你好，我是唐扬。
来想象这样一个场景：你的垂直电商系统部署的IDC机房，在某一天发布了公告说，机房会在第二天凌晨做一次网络设备的割接，在割接过程中会不定时出现瞬间或短时间网络中断。
机房网络的中断肯定会对业务造成不利的影响，即使割接的时间在凌晨（业务的低峰期），作为技术负责人的你，也要尽量思考方案来规避隔离的影响。然而不幸的是，在现有的技术架构下，电商业务全都部署在一个IDC机房中，你并没有好的解决办法。
而IDC机房的可用性问题是整个系统的阿喀琉斯之踵，一旦IDC机房像一些大厂一样出现很严重的问题，就会对整体服务的可用性造成严重的影响。比如：
2016年7月，北京联通整顿旗下40多个IDC机房中，不规范的接入情况，大批不合规接入均被断网，这一举动致使脉脉当时使用的蓝汛机房受到影响，脉脉宕机长达15个小时，著名的A站甚至宕机超过48个小时，损失可想而知。
而目前，单一机房部署的架构特点决定了你的系统可用性受制于机房的可用性，也就是机房掌控了系统的生命线。所以，你开始思考如何通过架构的改造进一步提升系统的可用性。在网上搜索解决方案和学习一些大厂的经验后，你发现“多机房部署”可以解决这个问题。
多机房部署的含义是：在不同的IDC机房中部署多套服务，这些服务共享同一份业务数据，并且都可以承接来自用户的流量。
这样，当其中某一个机房出现网络故障、火灾，甚至整个城市发生地震、洪水等大的不可抗的灾难时，你可以随时将用户的流量切换到其它地域的机房中，从而保证系统可以不间断地持续运行。这种架构听起来非常美好，但是在实现上却是非常复杂和困难的，那么它复杂在哪儿呢？
假如我们有两个机房A和B都部署了应用服务，数据库的主库和从库部署在A机房，那么机房B的应用如何访问到数据呢？有两种思路。
一个思路是直接跨机房读取A机房的从库：
另一个思路是在机房B部署一个从库，跨机房同步主库的数据，然后机房B的应用就可以读取这个从库的数据了：
无论是哪一种思路，都涉及到跨机房的数据传输，这就对机房之间延迟情况有比较高的要求了。而机房之间的延迟和机房之间的距离息息相关，你可以记住几个数字。
1.北京同地双机房之间的专线延迟一般在1ms~3ms。
这个延迟会造成怎样的影响呢？要知道，我们的接口响应时间需要控制在200ms之内，而一个接口可能会调用几次第三方HTTP服务或者RPC服务。如果这些服务部署在异地机房，那么接口响应时间就会增加几毫秒，是可以接受的。
一次接口可能会涉及几次的数据库写入，那么如果数据库主库在异地机房，那么接口的响应时间也会因为写入异地机房的主库，增加几毫秒到十几毫秒，也是可以接受的。
但是，接口读取缓存和数据库的数量可能会达到十几次甚至几十次，那么这就会增加几十毫秒甚至上百毫秒的延迟，就不能接受了。
2.国内异地双机房之间的专线延迟会在50ms之内。
具体的延迟数据依据距离的不同而不同。比如，北京到天津的专线延迟会在10ms之内；而北京到上海的延迟就会提高到接近30ms；如果想要在北京和广州部署双机房，那么延迟就会到达50ms了。在这个延迟数据下，要想保证接口的响应时间在200ms之内，就要尽量减少跨机房的服务调用，更要避免跨机房的数据库和缓存操作了。
3.如果你的业务是国际化的服务，需要部署跨国的双机房，那么机房之间的延迟就更高了，依据各大云厂商的数据来看，比如，从国内想要访问部署在美国西海岸的服务，这个延迟会在100ms~200ms左右。在这个延迟下，就要避免数据跨机房同步调用，而只做异步的数据同步。
如果你正在考虑多机房部署的架构，那么这些数字都是至关重要的基础数据，你需要牢牢记住，避免出现跨机房访问数据造成性能衰减问题。
机房之间的数据延迟在客观上是存在的，你没有办法改变。你可以做的，就是尽量避免数据延迟对于接口响应时间的影响。那么在数据延迟下，你要如何设计多机房部署的方案呢？
制定多机房部署的方案不是一蹴而就的，而是不断迭代发展的。我在上面提到，同城机房之间的延时在1ms~3ms左右，对于跨机房调用的容忍度比较高，所以，这种同城双活的方案复杂度会比较低。
但是，它只能做到机房级别的容灾，无法做到城市级别的容灾。不过，相比于城市发生地震、洪水等自然灾害来说，机房网络故障、掉电出现的概率要大得多。所以，如果你的系统不需要考虑城市级别的容灾，一般做到同城双活就足够了。那么，同城双活的方案要如何设计呢？
假设这样的场景：你在北京有A和B两个机房，A是联通的机房，B是电信的机房，机房之间以专线连接，方案设计时，核心思想是尽量避免跨机房的调用。具体方案如下。
首先，数据库的主库可以部署在一个机房中，比如部署在A机房中，那么A和B机房数据都会被写入到A机房中。然后，在A、B两个机房中各部署一个从库，通过主从复制的方式，从主库中同步数据，这样双机房的查询请求可以查询本机房的从库。一旦A机房发生故障，可以通过主从切换的方式将B机房的从库提升为主库，达到容灾的目的。
缓存也可以部署在两个机房中，查询请求也读取本机房的缓存，如果缓存中数据不存在，就穿透到本机房的从库中加载数据。数据的更新可以更新双机房中的数据，保证数据的一致性。
不同机房的RPC服务会向注册中心注册不同的服务组，而不同机房的RPC客户端，也就是Web服务，只订阅同机房的RPC服务组，这样就可以实现RPC调用尽量发生在本机房内，避免跨机房的RPC调用。
你的系统肯定会依赖公司内的其他服务，比如审核、搜索等服务，如果这些服务也是双机房部署的，那么也需要尽量保证只调用本机房的服务，降低调用的延迟。
使用了同城双活架构之后，可以实现机房级别的容灾，服务的部署也能够突破单一机房的限制。但是，还是会存在跨机房写数据的问题，不过由于写数据的请求量不高，所以在性能上是可以容忍的。
上面这个方案足够应对你目前的需要，但是，你的业务是不断发展的，如果有朝一日，你的电商系统的流量达到了京东或者淘宝的级别，那么你就要考虑即使机房所在的城市发生重大的自然灾害，也要保证系统的可用性。而这时，你需要采用异地多活的方案（据我所知，阿里和饿了么采用的都是异地多活的方案）。
在考虑异地多活方案时，你首先要考虑异地机房的部署位置。它部署的不能太近，否则发生自然灾害时，很可能会波及。所以，如果你的主机房在北京，那么异地机房就尽量不要建设在天津，而是可以选择上海、广州这样距离较远的位置。但这就会造成更高的数据传输延迟，同城双活中，使用的跨机房写数据库的方案，就不合适了。
所以，在数据写入时，你要保证只写本机房的数据存储服务再采取数据同步的方案，将数据同步到异地机房中。一般来说，数据同步的方案有两种：
一种基于存储系统的主从复制，比如MySQL和Redis。也就是在一个机房部署主库，在异地机房部署从库，两者同步主从复制实现数据的同步。
另一种是基于消息队列的方式。一个机房产生写入请求后，会写一条消息到消息队列，另一个机房的应用消费这条消息后再执行业务处理逻辑，写入到存储服务中。
我建议你采用两种同步相结合的方式，比如，你可以基于消息的方式，同步缓存的数据、HBase数据等。然后基于存储，主从复制同步MySQL、Redis等数据。
无论是采取哪种方案，数据从一个机房传输到另一个机房都会有延迟，所以，你需要尽量保证用户在读取自己的数据时，读取数据主库所在的机房。为了达到这一点，你需要对用户做分片，让一个用户每次的读写都尽量在同一个机房中。同时，在数据读取和服务调用时，也要尽量调用本机房的服务。这里有一个场景：假如在电商系统中，用户A要查看所有订单的信息，而这些订单中，店铺的信息和卖家的信息很可能是存储在异地机房中，那么你应该优先保证服务调用，和数据读取在本机房中进行，即使读取的是跨机房从库的数据，会有一些延迟，也是可以接受的。
本节课，为了提升系统的可用性和稳定性，我带你探讨了多机房部署的难点以及同城双机房和异地多活的部署架构，在这里，我想强调几个重点：
不同机房的数据传输延迟是造成多机房部署困难的主要原因，你需要知道，同城多机房的延迟一般在1ms~3ms，异地机房的延迟在50ms以下，而跨国机房的延迟在200ms以下。
同城多机房方案可以允许有跨机房数据写入的发生，但是数据的读取和服务的调用应该尽量保证在同一个机房中。
异地多活方案则应该避免跨机房同步的数据写入和读取，而是采取异步的方式，将数据从一个机房同步到另一个机房。
多机房部署是一个业务发展到一定规模，对于机房容灾有需求时才会考虑的方案，能不做则尽量不要做。一旦你的团队决定做多机房部署，那么同城双活已经能够满足你的需求了，这个方案相比异地多活要简单很多。而在业界，很少有公司能够搭建一套真正的异步多活架构，这是因为这套架构在实现时过于复杂，所以，轻易不要尝试。
总之，架构需要依据系统的量级和对可用性、性能、扩展性的要求，不断演进和调整，盲目地追求架构的“先进性”只能造成方案的复杂，增加运维成本，从而给你的系统维护带来不便。
在实际项目中，你在遇到怎样量级的情况下，才会考虑使用多机房部署的方案呢？在实施的过程中踩到了哪些坑呢？欢迎在留言区与我分享你的经验。
最后，感谢你的阅读，如果这篇文章让你有所收获，也欢迎你将它分享给更多的朋友。
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