本研究旨在探讨某互联网公司多活稳定性运维架构的解析与实践。文章从多活架构的定义入手，详细阐述了同城多活与异地多活的概念、优势及面临的挑战，并深入分析了多活管控治理的多个关键领域，包括流量调度、数据同步、缓存一致性、消息队列同步等技术要点，以及多活架构下的业务场景确定、接口依赖梳理、消息场景梳理、接口链路梳理、数据存储梳理等实施步骤。最终，文章总结了多活架构的效益与成本，并对不同类型的多活架构进行了比较分析。

多活架构解析：

多活架构是指在不同地理位置的数据中心部署应用服务和数据，以实现服务的并行提供。该架构可细分为异地多活、同城多活以及单活/灾备三种模式。同城多活数据中心间网络延迟较低，数据层具备同步与切换能力，适用于抵御城市级别的故障。而异地多活数据中心间网络延迟较高，需按用户分片划分流量，数据层具备单元分片能力，适用于抵御城市或区域级别的灾难。

多活管控治理：

多活管控治理涉及流量接入层、数据访问层、缓存层、消息层和数据存储层等多个层面。关键技术点包括：

- 流量调度：通过DCDN、SLB和APIGW实现南北向流量管控，支持多机房流量权重的灵活调整。

- 缓存一致性：采用统一Proxy，支持Redis、Memcache，通过Canal订阅同可用区存储Binlog，投递消息队列，由业务Job解析处理后更新缓存。

- 消息队列同步：遵循单可用区内自产自消原则，支持多可用区间消息双向同步，根据业务场景提供三种消费处理模式。

- 数据存储：支持MySQL、TiDB、Taishan(KV)等，实现主从单向同步、双向同步和高可用容灾切换。

多活架构实施步骤：

实施多活架构需遵循以下步骤：

1. 确定业务场景：对业务进行分级，区分核心/非核心功能，与产研商定多活改造的场景。

2. 接口依赖梳理：梳理依赖应用、接口，划分强弱依赖，梳理依赖中间件、组件。

3. 消息场景梳理：梳理涉及的消息队列，生产/消费者，以及下游处理消息方式。

4. 接口链路梳理：梳理场景涉及业务流程，涉及服务、接口。

5. 数据存储梳理：分类数据，确定一致性要求，可丢失性、可恢复性，以及存储、缓存使用方式。

6. 改造实施上线：制定业务架构、中间件改造方案，多活管控接入、验证方案，以及多活切量执行预案。

收益与成本分析：

多活架构的收益涵盖高可用性、解决机房容量限制、变更灰度管控能力、重大活动稳定性保障等。成本方面，包括数据中心、基础设施、硬件资源投入，业务架构改造成本，以及架构复杂度带来的资源管理和运维管理成本。

多活架构对比：

文章最后对同城多活、单元化多活+异地读多活、异地多活三种架构进行了对比。同城多活适用于抵御城市级别以下的故障，单元化多活+异地读多活提供了更灵活的流量调度和数据管理，而异地多活则能够抵御更高级别的灾难，但其架构复杂度和成本也相对较高。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—某互联网公司多活稳定性运维架构解析和实践经验.pdf

本研究旨在探讨某互联网公司多活稳定性运维架构的解析与实践。文章从多活架构的定义入手，详细阐述了同城多活与异地多活的概念、优势及面临的挑战，并深入分析了多活管控治理的多个关键领域，包括流量调度、数据同步、缓存一致性、消息队列同步等技术要点，以及多活架构下的业务场景确定、接口依赖梳理、消息场景梳理、接口链路梳理、数据存储梳理等实施步骤。最终，文章总结了多活架构的效益与成本，并对不同类型的多活架构进行了比较分析。

多活架构解析：

多活架构是指在不同地理位置的数据中心部署应用服务和数据，以实现服务的并行提供。该架构可细分为异地多活、同城多活以及单活/灾备三种模式。同城多活数据中心间网络延迟较低，数据层具备同步与切换能力，适用于抵御城市级别的故障。而异地多活数据中心间网络延迟较高，需按用户分片划分流量，数据层具备单元分片能力，适用于抵御城市或区域级别的灾难。

多活管控治理：

多活管控治理涉及流量接入层、数据访问层、缓存层、消息层和数据存储层等多个层面。关键技术点包括：

- 流量调度：通过DCDN、SLB和APIGW实现南北向流量管控，支持多机房流量权重的灵活调整。

- 缓存一致性：采用统一Proxy，支持Redis、Memcache，通过Canal订阅同可用区存储Binlog，投递消息队列，由业务Job解析处理后更新缓存。

- 消息队列同步：遵循单可用区内自产自消原则，支持多可用区间消息双向同步，根据业务场景提供三种消费处理模式。

- 数据存储：支持MySQL、TiDB、Taishan(KV)等，实现主从单向同步、双向同步和高可用容灾切换。

多活架构实施步骤：

实施多活架构需遵循以下步骤：

1. 确定业务场景：对业务进行分级，区分核心/非核心功能，与产研商定多活改造的场景。

2. 接口依赖梳理：梳理依赖应用、接口，划分强弱依赖，梳理依赖中间件、组件。

3. 消息场景梳理：梳理涉及的消息队列，生产/消费者，以及下游处理消息方式。

4. 接口链路梳理：梳理场景涉及业务流程，涉及服务、接口。

5. 数据存储梳理：分类数据，确定一致性要求，可丢失性、可恢复性，以及存储、缓存使用方式。

6. 改造实施上线：制定业务架构、中间件改造方案，多活管控接入、验证方案，以及多活切量执行预案。

收益与成本分析：

多活架构的收益涵盖高可用性、解决机房容量限制、变更灰度管控能力、重大活动稳定性保障等。成本方面，包括数据中心、基础设施、硬件资源投入，业务架构改造成本，以及架构复杂度带来的资源管理和运维管理成本。

多活架构对比：

文章最后对同城多活、单元化多活+异地读多活、异地多活三种架构进行了对比。同城多活适用于抵御城市级别以下的故障，单元化多活+异地读多活提供了更灵活的流量调度和数据管理，而异地多活则能够抵御更高级别的灾难，但其架构复杂度和成本也相对较高。

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