運(yùn)行單數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)很有難度，那么設(shè)想一下切換到雙數(shù)據(jù)中心吧，假設(shè)你需要對(duì)多個(gè)位于不同地理位置的數(shù)據(jù)中心提供支持。谷歌有一篇發(fā)人深思的優(yōu)秀論文，其中對(duì)這一過(guò)程有所描述——“大規(guī)模高可用性：打造谷歌的廣告數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施”。
　　文中的主要觀點(diǎn)是：在將單個(gè)數(shù)據(jù)中心切換到多個(gè)數(shù)據(jù)中心時(shí)，典型的故障轉(zhuǎn)移架構(gòu)在實(shí)踐中效果并不太好。能夠起到作用，使用較少資源就能提供高可用性和一致性的方法，是原生的多宿主/多重連接架構(gòu)（natively multihomed architecture）：
　　我們目前的方式是構(gòu)建原生多宿主架構(gòu)。 在這樣的系統(tǒng)中，多個(gè)數(shù)據(jù)中心會(huì)持續(xù)運(yùn)作，并根據(jù)情況自發(fā)平衡不同數(shù)據(jù)中心的負(fù)載，同時(shí)還能以完全透明化的方式解決任意規(guī)模的數(shù)據(jù)中心停機(jī)。此外，按計(jì)劃執(zhí)行的數(shù)據(jù)中心停機(jī)與維護(hù)事件也是完全透明化的，這樣就會(huì)將對(duì)運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)造成的影響降到最低。在過(guò)去，要想完成停機(jī)與維護(hù)事件，需要付出大量人力將運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)從一個(gè)數(shù)據(jù)中心遷移到另一個(gè)。
　　“多宿主”這種說(shuō)法也許會(huì)令人費(fèi)解，因?yàn)槎嗨拗鬟@個(gè)詞一般指的是一臺(tái)電腦連接著多個(gè)網(wǎng)絡(luò)。不過(guò)按照谷歌的規(guī)模，用這種說(shuō)法描述連接著多個(gè)數(shù)據(jù)中心也是非常自然的。
　　谷歌構(gòu)建了多個(gè)多宿主系統(tǒng)，以確保在出現(xiàn)數(shù)據(jù)中心級(jí)別的停機(jī)時(shí)，還能保持高可用性（99.99%到99.999%）與一致性，下面這些文章對(duì)這些系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)描述：F1 / Spanner：關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)；Photon：對(duì)多個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)流進(jìn)行join的部署；Mesa：數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)。這些論文分別討論了各系統(tǒng)所采用的方式，以及在構(gòu)建多宿主系統(tǒng)時(shí)遇到的諸多挑戰(zhàn)：全局狀態(tài)同步、怎么設(shè)置檢查點(diǎn)，以及可重復(fù)的輸入與只執(zhí)行一次的輸出等。
　　為了 保持可用性與一致性，系統(tǒng)受到了很大約束。這就凸顯了谷歌持續(xù)在簡(jiǎn)化這些復(fù)雜系統(tǒng)，提高其易用性上付出的努力：
　　多宿主系統(tǒng)的簡(jiǎn)單性對(duì)用戶是極有價(jià)值的，沒有多宿主系統(tǒng)的話，無(wú)論故障轉(zhuǎn)移、系統(tǒng)恢復(fù)還是一致性問(wèn)題，都是應(yīng)用需要解決的問(wèn)題。而借助多宿主系統(tǒng)，基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)處理這些麻煩的問(wèn)題，應(yīng)用開發(fā)者只要專注于自身應(yīng)用即可，可用性和一致性有系統(tǒng)來(lái)保障。
　　在這篇論文中最大的驚喜就是：實(shí)際中，多宿主系統(tǒng)比故障轉(zhuǎn)移系統(tǒng)所耗費(fèi)的資源還要少：
　　部署在3個(gè)數(shù)據(jù)中心之上的多宿主系統(tǒng)，總同步性能為穩(wěn)定狀態(tài)的20%，總資源占用為170%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于故障轉(zhuǎn)移系統(tǒng)所需的300%。
　　故障轉(zhuǎn)移系統(tǒng)有什么問(wèn)題？
　　基于故障轉(zhuǎn)移系統(tǒng)的方式并未真正實(shí)現(xiàn)高可用性，而且由于需要部署備用資源，會(huì)帶來(lái)成本浪費(fèi)。
　　以前我們?cè)谑褂霉收限D(zhuǎn)移系統(tǒng)時(shí)，有很多不好的體驗(yàn)。由于非計(jì)劃性停機(jī)很少見，故障轉(zhuǎn)移系統(tǒng)多是后期才添加的功能，無(wú)法自動(dòng)化執(zhí)行，也沒有經(jīng)過(guò)很好的測(cè)試。很多時(shí)候，團(tuán)隊(duì)需要花費(fèi)數(shù)日才能從停機(jī)中恢復(fù)，一個(gè)組件一個(gè)組件的上線，用自定義MapReduces之類的臨時(shí)工具執(zhí)行狀態(tài)恢復(fù)，并在系統(tǒng)處理停機(jī)時(shí)的積壓工作時(shí)，逐步執(zhí)行優(yōu)調(diào)。這些情況不僅讓系統(tǒng)無(wú)法再進(jìn)行擴(kuò)展，還讓團(tuán)隊(duì)由于所運(yùn)行的關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)太過(guò)復(fù)雜而承受了極大壓力。
　　多宿主系統(tǒng)的工作原理是什么？
　　相比之下，多宿主系統(tǒng)在設(shè)計(jì)之初就將運(yùn)行多個(gè)數(shù)據(jù)中心作為核心設(shè)計(jì)屬性，因此無(wú)需另外添加故障轉(zhuǎn)移系統(tǒng)。多宿主系統(tǒng)一直保持多個(gè)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行。每個(gè)數(shù)據(jù)中心都在持續(xù)處理工作，同時(shí)各數(shù)據(jù)中心之間的負(fù)載會(huì)自動(dòng)進(jìn)行平衡。一旦某個(gè)數(shù)據(jù)中心的處理速度減緩，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)將一部分工作調(diào)整到速度較快的數(shù)據(jù)中心上去。一旦某個(gè)數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)故障完全不可用，所有工作都會(huì)自動(dòng)分發(fā)到其他數(shù)據(jù)中心上去。
　　只有持續(xù)的動(dòng)態(tài)負(fù)載平衡，不再有故障轉(zhuǎn)移的過(guò)程。多宿主系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)同步的全局共享狀態(tài)來(lái)協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)中心之間的工作。所有關(guān)鍵的系統(tǒng)狀態(tài)都有備份，以確保隨時(shí)能從另一個(gè)數(shù)據(jù)中心的某個(gè)點(diǎn)重新開始工作，同時(shí)確保恰一次語(yǔ)義（exactly once semantics）。在出現(xiàn)數(shù)據(jù)中心級(jí)別的故障時(shí)，多宿主系統(tǒng)是唯一能夠提供高可用性和完整一致性的系統(tǒng)。
　　在典型流系統(tǒng)中，事件處理基于用戶交互來(lái)解決；同時(shí)，全世界范圍內(nèi)的多臺(tái)數(shù)據(jù)中心會(huì)為用戶提供流量服務(wù)和日志存儲(chǔ)服務(wù)。日志收集服務(wù)會(huì)在全球范圍內(nèi)收集這些日志，并將其復(fù)制到兩臺(tái)或多臺(tái)特定的日志數(shù)據(jù)中心上。每個(gè)日志數(shù)據(jù)中心都會(huì)保存完整的日志記錄，并確保復(fù)制到某個(gè)數(shù)據(jù)中心中的所有事件都會(huì)（逐漸）復(fù)制到其他日志數(shù)據(jù)中心上。流處理系統(tǒng)運(yùn)行在一個(gè)或多個(gè)日志數(shù)據(jù)中心之上，并處理所有事件。流處理系統(tǒng)所輸出的內(nèi)容通常會(huì)存儲(chǔ)在全球范圍內(nèi)的一些復(fù)制系統(tǒng)中，這樣從任何地方都能可靠地對(duì)輸出執(zhí)行消費(fèi)。
　　在多宿主系統(tǒng)中，所有數(shù)據(jù)中心都會(huì)持續(xù)運(yùn)行并處理事件，典型狀況下會(huì)部署三臺(tái)數(shù)據(jù)中心。在穩(wěn)定狀態(tài)下，這三臺(tái)數(shù)據(jù)中心每個(gè)都能處理33%的流量。如果某臺(tái)數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)故障而停機(jī)，剩下的兩臺(tái)數(shù)據(jù)中心會(huì)分別承擔(dān)50%的流量處理工作。
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