前言
随着常年的码代码，做设计，笔者做过基础编码，云计算平台，架构师，见过不少应用设计，系统设计，中间件，了解现有的技术体系发展模式，集中式->分布式；cap与base理论，基本上绝大部分时候可用性都是设计的必要目标，那么可用性在分布式的情况下是如何实现的呢，答案就是副本，即多部署几个资源，理论上部署越多，可用性越高，但是状态这个并不是所有情况都是无状态的，所以取舍在所难免。
常见的设计
常用的各种技术都会有副本的概念，无状态的副本，比如多核CPU，每个核心都是独立运行，都可以执行时间片线程，但是缓存一致性问题依然存在（MESI协议）。同理在分布式环境中，如果无状态服务，那么部署资源越多，可用性越高，因为不用考虑一致性，根据CAP理论，AP可以做到。但是实际情况经常需要一致性，比如数据库事务、会话等。
在现实情况，云计算就有区域、可用区的概念，实际上就是多数据中心，那么高可用架构就是有状态的。常见设计有主备、副本集、分片集群、连接集群。
主备+仲裁
主备设计在很多场景使用，典型的是MySQL MHA，Redis哨兵。以MySQL为例，如果需要自动failover，那么需要MHA等仲裁节点支持
实际上Redis的哨兵模式也是如此，把主和备分别放在不同的数据中心，当然延迟越小越好，这就涉及跨数据中心的延迟设计，比如AWS，直接用专线（钞能力），也可以让数据中心足够近或者传输数据足够少等方式优化。
此处MHA的server就是仲裁节点，负责failover，主备自动切换，根据心跳探测，实际上mongodb的副本也可以使用1+2模式，原理相同。
同理，因为主备复制的原因，备节点不能提供写入，且需要从主节点复制（全同步、半同步、异步），所以备节点不能过多，存在主节点写入过大无法扩容的问题。
副本集（延展集群）
副本集一般不使用仲裁方式，实际上也是这个思路，但是需要奇数个节点相互仲裁即可，实际上偶数也可以，但是会出现脑裂或者很难仲裁的现象。这种思路都是基于paxos算法，但是Paxos算法太复杂，所以精简一些出现了zab与raft算法。zookeeper基于zab自主选举算法，MongoDB副本集基于raft算法，腾讯仿造mongodb使用MySQL实现tdsql等。
节点之间两两相连，相互发起投票，投票方式按照一定会出现主的节点设计（奇数个、id等），因为投票的设计，节点越多，选举越困难，所以并不是越多越好，有个平衡点，比如5或者7.
这个图是不是很熟悉，实际上Redis集群、rocketmq集群就是使用这种方式进行failover的，只不过他们跟传统的副本集不一样，使用了分片+raft算法。
那么在设计跨数据中心的HA的时候，就需要2地3中心，把一个节点部署在一个数据中心，可以保证一个数据中心宕机，服务依然可用。
分片集群
分片集群设计有两种方式，分片的片是副本集，分片的片是主备。
分片集群
如果分片的片是副本集，那么副本集就提供failover能力，常见的有mongodb分片集群，mongos路由+configserver（副本集）+ 分片，每一个分片又是一个raft副本集（replicaSet）。实际上K8S创建部署计划也是创建RS（replicaSet）。
比如2个分片的分片集群，因为每个分片都是副本集，那么每个分片的副本集节点可以跨数据中心，实现2地3中心。理论上分片可以无限扩增，但是随着扩增越多，路由的查询写入的压力越大，这种架构设计也就是mongodb或者ES（也是分片）能存储很大数据量的原因，比如60亿一张“表”。
分片+主备
常见的有Redis集群，rocketmq集群，ES集群等，以Redis为例：
Redis的分片也是数据的分片，但是Redis主备failover由Redis的主节点投票决定，在多数据中心设计中，如果是2个数据中心，那么这个就没办法处理了 ，所以Redis一般是3主3从，5主5从等。奇数的节点就会在2个数据中心出现，其中节点多的一方挂掉，整个集群不可用，需要2地3中心支持。
连接集群
连接集群顾名思义：把2个或者多个集群数据相互复制，达到数据一致性的问题。
多次连接
以rocketmq为例，使用中间复制平台，将2个数据中心的rocketmq集群相互复制
此处仅画了一半，右边也会复制到左边
通过sdk路由分发，实现双活集群，数据完全同步，如果其中一个数据中心挂了，那么业务没有任何影响，缺点也很明显，带宽占用极高，如果数据中心延迟高或者带宽不够，那么这个方法就行不通。
设计应用，也需要考虑，例如MQ消费的幂等去重等，避免出现多次消费；发送可以根据数据区的标记发送一边即可，当然消费亦可以，根据实际情况处理，是真正意义的双活设计。如果出现某个数据中心故障，切换发送和消费的标记，那么实现无缝迁移业务，甚至根据监控数据实现自动切换。
因为是连接集群，那么存储的时候需要考虑写入数据的id（唯一性）冲突的问题，建议数据打标写入。
数据存储文件复制
上面的设计可以进一步优化，比如使用中间件的特性，比如MySQL binlog，kafka的commit log index log等。通过中间件自身属性实现文件或者数据流的复制。
本质一样，实现区别而已。
分片大集群-数据允许丢失
如果对数据要求不高，允许丢失，比如缓存数据，可以使用分片大集群模式
数据完全分片，数据源可以同步，并定时写入redis，如果redis集群因为一边数据中心挂了，那么会丢失数据，等待写入，但是对业务无影响，至于sdk路由怎么设计，这个就要根据具体情况了，路由规则罢了。如果是注册中心这样的有本地缓存，且定时检查心跳，那么自动注册，即可无需复制
数据没有复制，但是是分片集群，其中一个数据中心宕机，那么sdk会自动向另一个数据中心注册，且每个sdk有本地缓存，实现了无需切换的代价，且整个数据中心宕机，应用也挂了，亦不存在任何问题。
当然也可以不实现跨数据中心自动注册，丢掉一部分APP提供能力，等恢复后应用又可以自动恢复能力。
总结
笔者仅仅简单的介绍了跨数据中心的做法，方案等；实际上设计更加复杂，各种实际问题非常棘手，尤其是还有各种状态考虑，复制的稳定性，带宽等综合考虑就更复杂了。简单的sdk就会有多种设计，路由去重幂等等实现。具体还是需要根据实际场景设计。
开发逻辑向平台迁移
随着这些年docker等容器的兴起，开发逻辑向平台倾斜，以前开发是FATJar模式，变为agent，变为sidecar，变为serverless，实际上就是平台承担所有与业务无关的能力，专注业务，核心是定框子，在框子干活保证质量与效率。对于开发人员，很难接触系统实现逻辑了。