免费下载!由 O’Reilly 出版的《NGINX 完全指南》中文版已正式上线 了解详情
写点什么

专访阿里巴巴毕玄:异地多活数据中心项目的来龙去脉

  • 2015-04-06
  • 本文字数:6298 字

    阅读完需:约 21 分钟

大数据时代,数据中心的异地容灾变得非常重要。在去年双十一之前,阿里巴巴上线了数据中心异地双活项目。InfoQ 就该项目采访了阿里巴巴的林昊(花名毕玄)。

毕玄是阿里巴巴技术保障部的研究员,负责性能容量架构。数据中心异地多活项目就是他主导的。

InfoQ:首先请介绍一下数据中心异地多活这个项目。

毕玄:这个项目在我们内部的另外一个名字叫做单元化,双活是它的第二个阶段,多活是第三个阶段。所以我们把这个项目分成三年来实现。所谓异地多活,故名思义,就是在不同地点的数据中心起多个我们的交易,并且每个地点的那个交易都是用来支撑流量的。

InfoQ:当时为什么要做这件事呢?

毕玄:其实我们大概在 2009 还是 2010 年左右的时候,就开始尝试在异地去做一个数据中心,把我们的业务放过去。更早之前,我们做过同城,就是在同一个城市建多个数据中心,应用部署在多个数据中心里面。同城的好处就是,如果同城的任何一个机房挂掉了,另外一个机房都可以接管。

做到这个以后,我们就在想,异地是不是也能做到这样?

整个业界传统的做法,异地是用来做一个冷备份的,等这边另外一个城市全部挂掉了,才会切过去。我们当时也是按照这个方式去尝试的,尝试了一年左右,我们觉得冷备的方向对我们来讲有两个问题:第一个问题是成本太高。我们需要备份全站,而整个阿里巴巴网站,包括淘宝、天猫、聚划算等等,所有加起来,是一个非常大的量,备份成本非常高。第二个问题是,冷备并不是一直在跑流量的,所以有个问题,一旦真的出问题了,未必敢切过去。因为不知道切过去到底能不能起来,而且整个冷备恢复起来要花多长时间,也不敢保证。因此在尝试之后,我们发现这个方向对我们而言并不好。

那为什么我们最后下定决心去做异地多活呢?

最关键的原因是,我们在 2013 年左右碰到了几个问题。首先,阿里巴巴的机房不仅仅给电商用,我们有电商,有物流,有云,有大数据,所有业务共用机房。随着各种业务规模的不断增长,单个城市可能很难容纳下我们,所以我们面临的问题是,一定需要去不同的城市建设我们的数据中心。其次是我们的伸缩规模的问题。整个淘宝的量,交易量不断攀升,每年的双十一大家都看到了,增长非常快。而我们的架构更多还是在 2009 年以前确定的一套架构,要不断的加机器,这套架构会面临风险。

如果能够做到异地部署,就可以把伸缩规模缩小。虽然原来就是一套巨大的分布式应用,但是其实可以认为是一个集群,然后不断的加机器。但是在这种情况下,随着不断加机器,最终在整个分布式体系中,一定会有一个点是会出现风险的,会再次到达瓶颈,那时就无法解决了。

这两个问题让我们下定决心去做异地多活这个项目。

为什么我们之前那么纠结呢?因为整个业界还没有可供参考的异地多活实现,这就意味着我们必须完全靠自己摸索。而且相对来讲,它的风险以及周期可能也是比较大的。

InfoQ:这个项目具体是怎样部署的?

毕玄:以去年双十一为例,当时我们在杭州有一个数据中心,在另外一个城市还有个数据中心,一共是两个,分别承担 50% 用户的流量。就是有 50% 的用户会进入杭州,另外 50% 会进入到另外一个城市。当用户进入以后,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。

InfoQ:这样的优势是?

毕玄:异地部署,从整个业界的做法上来讲,主要有几家公司,比如 Google、Facebook,这两家是比较典型的,Google 做到了全球多个数据中心,都是多活的。但是 Google 具体怎么做的,也没有多少人了解。另外一家就是 Facebook,我们相对更了解一些,Facebook 在做多个数据中心时,比如说美国和欧洲两个数据中心,确实都在支撑流量。但是欧洲的用户有可能需要访问美国的数据中心,当出现这种状况时,整个用户体验不是很好。

国内的情况,我们知道的像银行,还有其他一些行业,倾向于做异地灾备。银行一般都会有两地,一个地方是热点,另一个地方是冷备。当遇到故障时,就没有办法做出决定,到底要不要切到灾备数据中心,他们会碰到我们以前摸索时所面对的问题,就是不确定切换过程到底要多久,灾备中心到底多久才能把流量接管起来。而且接管以后,整个功能是不是都正常,也可能无法确定。

刚才也提到过,冷备的话,我们要备份全站,成本是非常高的。

如果每个地点都是活的,这些数据中心就可以实时承担流量,任何一点出问题,都可以直接切掉,由另外一点直接接管。相对冷备而言,这是一套可以运行的模式,而且风险非常低。

InfoQ:不过这样的话,平时要预留出很多流量才能保证?

毕玄:没错。因为在异地或同城建多个数据中心时,建设过程中一定都会保有一定的冗余量。因为要考虑其他数据中心出现故障时加以接管。不过随着数据中心建设的增多,这个成本是可以控制的。如果有两个异地的数据中心,冗余量可能是一倍,因为要接管全量。但是如果有三个数据中心,互为备份,就不需要冗余两倍了。

InfoQ:这个项目挑战还是比较大的。您可以介绍一下研发过程中遇到的挑战吗?又是怎样克服的?

毕玄:对于我们来讲,异地项目最大的挑战是延时。跨城市一定会有延时的问题。在中国范围内,延时可能在一百毫秒以内。

看起来单次好像没什么,但是像淘宝是个很大的分布式系统,一次页面的展现,背后的交互次数可能在一两百次。如果这一两百次全部是跨城市做的,整个响应时间会增加很多,所以延时带来的挑战非常大。

在解决挑战的过程中,我们会面临更细节的一些问题。怎样降低延时的影响,我们能想到的最简单、最好的办法,就是让操作全部在同一机房内完成,那就不存在延时的挑战了。所以最关键的问题,就是怎样让所有操作在一个机房内完成。这就是单元化。

为什么叫单元化,而没有叫其他名字呢?原因在于,要在异地部署我们的网站,首先要做一个决定。比如说,冷备是把整个站全部备过去,这样可以确保可以全部接管。但是多活的情况下,要考虑成本,所以不能部署全站。

整个淘宝的业务非常丰富,其实有很多非交易类型的应用,这些功能可能大家平时用的不算很多。但对我们来讲,又是不能缺失的。这部分流量可能相对很小。如果这些应用也全国到处部署,冗余量就太大了。所以我们需要在异地部署的是流量会爆发式增长的,流量很大的那部分。虽然有冗余,但是因为流量会爆发式增长,成本比较好平衡。异地部署,我们要在成本之间找到一个平衡点。所以我们决定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。

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。比如说我们现在做的就是交易单元。

这时淘宝会面临一个比 Google、Facebook 等公司更大的一个挑战。像 Facebook 目前做的全球化数据中心,因为 Facebook 更多的是用户和用户之间发消息,属于社交领域。但淘宝是电商领域,对数据的一致性要求非常高,延时要求也非常高。

还有个更大的挑战,那就是淘宝的数据。如果要把用户操作封闭在一个单元内完成,最关键的是数据。跟冷备相比,异地多活最大的风险在于,它的数据会同时在多个地方写,冷备则不存在数据会写错的问题。如果多个地方在写同一行数据,那就没有办法判断哪条数据是正确的。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。如果数据只有一个维度,就像 Facebook 的数据,可以认为只有一个纬度,就是用户。但是像淘宝,如果要在淘宝上买一个东西,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。这时就必须做出一个选择,到底用哪个维度作为我们唯一的一个封闭的维度。

单元化时,走向异地的就是买家的核心链路,所以我们选择了买家这个维度。但是这样自然会带来一个问题,因为我们有三个维度的数据,当操作卖家商品数据时,就无法封闭了,因为这时一定会出现需要集中到一个点去写的现象。

从我们的角度看,目前实现整个单元化项目最大的几个难点是:

第一个是路由的一致性。因为我们是按买家维度来切分数据的,就是数据会封闭在不同的单元里。这时就要确保,这个买家相关的数据在写的时候,一定是要写在那个单元里,而不能在另外一个单元,否则就会出现同一行数据在两个地方写的现象。所以这时一定要保证,一个用户进到淘宝,要通过一个路由规则来决定这个用户去哪里。这个用户进来以后,到了前端的一组 Web 页面,而 Web 页面背后还要访问很多后端服务,服务又要访问数据库,所以最关键的是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。所以如何保障路由的一致性,非常关键。

第二个是挑战是数据的延时问题。因为是异地部署,我们需要同步卖家的数据、商品的数据。如果同步的延时太长,就会影响用户体验。我们能接受的范围是有限的,如果是 10 秒、30 秒,用户就会感知到。比如说卖家改了一个价格,改了一个库存,而用户隔了很久才看到,这对买家和卖家都是伤害。所以我们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。当时所有的开源方案,或者公开的方案,包括 MySQL 自己的主备等,其实都不可能做到一秒内,所以数据延时是我们当时面临的第二个挑战。

第三个挑战,在所有的异地项目中,虽然冷备成本很高,多活可以降低成本,但是为什么大家更喜欢冷备,而不喜欢多活呢?因为数据的正确性很难保证。数据在多点同时写的时候,一定不能写错。因为数据故障跟业务故障还不一样,跟应用层故障不一样。如果应用出故障了,可能就是用户不能访问。但是如果数据写错了,对用户来说,就彻底乱了。而且这个故障是无法恢复的,因为无法确定到底那里写的才是对的。所以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。

还有一个挑战是数据的一致性。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。

这几个挑战可能是整个异地多活项目中最复杂的。另外还有一点,淘宝目前还是一个高速发展的业务,在这样的过程中,去做一次比较纯技术的改造,怎样确保对业务的影响最小,也是一个挑战。

InfoQ:要将延时控制在 1 秒之内,网络和硬件方面都有哪些工作?

毕玄:如果网络带宽质量不好,1 秒是不可能做到的。我们在每个城市的数据中心之间,会以一个点做成自己的骨干网,所以可以保障不同城市之间的网络质量。但是要保证到 1 秒,还必须自己再去做东西来实现数据的同步,这个很关键。这个东西现在也在阿里云上有开放了。

InfoQ:异地多活其实也是实现高可用。阿里技术保障的梁耀斌(花名追源)老师会在4 月23 日~25 日的 QCon 北京 2015 大会上分享《你的网站是高可用的吗?》,因为当时的题目和内容也是您参与拟定的。您可以先谈一下其中的一些标准吗?

毕玄:其实每家比较大的互联网公司,每年可能都会对外公开说,我们今年的可用性做到了多少,比如 4 个 9 或者 5 个 9。但是每家公司对可用性的定义可能并不一样。比如说,有的公司可能认为业务响应时间超过多少才叫可用性损失,而其他公司可能认为业务受损多少就是可用性损失。

我们希望大家以后有一个统一的定义,这样就比较好比较了。我们发现,真正所有做到高可用的网站,最重要的一点是故障恢复时间的控制。因为出故障是不可避免的,整个网站一定会出现各种各样的故障,关键是在故障出现以后,应对能力有多强,恢复时间可以做到多短。追源会在 QCon 上分享,我们在应对不同类型的故障时,我们是怎样去恢复的,恢复时间能控制到多短,为什么能控制到那么短。在不同的技术能力,以及不同的技术设施的情况下,能做到的恢复时间可能是不一样的,所以我们会定义一个在不同的技术能力和不同的技术设施的情况下,恢复时间的标准。如果恢复时间能控制得非常好,可能整个故障控制力就非常强。举个例子,比如淘宝因为能够做到异地多活,并且流量是可以随时切换的,所以对于我们来讲,如果一地出现故障,不管是什么原因,最容易的解决方案,就是把这一地的流量全部切走。这样可以把故障控制在一分钟以内,整个可用性是非常高的。

关于系统的容灾能力,国家也有一个标准,最重要的一点就是故障的恢复时间。如果大家都以故障恢复时间控制到哪个级别来衡量,那所有网站就有了一套标准。

InfoQ:好的,异地多活我们就聊到这里。您现在在维护一个叫做 HelloJava 的微信公共帐号,您在工作中还是会去调优一些具体的 Java 问题吗?

毕玄:没错。我在阿里巴巴这些年来,很多问题有一些会流转到我这里,或者有人会反馈到我这里,所以我会介入到很多问题的排查,现在也是一样,有些问题我可能就会介入,直接去排查。为什么有 HelloJava 那个微信公共账号呢?最大的原因也是因为,我们都知道很多人会排查故障,有些人可能只是一眼扫过去就已经知道原因是什么。为什么呢?他可能已经排查过很多的故障,积累出了经验,并不一定是这个人的能力比你强,可能就是因为他见的比你多,他对工具使用的熟悉程度比你强。比如说我们看到故障很多,排查故障很厉害的人,他可能就是会善于用各种各样的工具,而且用的非常熟练。所以我做自己的 HelloJava,就是希望有更多的人看到,我们在面对一个故障的时候是怎样处理的。希望大家即使没有处理过这个故障,至少也看过一篇文章,也许在下次面对这个故障时,至少有点思路,知道应该怎么去处理。这个也是阿里巴巴分享给外面的一些经验,很多时候就是经验的积累。

InfoQ:您最近在 HelloJava 里提到了一些期待的 Java 特性,您这边会将它们反馈给 Oracle,让他们加入吗?

毕玄:我们跟 Oracle 官方有过一些交流,谈到我们期望的 JVM 的一些改进。但是说实话,因为我们看到的很多 JVM 的问题,可能是因为我们流量比较大,我们对 Java 的性能、高并发有很高的期望。如果能够突破一点,对于我们整个网站来讲,提升可能就是巨大的。但是对于 Oracle 来讲,因为 OpenJDK 不仅仅是为大公司做的,而是为所有不同的用户,比如中小企业、大用户,所以他们必须衡量需求的分布。所以有可能我们的需求,对于 Orcale 的官方 JVM 团队而言,只是小众需求,他们不大会投入很大精力去做。

InfoQ:所以您这边的团队会做一些定制?

毕玄:对。很多人知道,赵海平加入了我们的团队,如果知道他背景的话,知道他以前做过 PHP 运行引擎的开放,不仅仅是 HipHop 的翻译,还包括怎么运行整个 PHP 应用程序。其实你可以认为也会类似 VM,因为我们已经看到在 Java、JVM 的哪些点上如果有突破,可以给我们带来巨大提升,所以既然官方很难往前推进,那我们就自己来推进。

另外,4 月 23 日(周四),InfoQ 和阿里云将在北京国际会议中心联合举办“云计算高可用架构设计与实践——阿里云技术专场”,来自阿里技术保障的傅翠云 (花名延瑛) 将分享《双 11 支持 571 亿交易额背后的武器——异地双活数据架构基础设施 DRC》。此外还有来自阿里巴巴的张献涛(旭卿)、韦啸(龙场)和刘刚(法华)等 3 位老师,也将做精彩分享,欢迎感兴趣的读者报名参加。

2015-04-06 11:0038006
用户头像
臧秀涛 略懂技术的运营同学。

发布了 300 篇内容, 共 125.8 次阅读, 收获喜欢 33 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

5分钟速读之Rust权威指南(二十七)Rc<T>

wzx

rust

JavaScript 数组操作必须熟练运用的 10 个方法

devpoint

JavaScript array reduce 6月日更

RestTemplate打印日志的正确姿势

编号94530

spring 日志 log RestTemplate

☕【JVM技术探索】深入分析各种锁(锁膨胀)运作流程

洛神灬殇

JVM 锁升级 6月日更 锁分析

数组与链表

wzh

Java 数组 链表 ArrayList 数据结构与算法

网络攻防学习笔记 Day52

穿过生命散发芬芳

网络攻防 6月日更

领域驱动设计101 - 领域服务

luojiahu

领域驱动设计 DDD

HashMap源码总结

wzh

Java map 数据结构与算法 HashMap底层原理 散列表

十年一剑智能眼镜的中场战事

脑极体

微信小程序开发(七)—— 版本管理的使用

空城机

微信小程序 大前端 6月日更

LinkedHashMap

wzh

Java 集合 LRU 数据结构与算法 LinkedHashMap

小红书 x StarRocks:实现数据服务平台统一化,简化数据链路,提升高并发极速查询能力

StarRocks

数据库 数据分析 广告系统 小红书 StarRocks

一段新的故事即将开始了

IT蜗壳-Tango

6月日更

常见Java容器对比

wzh

Java collection hashmap set map

线性排序

wzh

Java 排序算法 计数排序 基数排序 桶排序

Linux之rmdir命令

入门小站

Linux

批量把Excel数据自动录入系统

木头

自动录入 批量录入 自动填表

什么是OneData?阿里数据中台实施方法论解读

云祁

数据中台 数据仓库 OneData 维度建模

业务架构训练营第 0 期模块五作业

菠萝吹雪—Code

架构实战营

【21-15】PowerShell条件判断

耳东@Erdong

PowerShell 6月日更

基于jira的需求交付效率统计

好孩子

Jira

58集团 x StarRocks:全面升级数据分析能力,满足多场景业务分析需求

StarRocks

数据库 数据分析 OLAP 58同城 StarRocks

Reactive Spring实战 -- 响应式Kafka交互

binecy

kafka spring

Kubernetes手记(19)- 容器资源限制

雪雷

k8s 6月日更

微服务架构下的静态数据通用缓存机制

xcbeyond

缓存 微服务 6月日更

ARTS - 日常打卡 6

pjw

如何用视频云技术,搞一个爆红的 “反应视频” 项目?

阿里云视频云

阿里云 RTC 英特尔 视频处理 视频制作

北京多部门联合整治违规应用:过度收集用户信息该重罚

石头IT视角

云开发是啥?看看它在编程导航项目的实践

程序员鱼皮

Java JavaScript 大前端 后端 云开发

Redis入门四:数据持久化

打工人!

redis redis持久化 6月日更

推荐算法概述(十五)

数据与智能

算法 倒排索引 推荐系统

专访阿里巴巴毕玄:异地多活数据中心项目的来龙去脉_QCon_臧秀涛_InfoQ精选文章