异地多活指的是在不同城市建立独立的数据中心。“活”是相对于冷备份而言的，冷备份是备份全量数据，平时不支撑业务需求，只有在主机房出现故障的时候才会切换到备用机房，而多活，是指这些机房在日常的业务中也需要走流量，做业务支撑。
那么如何实现异地多活？
第一步：业务分级
按照一定的标准将业务进行分级，挑选出核心的业务，只为核心业务设计异地多活，降低方案整体复杂度和实现成本。
常见的分级标准有如下几种。
1、访问量大的业务
以用户管理系统为例，业务包括登录、注册、用户信息管理，其中登录的访问量肯定是最大的。
2、核心业务
以QQ为例，QQ的主场景是聊天，QQ空间虽然也是重要业务，但和聊天相比，重要性就会低一些，如果要从聊天和QQ空间两个业务里面挑选一个做异地多活，那明显聊天要更重要（当然，腾讯此类公司，应该是两个都实现了异地多活的）。
3、产生大量收入的业务
同样以QQ为例，聊天可能很难为腾讯带来收益，因为聊天没法插入广告，而QQ空间反而可能带来更多收益，因为QQ空间可以插入很多广告，因此如果从收入的角度来看，QQ空间做异地多活的优先级反而高于QQ聊天了。
以我们的用户管理系统为例，“登录”业务符合“访问量大的业务”和“核心业务”这两条标准，因此我们将登录业务作为核心业务。
第二步：数据分类
挑选出核心业务后，需要对核心业务相关的数据进行进一步分析，目的在于识别所有的数据及数据特征，这些数据特征会影响后面的方案设计。
常见的数据特征分析维度如下：
1、数据量
这里的数据量包括总的数据量和新增、修改、删除的量。对异地多活架构来说，新增、修改、删除的数据就是可能要同步的数据，数据量越大，同步延迟的概率越高，同步方案需要考虑相应的解决方案。
2、唯一性
唯一性指数据是否要求多个异地机房产生的同类数据必须保证唯一。例如，用户ID，如果两个机房的两个不同用户注册后生成了一样的用户ID，这样业务上就出错了。
数据的唯一性影响业务的多活设计，如果数据不需要唯一，那就说明两个地方都产生同类数据是可能的；如果数据要求必须唯一，要么只能一个中心点产生数据，要么需要设计一个数据唯一生成的算法。
3、实时性
实时性指如果在A机房修改了数据，要求多长时间必须同步到B机房，实时性要求越高，对同步的要求越高，方案越复杂。
4、可丢失性
可丢失性指数据是否可以丢失。例如，写入A机房的数据还没有同步到B机房，此时A机房机器宕机会导致数据丢失，那这部分丢失的数据是否对业务会产生重大影响。
例如，登录过程中产生的session数据就是可丢失的，因为用户只要重新登录就可以生成新的session；而用户ID数据是不可丢失的，丢失后用户就会失去所有和用户ID相关的数据，例如，用户的好友、用户的钱等。
5、可恢复性
可恢复性指数据丢失后，是否可以通过某种手段进行恢复，如果数据可以恢复，至少说明对业务的影响不会那么大，这样可以相应地降低异地多活架构设计的复杂度。
例如，用户的微博丢失后，用户重新发一篇一模一样的微博，这个就是可恢复的；或者用户密码丢失，用户可以通过找回密码来重新设置一个新密码，这也算是可以恢复的；而用户账号如果丢失，用户无法登录系统，系统也无法通过其他途径来恢复这个账号，这就是不可恢复的数据。
第三步：数据同步
确定数据的特点后，我们可以根据不同的数据设计不同的同步方案。常见的数据同步方案如下：
1、存储系统同步
这是最常用也是最简单的同步方式。例如，使用MySQL的数据主从数据同步、主主数据同步。
这类数据同步的优点是使用简单，因为几乎主流的存储系统都会有自己的同步方案；缺点是这类同步方案都是通用的，无法针对业务数据特点做定制化的控制。例如，无论需要同步的数据量有多大，MySQL都只有一个同步通道。因为要保证事务性，一旦数据量比较大，或者网络有延迟，则同步延迟就会比较严重。
2、消息队列同步
采用独立消息队列进行数据同步，常见的消息队列有Kafka、ActiveMQ、RocketMQ等。
消息队列同步适合无事务性或无时序性要求的数据。例如，用户账号，两个用户先后注册了账号A和B，如果同步时先把B同步到异地机房，再同步A到异地机房，业务上是没有问题的。而如果是用户密码，用户先改了密码为m，然后改了密码为n，同步时必须先保证同步m到异地机房，再同步n到异地机房，如果反过来，同步后用户的密码就不对了。因此，对于新注册的用户账号，我们可以采用消息队列同步了；而对于用户密码，就不能采用消息队列同步了。
3、重复生成
数据不同步到异地机房，每个机房都可以生成数据，这个方案适合于可以重复生成的数据。例如，登录产生的cookie、session数据及缓存数据等。
第四步：异常处理
无论数据同步方案如何设计，一旦出现极端异常的情况，总是会有部分数据出现异常的。例如，同步延迟、数据丢失、数据不一致等。异常处理就是假设在出现这些问题时，系统将采取什么措施来应对。异常处理主要有以下几个目的：
1、问题发生时，避免少量数据异常导致整体业务不可用。
2、问题恢复后，将异常的数据进行修正。
3、对用户进行安抚，弥补用户损失。
常见的异常处理措施有如下几类。
（1）多通道同步。
多通道同步的含义是采取多种方式来进行数据同步，其中某条通道故障的情况下，系统可以通过其他方式来进行同步，这种方式可以应对同步通道处故障的情况。
我们以用户管理系统中的用户账号数据为例，我们的设计方案一开始挑选了消息队列的方式进行同步，考虑异常情况下，消息队列同步通道可能中断，也可能延迟很严重；为了保证新注册账号能够快速同步到异地机房，我们再增加一种MySQL同步这种方式作为备份。这样针对用户账号数据同步，系统就有两种同步方式：MySQL主从同步和消息队列同步。除非两个通道同时故障，否则用户账号数据在其中一个通道异常的情况下，能够通过另外一个通道继续同步到异地机房。
多通道同步设计的方案关键点有如下几个：
1、一般情况下，采取两通道即可，采取更多通道理论上能够降低风险，但付出的成本也会增加很多。
2、数据库同步通道和消息队列同步通道不能采用相同的网络连接，否则一旦网络故障，两个通道都同时故障；可以一个走公网连接，一个走内网连接。
3、需要数据是可以重复覆盖的，即无论哪个通道先到哪个通道后到，最终结果是一样的。例如，新建账号数据就符合这个标准，而密码数据则不符合这个标准。
（2）同步和访问结合。
这里的访问指异地机房通过系统的接口来进行数据访问。例如业务部署在异地两个机房A和B，B机房的业务系统通过接口来访问A机房的系统获取账号信息，同步和访问结合方案的设计关键点如下：
1、接口访问通道和数据库同步通道不能采用相同的网络连接，不能让数据库同步和接口访问都走同一条网络通道，可以采用接口访问走公网连接，数据库同步走内网连接这种方式。
2、数据有路由规则，可以根据数据来推断应该访问哪个机房的接口来读取数据。例如，有3个机房A、B、C，B机房拿到一个不属于B机房的数据后，需要根据路由规则判断是访问A机房接口，还是访问C机房接口。
3、由于有同步通道，优先读取本地数据，本地数据无法读取到再通过接口去访问，这样可以大大降低跨机房的异地接口访问数量，适合于实时性要求非常高的数据。
（3）日志记录。
日志记录主要用于故障恢复后对数据进行恢复，通过在每个关键操作前后都记录相关日志，然后将日志保存在一个独立的地方，当故障恢复后，拿出日志跟数据进行对比，对数据进行修复。
为了应对不同级别的故障，日志保存的要求也不一样，常见的日志保存方式有如下几种：
1、服务器上保存日志，数据库中保存数据，这种方式可以应对单台数据库服务器故障或宕机的情况。
2、本地独立系统保存日志，这种方式可以应对某业务服务器和数据库同时宕机的情况。例如，服务器和数据库部署在同一个机架，或者同一个电源线路上，就会出现服务器和数据库同时宕机的情况。
3、日志异地保存，这种方式可以应对机房宕机的情况。
以上不同方式，应对的故障越严重，方案本身的复杂度和成本就会越高，实际选择时需要综合考虑成本和收益情况。
（4）用户补偿。
无论采用什么样的异常处理措施，都只能最大限度地降低受到影响的范围和程度，无法完全做到没有任何影响。例如，双同步通道有可能同时出现故障，日志记录方案本身日志也可能丢失。因此，无论多么完美的方案，故障的场景下总是可能有一小部分用户业务上出问题，系统无法弥补这部分用户的损失。但我们可以采用人工的方式对用户进行补偿，弥补用户损失，培养用户的忠诚度。简单来说，系统的方案是为了保证99.99%的用户在故障的场景下业务不受影响，人工的补偿是为了弥补0.01%的用户的损失。
常见的补偿措施有送用户代金券、礼包、礼品、红包等，有时为了赢得用户口碑，付出的成本可能还会比较大，但综合最终的收益来看还是很值得的。例如，暴雪《炉石传说》2017年回档故障，暴雪给每个用户大约价值人民币200元的补偿，结果玩家都求暴雪再来一次回档，形象地说明了玩家对暴雪补偿的充分认可。
