不到的。
这个架构是非常简单，只需要在客户端网络库里面做一些封装，对用户进行单元划分，按单元进行流量调度就可以了，双向同步比较好实施，延迟、冲突，这些问题都可以避免。
除了地域之外，也可以按照账号或者设备来划分单元。按账号或者设备划分单元的好处是，如果按照地域划分单元，在用户删除手机App这种情况下，APP里面保存的单元号就没有了，下次访问服务的时候就需要重新分配单元号，因为地域可能和之前不同了，就可能分配到不同的单元号，按账号或者设备划分就没有这个问题，重新分配还是原来的单元号。
前面说到，南北机房的数据层都是全量的，一般情况下，按地域的划分单元的模式，就算重新分配了单元号，也不影响数据的读写访问。
5、异地双活——评论系统案例
上图是平台型业务-评论系统异地生活的案例，评论系统从SDK开始，就进行了域名拆分，避免了在业务域名所在机房内部去做跨机房的评论服务调用，影响服务的可用性和性能。
如上图所示，我们只对MySQL原始数据层做了南北双机房同步，第二层的评论元数据表，还有第三层的一个Cache，这两层实际上没做同步的。两个机房分别基于MySQL数据独自去重建第二层的元数据表，第三层的Cache，以及重建其他的数据源。
这样好处就是，我们只有一个数据源做了南北机房的同步，就可以避免双数据源同步的时候，两个数据源之间会存在同步的进度不一致，从而两个数据源之间的依赖关系出现问题。
举个例子，我们上面的评论表、点赞表这一层，最上面这一层做了同步以后，我们中间第二层如果也做了同步，然后第二层同步以后，两个数据可能存在差异，比如说第一层同步快一点，第二层同步得慢一点，同样是南方的用户，他们看到这个数据之间的存在不匹配的问题。
因为用户流量调度是按单元进行的，两个机房的数据虽然有差异，有延迟，但是用户感知不到的。一个用户要么看到南方机房，要么看到北方机房，我们评论数量两个机房有差异，点赞数量有差异，回复数都有差异，但是无所谓，用户是感知不到差异的。需要注意的一点，就是当多活切换的时候，用户能感知到一个差异，但日常情况下用户感知不到这个差异。
6、异地N活业务架构
上图是比较复杂异地N活业务架构。它基本的思路就是对用户进行两级的划分。第一级按照设备和账号划分单元，其中单元里面既有登录的用户，也有未登录的用户。
在第二级划分的单元内部，我们再应用异地双活的模式，或者是同城多活的模式，比如说左边单元1，按照地域做第二级的划分，把它划分成南北两个副本，既然是副本，肯定数据是全量的，是异地双活模式，两个副本数据做双向同步，这种模式适用非强一致的业务。
那么强一致的业务怎么办呢？比如右边的单元4，跨同城的两个机房，单元内部采用同城多活的模式，就是共享跨机房高可用的数据层，是主备的的。这种模式适合强一致的业务。
前面说了单元内部主要两种模式，第一种是异地双活，双向同步，主主模式，读写在本机房，然后做双向同步；第二种是同城多活，主备的模式，跨机房共享主备切换的数据层。除此之外，单元内部还可以选择主从，冷备等模式。
7、服务部署
上图是服务部署架构。服务部署分为几大部分。
第一部分是中心域。
中心域主要是部署一些运营管理后台，还有一些爬虫，还有一些非常长尾的应用，但这些业务可能不太重要，也不需要做一个多活。中心域的读写都是在中心机房，然后把数据单向同步到其他单元机房。
第二部分是全局域。
全局域主要存放非单元分片维度的数据，比如评论、消息等。这些数据不能按统一维度进行拆分，需要全量的访问，放到全局域的数据都是全量的。
第三部分是单元域。
存放按单元拆分的数据，比如用户订单、收藏、下载记录等。
8、服务路由
用户会先请求到API网关，API网关根据请求的单元号参数，判断是是否访问错了机房，如果访问错了，就做重定向，或者跨机房转发，用户自己选择的其中一种模式。转发的模式比较依赖于两个机房之间的专线的带宽和稳定性，重定向模式机房之间的带宽要求会低一些，客户端重新发起请求，这两个机房之间的网络专线要求低一些。
前面说到用户首次请求的时候，会给客户端分配一个单元号，这个单元号将会存储起来，以后每次业务请求都会带上这个单元号。
请求到了单元内部，单元号会做一个全链路的传递，全链路传递是通过调用链来实现的，调用链可以把一些参数做全链路的传递。应用实例打上了单元号的标签，微服务调用方通过单元号对实例进行筛选，防止请求打到其他单元。
数据访问层要做一个兜底的操作，可能由于服务路由还是其他的一些原因，不小心访问错了单元，这个数据层有可能访问错，所以数据访问层要做一个兜底，根据传过来单元号，做拒绝或者转发。
9、用单元化解决业务扩展性问题
单元化不只是可以用来解决多活的问题，也可以用来解决业务扩展性问题。在一个机房内部，如果服务1000万用户，他可能需要10个数据库，服务1亿个用户，需要100个数据库，如果100个数据库让每个应用实例都连上的话，连接数就太多了。
可以在一个机房内部也拆分多个单元，每个单元保证1000万、2000万左右的用户，随着用户的增长，我们再将单元数量进行增加就行了，这样就可以保证每一个单元内部的服务规模受控。
二、多活数据同步
1、MySQL同城多活
上图是MySQL同城多活架构，MySQL对外看上去是一个集群，只有一个IP。我们需要解决的问题是：怎么让跨机房的集群看到的是同一个IP？这里就用到了Anycast技术，IP的作用可以理解为域名，我们把一个 VIP用Anycast技术，将它路由到两个机房，或者是三个机房。我们是路由到三个机房，然后就到了机房内部，再通过 ECMP协议将流量再分到多个四层负载均衡节点。
通过Anycast第一层路由到不同的机房，第二层的ECMP再路由到基于DPDK技术开发的四层负载均衡节点。这样我们整个的数据库对外看到的VIP就是同一个了，所有机房看到VIP都是同一个。利用Anycast和ECMP两个技术，实现跨AZ共享VIP。
然后是数据层，数据层我们现在是一主三从，然后需要2个以上slave同步成功，才能完成最终的成功。
MySQL版本需要5.7以上，操作系统内核需要打一个 toa补丁，这样经过四层负载均衡之后，MySQL Server才能拿到真正来源IP。因为我们这边要做一个IP白名单的授权，如果不打补丁，拿到的来源IP就是四层负载均衡的IP，就没法做IP白名单授权了。当然top补丁有一个缺陷，就是只能支持ipv4，这在内网使用问题不大。
底层采用了开源的MySQL拓扑管理组件，通过检测我们数据库节点的情况，然后做重新选组做切换，然后通知SLB改变后端指向，流量打到新的master节点，
Anycast不是必须的，也可以用域名代替，但是域名有个问题，需要重新接连的时候才会发起解析，所以域名切换的时候可能会切不干净。Anycast做切换是立即生效的，因为这是路由协议的一个变更，马上就能切过去，不存在解析不干净和生效不一致的问题。
Anycast除了内网之外，外网也用的比较多，比如说谷歌上负载均衡器，它发布的IP就是Anycast的IP，在公网环境下，在不同的地区路由到不同的一个真实地址，包括我们 DNS Server也是用Anycast去发布的，在不同的区域，路由到就近的IDC，所以Anycast技术应用还比较广泛。
2、MySQL异地多活
这个设计性能提升非常大，OPPO实际业务场景下，这个模式比订阅后直接写目标库提升了几倍。因为引入了中继日志，就存在两阶段提交的问题。比如中继日志写成功，但是中继日志写目标库没有成功。这就存在数据一致性问题，需要用到两阶段提交。
还有就是数据压缩和加密，对数据的安全和同步性能也非常重要。
然后是多消费者支持，订阅模块会保存数据，每个订阅方可以维持自己的消费位点，彼此之间没有干扰，从而减少多订阅方同步对 Source DB的压力。
3、MySQL订阅——数据最终一致
以前面提到的评论系统为例，数据同步只同步MySQL那一层，而其他的数据源Cache、MQ、ES、排序服务等，分别订阅MySQL binlog重新构建。
原则上，我们尽量只同步底层的一份MySQL数据，其他数据源订阅MySQL重建。前面说到，MySQL只需要订阅一次，Jins程序自己存储了一份数据到本地文件队列，然后分别重放到Cache、MQ、ES等其他数据源，也可以多次重放数据。
如果多数据源分别进行同步的话，多个数据源同步的进度是没法保证协调一致的，必然有的数据源快，有的数据源慢，这有可能导致两个数据源之间的关联关系出现一些程序错误。所以我们尽量只同步一个数据源，再基于MySQL重建其他的数据源，避免进度不一致的问题。
4、MySQL数据对比&修复
OPPO的业务场景，很多地方都非常依赖底层的 MySQL数据同步，两个机房之间之间到底有没有差异，是蛮重要的。
因此我们设计了一个独立的MySQL比对修复工具，就执行上图这样一个SQL语句，通过这个SQL语句，对一段时间之内的所有数据算一个异或的值，通过异或值去比对两个机房之间数据差异，如果比对有差异，我们再缩小比对范围，逐步逼近到差异的记录行，这个语句的执行效率还是蛮高的。
但是这个方案有个不足，要求我们数据库里面有一个时间戳的字段，程序会对比前一个周期内的所有记录的异或值，判断两个机房之间数据是否有差异。
另外一重要场景就是数据修复，因为业务可能配置错了数据库、应用实例配置生效不一致，再比如A单元数据写到B单元，这个时候需要修复数据，通过这个工具，把两个数据库不一致的数据行整理出来，然后人工做识别或者批量修复。
5、redis多活
主从之间采用binlog的同步，因为Redis本身没有binlog，我们把 AOF做了改造，把让它变成binlog的这种格式，这里改造的工作量不大。
然后代理也支持两种模式，一种是重定向模式，一种是转发模式。转发模式就是写主读从，它只会把写流量转到了主机房里面去，但是从机房是能读的。重定向模式就不一样，重定向模式是非常更强一致的，读写都只能在主机房。
前面反复提到，CAP是针对数据的，是指数据本身的延迟或者差异的容忍度，所以这两种模式都需要支持，有的数据它就是要强一致，一定要到主库里面的去读，但有的数据它允许从库读，允许延迟。
异地多活也很简单，异地多活两个机房各部署一个组件去订阅同机房的Redis，订阅Redis的binlog，订阅的数据写到MQ里面去，两个机房分别重放binlog，实现起来并不复杂。
最后简单说一下binlog的格式，里面包括了命令、数据产生的机房、递增的序号，还有一个时间戳。还需要注意的一点，Redis持久化RDB也要改造一下，RDB需要包含一个 binlog offset，binlog读取偏移量，需要把它记下来，因为主从颠倒的时候，我们订阅程序要重新从offset开始继续订阅下面的命令。
广告：Gdevops广州站：解答2021运维、数据库、金融科技亟待抉择的三大问题
三、GSLB流量调度
1、Http DNS
最后讲我们的GSLB流量调度，首先是为什么要使用Http DNS。
第一个是防劫持。
DNS劫持，DNS是多级缓存，部分环节存在解析劫持的情况。
DNS黑洞，这个大家可能遇到比较少，什么叫DNS黑洞呢？就是运营商监控到某个域名有恶意的请求，封杀他的时候不小心扩大了封杀的范围，我们已经出现过几次这种情况，有时候某个地区甚至可以把整个cn顶级域名全封杀，这种封杀的范围很大，称之为DNS黑洞。整个2020年已经发生过多次这种情况了，某个地域整个顶级域名都给你封杀掉，大家都解决不了。
第二个是快速生效。
首先是DNS本身的多级缓存，这个时间不受控制，但它可能不是主要问题，更主要的问题是客户端长连接。
我们还没上Http DNS之前，业务使用了客户端长连接，需要20分钟甚至一个小时才能大部分流量调度走。主要的原因就在客户端长连接，DNS做了变更以后，只有客户端重新发起连接的时候，它才会发重新发起解析，才拿到新的IP，如果连接没断开，就一直不会转移，所以这部分长连接用户根本就切不走。
如果是机房入口网络故障还好，连接天然会断开，如果是因为业务自己的问题，需要把流量切走，这种情况下就会发现根本切不走，所以客户端长连接是比较重要的问题。所以客户端网络库需要处理一下，解析变更的时候，需要主动去关闭连接，但是传统DNS，没有解析变更的通知机制，不发起解析就不知道解析变更了，这里就进入了循环了，需要仔细的思考一下流程。
第三个是精准调度。
传统的DNS解析只能获取到IP这一个参数，首先IP信息不准确，包括运营商归属、地域归属，都不是很准确，国外运营商特别多，情况更严重。现在IPv6也在快速的推广，信息不准确的情况更为严重。其次传统DNS无法做到用户维度、设备维度的解析。
最后是生效一致性。
单元一旦发生调度以后，在单元内的所有用户要同时调走，不能说一部分先调走，一部分后调走，这样数据写入就乱了，需要保证全体用户生效的一致性。
2、单元调度
下面讲单元调度的主要流程
第一步: 划分用户单元
划分用户单元主要有三种模式：
这里有个地方需要注意，我们为了划分单元，客户端肯定要传一些参数，如果按账号划分单元，需要传账号ID；按设备划分单元，需要传设备的IMEI,或者国内Android厂商推行的OpenID；按地域划分单元很简单，直接从IP里面可以获取，不用客户端传递参数。
因为隐私合规要求，比如说海外业务，直接传用户的ID或设备信息，是违规的，因为我们这个调度的域名它是一个独立的域名，它不是业务本身的，这个域名很难跟用户解释，即使跟用户签了协议，因为业务主体的不同，可能也不一定包含了这个域名，所以我们做了一个匿名化处理，设计了两个新参数，一个叫ADG（匿名设备分组），一个叫AUG（匿名用户分组）。
我们将账号ID和10万取模的值定义为AUG,设备ID与10万取模的值定义为ADG。通过这种方式，把设备和账号分成10万个桶，然后对桶分单元，比如说1~5000桶是单元1，5000~1万桶是单元2。这样我们就不用传真实的设备ID和真实账号。
第二步：客户端获取单元号。
客户端首次访问业务的时候要分一个单元号，这样就算按地域划分单元，基本上也不会出现变更，只要用户的APP不被删除，我们OPPO手机的好处就是，我们的APP是不怕被删除的，我们的数据不会被清掉；但如果是一个外发的APP，可能就存在APP删除，这个可以考虑用设备或者账号分单元。获取到单元号之后，就永久保存在客户端。
第三步：客户端解析域名IP。
域名解析的时候会带上单元号的参数，获取这个单元对应的IP列表，然后客户端缓存IP列表。需要注意的一点是缓存机制，建议根据网络环境进行缓存，比如WiFi名称，或者运营商的名称，底层的缓存数据结构就是域名加上网络环境的名称。这样的好处就是，用户网络切换的时候，比如说家里面是WiFi，我们拿的是IP1，我们一出门，网络环境变了，我们取出的缓存IP就是IP2，在每个网络环境都是缓存最优的IP。
另外一点需要注意是：我们为每个单元还分配了一个单元域名，这是一个传统DNS域名，主要是降级的时候使用。可以设想一下，如果我们没有为每个单元单独分配一个传统DNS域名，一旦降级的时候就会走到业务的主域名，而传统DNS是不能携带任何参数的，无法做到按单元进行解析，用户流量就全都乱了。
所以每个单元分配一个域名的好处就是，降级的时候只要降级到我们这个单元的域名，这样大多数用户解析结果还是准确的，不准确的一部分通过API网关重定向或者内部转发，只要很少用户需要走这个路径，绝大多数用户还是最佳的路径。
第四步：客户端重定向。
因为调度过程当中还有一部分用户在访问旧的IP，我们是通过API网关，把新机房IP直接告诉客户端，客户端立即用新IP重试，并且异步去刷新解析，如果只是反馈一个状态码，告诉客户端需要重新刷新解析，客户端的总请求时间就会拉得比较长，这就是重定向模式。
但除了重定向模式，还有转发模式，但是转发模式比较依赖机房之间的专线带宽和稳定性，如果公司规模不是很大的话，机房之间的专线带宽和稳定性可能赶不上公网，重定向模式可能更适合一些。
3、单元调度注意事项
4、域名解析刷新时机
接下来讲域名解析刷新时机。因为HttpDNS是直连解析的，不像传统DNS有多级的缓存，如果我们还沿用传统DNS的 TTL方式来刷新解析，这个TTL就不能设置得太短，太短了HttpDNS Server的压力非常大。TTL设置过长又不能满足业务快速恢复的要求。
所以域名解析的及时刷新依赖另外两种途径，第一种途径是失败。我们请求一个服务，要么连接错误，要么响应内容出现错误，比如说我们响应了500，或者其他我们认可的一个响应值（客户端可以自己定一个规则），我们访问失败的时候，就需要立即去刷新一下域名解析，因为请求失败的时候可能需要做一个机房调度，不管是业务后端出现了问题，或者是连接不上，这种情况都需要做机房调度，需要客户端刷新解析。
第二种途径是指令，如果是因为我们带宽不足，做活动，或者其他原因的，需要把流量切走，这时我们可以通过API网关下发指令，下发指令也是随着API网关的正常的业务请求，响应Header带下去，不是单独的通道，也不是通过Push推送。
这样我们就可以兜底，要么会请求失败，会立即刷新解析。要么请求成功，响应header就会携带指令。所以用户一定能走到失败和指令其中一条路径。因此我们做了调度变更以后，用户一定会刷新，不再依赖TTL了，过期时间可以设置非常长，这样我们绝大多数请求，都不会发生真正的解析请求。
通常情况下，传统DNS有2%~3%的解析失败率，还是挺高的。通过这种方式，我们就可以把解析成功率做到99.5%以上，日常情况下甚至能做到接近100%。
5、调度生效一致性
定向用户请求有两种模式，一种是转发模式，API网关直接转发到新机房的业务后端实例。另一种是重定向模式，API网关在响应header携带了重定向指令，以及新机房的IP（避免客户端多一次的请求），客户端立即重试新IP。
转发模式需要消耗较多的机房专线带宽，重定向模式的总体时长更高，业务可以自由选择两种模式。
解析刷新采用并行跑马的模式，客户端会并行请求两个HttpDNS Server和一个传统DNS，三个请求同时发出去。如果HttpDNS Server请求成功，哪个先到就用哪个，如果两个HttpDNS Server请求都失败，就使用传统DNS解析结果。因为每个单元都分配一个传统域名，所以传统DNS解析结果和HttpDNS解析结果也基本是一致，只有极少数用户会解析错误，API网关重定向一次以后也能纠正过来。
6、调度决策大脑
调度决策大脑一定要依赖多路监控数据源，因为单路数据的质量无法保证，比如可能会出现拨测用例配置错误、网络监控数据丢失等，所以单路数据都是不可信的，需要多路数据源做交叉的比对，过滤抖动、防止误判。
调度决策大脑最终会输出一个指令，指令只会告诉你故障类型，比如：机房故障、运营商线路故障、机房之间网络（DCI)故障，或者是容量不足、业务自身出现了问题等。业务自身出现问题，比如业务的数据库故障，也需要切到另外的机房去。
决策指令同时发到两个地方，既要发给接入层，也要发给数据层，为什么需要这样呢？
假设我们同城两个机房之间，专线出现了故障，两个机房的数据库肯定达不成一致，同步不过去了。这个情况下，假设我们的数据库选主B机房，而接入层保留A机房， A机房的数据库完全写不进去，即使写进去也是错误的，这里我们要保证数据层和接入层两边选择的机房要一致。
所以这种专线故障情况下，我们是调度决策大脑来通知，做统一的决策，同时通知接入层、数据层做联动，选择同一机房，这个主机房的选择是事先配置好的，它不是由我们刚刚说的Raft组件来解决的。
7、调度效果
上图是我们9月份做过的一次机房调度的效果，基本上做到分钟级（实际上是秒级的）的生效，是很陡的一个曲线。
四、总结
最后，给大家总结一下今天分享的内容：
>>>>
Q&A
Q1：Http DNS也有缓存的吧？
A1 ：对，刚刚提到我们Http DNS缓存时间非常长，缓存了一周的时间，而且缓存的时候是根据环境来缓存的，就是按照 WiFi名称、运营商的名称来做缓存，这样网络切换的时候可以拿到最优的IP。
缓存的时间非常长，是因为域名解析的刷新，是不依赖缓存过期的，如果能请求成功，API网关在响应Header就会带上调度指令，如果请求失败客户端也会主动去刷新解析。因此解析的刷新，是不依赖缓存过期时间的。
Q2：同城多活网络是怎么配置的？两个机房使用相同的ip地址，还是不同的？
A2 ：对于跨机房高可用的数据库来说，用户看到的是同一个IP，第一层使用Anycast路由到机房，第二层使用ECMP路由到多个四层负载均衡节点，单个四层负载均衡的流量扛不住，四层负载均衡是一个集群，通过ECMP实现流量分发。
多余入口流量来说，前面架构图可以看到，接入层在两个机房从四层、七层都是独立的，接入层有2组出口IP，如果其中一个机房运营商线路出现问题，根据调度决策系统的指令，自动停止该运营商线路的IP解析。
Q3：老师能介绍一下多活带来什么业务收益吗？是什么契机促使 OPPO开始做异地多活？
A3 ：OPPO业务多活的三个核心诉求是成本、扩展、容灾。
成本是指业务总体技术运营成本，包括基础设施的资源成本、研发成本，还包括业务中断的成本、品牌和口碑的成本；
扩展是因为业务规模过大，一个服务需要调用数百个三方实例、一个数据库被数百个实例连接、一个服务需要连接几十个数据库，这就需要对用户进行分片，缩小业务规模，自然演进到单元化多活的架构；
容灾一方面是极端情况下用户数据可靠性保障的需求，另一方面还是业务过于复杂、处理的链路很长，总有一些意想不到情况的发生，频率还挺高，问题定位到恢复的时间达不到公司RTO的要求。机房内部共享了运营商线路、DNS、SNAT防火墙、负载均衡、K8S集群、注册中心、监控等等资源，而机房之间是相对隔离的环境，同时出问题的概率大为降低。在业务出现无法自动恢复的故障时，先切换机房恢复业务，然后再从容定位问题根因。
Q4：随着业务发展启用多个订阅时，如何减少对数据库的压力？
A4 ：我们从数据库源库订阅出来以后，先落地到本地文件队列，然后多个订阅方可以维持自己的同步位点，所以对于源数据库来说，只会有一次订阅。
Q5：请问同城双活方案MHA manager部署在哪个数据中心？
A5 ：我们这里不是MHA，我们用的是一个开源的Raft组件，部署在同城的3个机房，通过Raft组件检测数据库的状态、触发切换。
Q6：Http DNS和Local DNS的区别是什么？
A6 ：Http DNS走的是HTTP协议，客户端直连解析，没有运营商的多级缓存。Local DNS就是运营商的DNS，成功率低，还有劫持、黑洞等问题，而且这两年黑洞频率是越来越高了，前几年基本上很少出现黑洞情况。传统DNS劫持情况现在好一些了，像移动端的接口劫持相对来说会少一些，H5的劫持多一点。
Http DNS就是依赖HTTP协议做解析，但这个压力会比较大，因为Http DNS没有多级缓存，所有请求都到我们的机房，所以刷新机制的设计就非常关键，前面一个章节详细介绍解析刷新的时机。
HttpDNS还有一个好处，因为是自定义的协议，可以传递其他参数，比如设备信息、账号信息，这样才能够实现按用户单元进行解析、调度。
Q7：能否制定统一的用户单元划分规则？
A7 ：这个问题比较好，我们最开始也是想这样子的，我们有云服务、广告、信息流、音乐、视频等业务，起初也想整个公司使用一套单元划分规则，这样业务之间可以做到单元内封闭调用，避免跨机房的调用。
最终的方案，业务之间没有使用同一套单元划分规则。主要原因是：比如说有个业务他经常会做活动，做活动的时候他需要将一部分用户调度走，如果全公司用一套规则的话，所有业务都要跟着调度走，其他业务是不同意的。所以我们是每个业务自己制定单元划分规则。
那这里怎样解决业务之间跨机房调用呢？前面说到了平台型业务SDK化，上层业务之间本身没有强依赖，音乐、软件商店、视频之间本身没有强依赖，他们主要是依赖平台型服务，如账号、评论服务、消息中心、推送服务等。这些平台型业务我们最开始也是提供机房内部API去给其他业务器调用，这就导致我们的平台型服务在每一个机房都要去部署，每个机房都要提供读写功能。所以我们将平台型域名拆分出来，从SDK就开始就和业务域名分开，平台型自己做多活。当然平台型业务无法做到100%的SDK化拆分，平台型服务的部分数据也需要单向同步到各机房，提供本地查询的服务。
Q8：Redis日志是哪个开源组件做到的来的？
A8 ：Redis binlog是OPPO自己修改的，基于AOF修改，简单说一下binlog的格式，里面包括了命令、数据产生的机房、递增的序号，还有一个时间戳。
相关的组件今年会开源出去，OPPO微服务体系ESA Stack、存储已经对外开源，可以搜索一下。
Q9：MQ数据同步了，如果切换，在A机房写入了，但是还没消费，此时切到B机房，B机房咋知道从那个点开始消费呢？
A9 ：OPPO主要使用RocketMQ定制版本，节点跨同城AZ部署即可。
京公网安备 11010802035086号