高可用数据服务交易系统架构实践
如何设置高可用数据库服务器
如何设置高可用数据库服务器互联网的快速发展推动了大量数据的产生和存储，因此数据库服务器的高可用性显得尤为重要。
高可用数据库服务器可以确保数据库系统在面对硬件故障或网络中断等意外情况时仍能提供持续可靠的服务。
本文将介绍一些关键的设置和策略，帮助您搭建高可用的数据库服务器。
一、数据库服务器的冗余设置为了确保数据库系统的高可用性，首先需要进行服务器的冗余设置。
这意味着至少需要两台数据库服务器来提供冗余服务。
一台服务器作为主服务器，负责处理所有的读写请求，而另外一台服务器则作为备用服务器，监控主服务器的状态，并在主服务器发生故障时接管其职责。
为了实现这一设置，您可以考虑使用数据库复制技术。
数据库复制可以将主服务器上的数据同步到备用服务器上，确保备用服务器上的数据与主服务器上的数据保持一致。
当主服务器发生故障时，备用服务器可以立即切换为主服务器，继续提供服务。
二、实现高可用的网络架构除了服务器的冗余设置，高可用的数据库服务器还需要支持高可用的网络架构。
为了确保网络的可靠性，您可以考虑使用双机房部署。
将主服务器和备用服务器分别部署在不同的机房，通过跨机房的网络连接实现数据的同步和故障切换。
这样即使一台机房发生故障，另一台机房仍然可以继续提供服务。
此外，还可以考虑使用虚拟IP地址（VIP）技术来实现故障切换。
虚拟IP地址可以自动漂移到备用服务器上，确保在主服务器故障时，备用服务器可以立即接管主服务器的职责。
通过这种方式，可以实现数据库服务的无缝切换，减少业务中断的时间。
三、监控和故障转移要确保高可用数据库服务器的可靠性，监控和故障转移是必不可少的。
监控系统可以实时监测主服务器和备用服务器的状态，一旦发现主服务器出现故障，可以立即触发故障切换。
在故障发生时，需要及时进行故障转移，确保备用服务器可以立即接管主服务器的职责。
可以通过一些自动化的脚本或工具来实现故障转移的自动化，减少人工干预的时间和成本。
同时，为了保证数据库的数据完整性和一致性，还需要设置定期的数据备份和恢复策略。
高可用架构设计：保证系统的稳定性与可靠性
高可用架构设计：保证系统的稳定性与可靠性高可用架构设计指的是设计一种系统架构，以保证系统具有高稳定性和可靠性的特点。
在当今数字化时代，系统的高可用性对于许多企业和组织来说至关重要，因为系统的不可用性可能导致业务中断、数据丢失以及用户流失等严重后果。
下面将讨论高可用架构设计的重要性和一些常见的架构策略。
首先，高可用架构设计的重要性在于确保系统能够持续地提供服务，即使在面临硬件故障、软件错误或自然灾害等问题时也能保持运行。
对于一些关键业务系统，例如金融交易系统、电子商务平台和医疗健康系统，系统中断可能会导致巨大的经济损失和用户的不满。
因此，通过设计高可用架构，可以降低系统中断的风险，并提高用户满意度。
其次，高可用架构设计的目标是消除系统单点故障。
单点故障是指系统中一个关键组件的失效引起整个系统的停机。
为了提高系统的可靠性，可以采用以下几种常见的架构策略：1.多点冗余：在架构中引入冗余节点或组件，使系统具有备用的能力。
例如，可以设计主备系统或使用集群和负载均衡技术来实现多个节点之间的数据同步和负载分担，从而避免单点故障的影响。
2.容错处理：通过使用容错技术来处理系统错误，以保证系统正常运行。
例如，可以使用容错机制如错误检查和纠正码、校验和、故障恢复和自动重启等方法，为系统提供容错能力。
3.水平扩展：通过增加系统的计算和存储能力来应对系统负载的增加。
水平扩展可以通过增加服务器、分布式存储、使用云服务等方式来实现，从而提高系统的吞吐量和并发处理能力。
4.数据备份和恢复：定期进行系统数据的备份，并设计合理的数据恢复策略。
备份数据可以存储在分布式文件系统、云存储或磁带库等多种介质上，以便在数据丢失或损坏时能够及时恢复。
此外，在高可用架构设计中还需要考虑到以下几个方面：1.故障检测和自动恢复：设计监控系统来检测故障，并采取自动恢复措施。
例如，通过心跳检测、自动重启或替换故障节点来提高系统的可靠性和稳定性。
2.性能监控和调优：实时监测系统的性能，并根据监测结果进行相应的调优。
MYSQL高可用方案大全
MYSQL高可用方案大全MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种Web应用程序中。
为了确保业务的连续性和高可用性，需要采取一些措施来预防和解决数据库故障。
下面是一些MySQL高可用方案的介绍。
1. 数据库复制（Replication）数据库复制是MySQL提供的一种基本的高可用方案。
它使用了主从模式，将主数据库的更新操作异步地复制到一台或多台从数据库中。
主数据库负责处理写操作，而从数据库负责读操作。
当主数据库发生故障时，从数据库可以接管业务并提供读写服务。
2. 数据库镜像（Mirroring）数据库镜像是一种同步复制的方式，可以确保数据的完整性和一致性。
它通常使用两台或多台服务器，在主库上进行写操作，然后将写操作同步到所有从库上。
这样，当主库发生故障时，可以快速切换到从库并继续提供服务。
3. 数据库分片（Sharding）数据库分片是一种水平切分数据库的方式，可以将大型数据库分成多个较小的部分，分布在不同的服务器上。
每个分片都有自己的主从数据库，可以独立地处理读写请求。
这种方案可以提高数据库的可用性和性能。
4. 数据库集群（Cluster）数据库集群是一种多节点共享存储的方式，可以提供高可用性和高性能。
集群中的每个节点都是一个完整的数据库服务器，它们共享存储，可以同时处理读写请求。
如果一个节点发生故障，其他节点可以接管工作并继续提供服务。
5. 数据库备份与恢复（Backup and Recovery）数据库备份是一种常见的高可用方案，可以在数据库发生故障时恢复数据。
通过定期备份数据库，可以保留历史数据，并在需要时进行恢复。
备份可以分为物理备份和逻辑备份两种方式，具体选择哪种方式取决于业务需求和复杂度。
6. 数据库热备份（Hot Backup）数据库热备份是一种可以在数据库运行时进行备份的方式。
不需要停止数据库服务，可以实时备份数据库的数据和日志。
这样可以减少备份对业务的影响，并提高备份的可用性。
一种两地三中心高可用数据库架构设计及验证测试
一种两地三中心高可用数据库架构设计及验证测试
李雁明;刘相坤;段应杰;王凯旋
【期刊名称】《铁路计算机应用》
【年(卷),期】2024(33)4
【摘要】目前,两地三中心已成为大型企业数据中心建设的主要模式,为企业提供更加安全、稳定、高效的信息化平台,保障企业信息系统安全高效运营,满足不同故障和灾难场景下对业务连续性的要求。
基于开源的关系型数据库管理系统PostgreSQL和开源的分布式协调服务ZooKeeper,文章设计了一种两地三中心高可用数据库架构,能够实现分布式事务一致性及故障场景下数据库高可用,并通过故障场景测试用例对其进行验证测试。
测试表明,按照该架构设计部署的两地三中心数据库,当常见故障发生时,数据库均可自动进行故障隔离,且数据零丢失,能够持续稳定地提供数据访问服务,不会影响到上层业务。
该数据库架构设计节约软件成本,透明可靠、安全性高,并可针对实际需要进行定制。
另外,数据存储介质使用的是服务器本地盘而非集中存储,有利于降低数据库建设成本和运维成本。
【总页数】6页(P12-17)
【作者】李雁明;刘相坤;段应杰;王凯旋
【作者单位】中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】U29;TP39
【相关文献】
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数据库管理技术的高可用性实现方法
数据库管理技术的高可用性实现方法在当今信息化的时代，数据库已经成为了企业和组织日常工作不可或缺的一部分。
然而，数据库管理系统的可用性一直是个值得关注的问题。
为了确保数据库系统的平稳运行和数据的安全性，高可用性的实现是非常必要的。
本文将介绍一些常用的数据库管理技术的高可用性实现方法，以帮助读者了解和应用这些技术来提高数据库系统的可用性。
1. 数据库复制数据库复制是一种常用的高可用性实现方法。
它通过将主库的数据复制到一个或多个备库来实现数据的冗余存储和高可用性。
当主库出现故障时，备库可以立即接管主库的工作，保证系统的可用性。
数据库复制可以采用同步复制或异步复制的方式。
同步复制要求备库必须与主库保持实时同步，确保数据的一致性；而异步复制则可以有一定的延迟，提高了数据同步的效率。
2. 数据库集群数据库集群是一种将多个数据库服务器连接起来形成一个逻辑上的整体，从而提高数据库系统的可用性和性能的方法。
数据库集群通常由主节点和多个从节点组成。
主节点负责处理用户提交的写请求，而从节点则用来处理读请求。
当主节点发生故障时，从节点中的一个会自动晋升为新的主节点。
数据库集群的好处在于它提供了水平扩展的能力，可以根据需要增加或减少节点的数量，以适应不同规模的应用需求。
3. 数据库备份与恢复数据库备份与恢复是一种保证数据安全和高可用性的重要手段。
通过定期对数据库进行备份，可以在数据库发生故障时快速恢复数据，减少系统停机时间。
在选择备份方案时，需要考虑到数据库的大小、备份的频率和备份的存储位置等因素。
同时，还需要测试备份和恢复的过程，以确保备份数据的完整性和可用性。
4. 数据库监控和故障检测数据库监控是保证数据库高可用性的关键环节之一。
通过对数据库系统的实时监控，可以及时发现故障和异常，采取相应的措施来预防和解决问题。
数据库监控可以包括对数据库性能指标的监测、对数据库资源的监控和对数据库操作的审计等。
同时，也可以通过故障检测来及时发现数据库中的硬件故障和软件故障，并采取相应的措施来修复。
数据中心架构设计构建高可用可扩展的数据中心
数据中心架构设计构建高可用可扩展的数据中心数据中心在现代技术领域中扮演着至关重要的角色，它们负责存储、管理和处理海量的数据。
为了确保数据中心的正常运行和高效性能，设计和构建一个高可用可扩展的数据中心是必不可少的。
本文将讨论数据中心架构设计的关键方面和步骤。
一、高可用性设计高可用性是指数据中心在面对硬件或软件故障时能够保持持续运行和提供服务的能力。
以下是几个关键的设计原则，以确保数据中心的高可用性：1. 冗余设计：为了防止单点故障，必须在关键组件和设备上实施冗余。
这包括服务器、网络设备、存储设备等。
采用冗余设计可以确保一台设备出现故障时，另一台设备能够无缝接管。
2. 网络拓扑设计：采用冗余网络拓扑结构，如多路径 routing （MPLS），可以确保网络故障时仍能提供连续的连接。
使用虚拟化技术将网络虚拟化也是值得考虑的方式，以提高网络的弹性和可扩展性。
3. 能源供应：数据中心需要保证稳定的电力供应，在断电时能够无缝切换到备用能源，如 UPS（不间断电源）和发电机组。
此外，电力线路也需要进行冗余设计，以降低线路故障对数据中心运营的影响。
4. 硬件设备管理：定期维护和监控数据中心的硬件设备，包括服务器、存储和网络设备。
及时发现并替换出现故障的硬件设备，以防止故障扩散和数据丢失。
二、可扩展性设计随着数据量的不断增长，数据中心需要具备良好的可扩展性，以适应不断增加的需求。
以下是几个关键的设计原则，以确保数据中心的可扩展性：1. 模块化设计：采用模块化设计可以使数据中心的扩展更加容易和灵活。
通过将不同功能的组件（如服务器、存储和网络设备）组织成独立的模块，可以根据需求逐步添置新的模块。
2. 弹性计算：引入云计算技术可以提供弹性计算资源，以应对工作负载的不断变化和突发需求。
云计算平台可以根据需求自动调整资源分配，并提供快速扩展的能力。
3. 存储架构设计：选择合适的存储技术和架构对数据中心的可扩展性至关重要。
采用分布式存储系统可以实现数据的分散存储和快速的读写操作，同时提高存储容量和性能。
MongoDB数据库高性能、高可用架构设计
MongoDB数据库高性能、高可用架构设计随着企业服务窗口的不断增加，业务中断对很多企业意味着毁灭性的灾难，因此，跨多个数据中心的应用部署成为了当下最热门的话题之一。
如今，在跨多个数据中心的应用部署最佳实践中，数据库通常负责处理多个地理区域的读取和写入，对数据变更的复制，并提供尽可能高的可用性、一致性和持久性。
但是，并非所有的技术在选择上都是平等的。
例如，一种数据库技术可以提供更高的可用性保证，却同时只能提供比另一种技术更低的数据一致性和持久性保证。
本文先分析了在现代多数据中心中应用对于数据库架构的需求。
随后探讨了数据库架构的种类及优缺点，最后专门研究MongoDB如何适用于这些类别，并最终实现双活的应用架构。
双活的需求当组织考虑在多个跨数据中心（或区域云）部署应用时，他们通常会希望使用“双活”的架构，即所有数据中心的应用服务器同时处理所有的请求。
图1：“双活”应用架构如图1 所示，该架构可以实现如下目标：∙通过提供本地处理（延迟会比较低），为来自全球的请求提供服务。
∙即使出现整个区域性的宕机，也能始终保持高可用性。
∙通过对多个数据中心里服务器资源的并行使用，来处理各类应用请求，并达到最佳的平台资源利用率。
“双活”架构的替代方案是由一个主数据中心（区域）和多个灾备（DR）区域（如图2 所示）所组成的主-DR（也称为主-被）架构。
图2：主-DR 架构在正常运行条件下，主数据中心处理请求，而DR 站点处于空闲状态。
如果主数据中心发生故障，DR 站点立即开始处理请求（同时变为活动状态）。
一般情况下，数据会从主数据中心复制到DR 站点，以便在主数据中心出现故障时，能够迅速实施接管。
如今，对于双活架构的定义尚未得到业界的普遍认同，上述主-DR 的应用架构有时也被算作“双活”。
区别在于从主站到DR 站点的故障转移速度是否够快（通常为几秒），并且是否能够自动化（无需人为干预）。
在这样的解释中，双活体系架构意味着应用停机时间接近于零。
金融行业高可用架构的实现思路
金融行业高可用架构的实现思路在金融行业，高可用架构是非常重要的一个方面。
因为金融行业的业务涉及到了很多重要的数据和交易，一旦系统出现问题就会对整个行业以及广大用户带来很大的负面影响。
因此，如何实现高可用架构是金融公司技术人员需要深入思考和研究的问题。
一、高可用架构的基本概念高可用架构是指在硬件、软件和系统架构等方面采取一定的技术手段，从而保证应用在大负载、大并发、大数据量等情况下仍能按照预期的方式工作，保证应用的可用性和稳定性。
在金融行业，高可用架构的实现不仅涉及到服务器、存储设备等硬件层面的问题，还需要考虑负载均衡、容错处理、故障恢复等多个方面。
二、高可用架构的实现思路1、负载均衡负载均衡是一种将请求分配至多个服务器的技术，从而实现应用的高可用架构。
这样可以将请求分散到多个服务器上，减轻单个服务器的负担，从而增加应用的并发处理能力。
金融公司可以通过网络负载均衡器实现这一目标。
在实际应用过程中，除了使用硬件设备进行负载均衡外，还可以使用软件算法，如IP Hash算法、Round Robin算法等。
2、容错处理容错处理是针对在应用运行中出现的故障进行处理，目的是减小故障对应用的影响。
在金融应用中，可以通过备份机制、故障转移等方式进行应用的容错处理。
备份机制主要是指在应用出现故障时，备份服务器可以接管应用，并且在主服务器恢复之前继续运转。
故障转移指的是当一个节点宕机后，另一个节点接管工作，从而保证服务的可用性。
3、故障恢复故障恢复主要是针对在应用运行时出现的错误进行处理，使得应用可以尽快恢复正常运行状态。
在金融行业，应用的故障恢复时间非常重要。
因此，如何快速地恢复应用的正常运行状态是一个值得技术人员深入研究的问题。
在实际应用中，可以通过使用高可用数据库系统、分布式文件系统、以及自动化的故障恢复机制等方式实现故障恢复。
三、总结实现高可用架构是金融行业技术人员需要深入思考和研究的重要问题。
在实际操作中，负载均衡、容错处理、故障恢复等方面都需要考虑到，才能保证应用在大负载、大并发等情况下仍能按照预期的方式工作。
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感知
恢复
发生
预防
高可用性
分布式部署，无状态设计
1. 所有服务通过nginx调用，多upstream，轮询机制 2. 服务无状态，必要的状态保存在中央存储中(MySQL/Redis等) 3. 所有调用必须带trackid，以便定位问题，缩短故障恢复时间
Caller
Nginx Nginx
Instance 1
Instance 2
Service
Instance n
高可用性
降低关键路径复杂性与负载
对于SDMK来说，关键路径就是通过Gateway进行的服务调用 1. 专注于核心业务，尽量少加入无关的复杂逻辑与数据依赖 2. 调用其它服务均需设置超时，避免被外部服务故障影响
适时拆分和合并功能模块
1. 降低模块复杂度 2. 清晰部署边界
Front End Page
Website
Async Gateway File Service
Gateway
Message Queue
(by Kafka)
Payment Wallet Charging OM Account
Service Mgmt Metering
Report
Audit
Log (in ElasticSearch)
Message Queue
6
Permanent Storage
3
Metering
Cache
高可用性
挑战：可用性目标1级
整体服务的高可用性, 99.9%（不可用时间每年低于9个小时，每月低于1小时）
1. 【事前】预防 2. 【事中】自动化故障转移 3. 【事中】故障感知 4. 【事后】故障恢复
故障转 移
实时视图
消息队列 批处理层
调用日志 主数据集
计算结果的开-闭原则
多种计量指标同时计算，按需取用
速度层
实时视图
批处理 视图
批处理 视图
批处理 视图
用户X购买的Y 服务还剩多少？
准确计量
架构演进： 服务降级与重算
1
4
User
Gateway
5
2
Log Storage
Charging 3
Service
查已用量
Service
可用性挑战
要求
• 计量最终误差要求 不高于 0.01% • 交易系统可用性要求 不低于 99.9%
0.01%
99.9%
准确计量
要求
1. 计量准确无误 2. 交易-计量闭环，要求高并发下实时计量 3. 容错性
异步计量
1. 减少系统耦合 2. 降低数据库压力 3. 应对高并发 4. 易于扩展
解耦
应用易 扩展
缓冲
支持故 障恢复
高可用性
监控与报警
白盒
1. 所有服务上线之前必须有基本监控与报警 2. 基础组件监控与报警 3. 业务指标监控与报警 4. 调用追踪系统
业务
追踪
组件
服务
高可用性
监控与报警
黑盒 1. Nginx监控与报警 2. 探针和心跳监控 3. 外部可用性（端到端）监控与报警
高可用性
资源限制
对资源的使用进行限制，避免无效或者故障调用耗尽资源
1. 熔断机制 2. 限制用户处于pending状态的请求数 3. 分服务SLA 4. 独立适配器
服务S1 服务S2
用户A可 用资源
SDMK可用资源
高可用性
使用消息系统
消息系统的选择
1. 数据可持久化 2. 支持订阅和队列两种方式 3. 高性能 4. 具有水平扩展性
高可用数据服务交易系统架构实践
SDMK = Smart Data Market
SDMK提供了API服务，人群数据服务，异步服务等内容；还开放了Lookalike，情景感知，预测引擎，推 荐引擎等人工智能服务；降低数据应用场景的难度，帮助更多企业发现数据的深层价值。
SDMK的功能模块
Back End Page Human UI
故障恢 复
高并发
准确
准确计量
初始架构：实现功能
1
4
User
Gateway
5
2
Log Storage &
Calculation
3
Charging
Service
准确计量
架构演进：提高效率
1
User
Gateway
4 Service
5
2
Log Storage &
Calculation
Meage
3
Charging
Metering 3
Cache
准确计量
Lambda
• 主数据集（不变层）：Elastic Search中的日志
• 批处理层结果：MySQL中按天存储的用量
• 速度层：Redis中的当天和昨天结果 • 服务层：按天进行预计算
实时视图
• 查询服务：Metering模块
用户
端到端
监控 Nginx(内)
探针
Nginx(外)
SDMK 服务
数据服务
高可用性
减少更新带来的故障
灰度系统的使用
1. 基于用户标识和Lua的Nginx分流 2. SCM系统的配合 3. 与探针结合使用
用户 探针
Nginx Lua
灰度 SDMK
SDMK
数据服务
THANKS
Cached data (in Redis)
Storage Persistent data
( in MySQL)
Adaptor
TD Account Center
Service (TD&3rd)
业务流程
服务调用基本业务逻辑
用户
Gateway
验证身份和购买
Account
校验身份
检查配额
Metering