What, 数据库脑裂了？
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在朋友圈，我经常唠叨，数据中心的两地三中心架构。
郑州的期货交易所，就是采用了这样的架构，在三次暴雨袭击后，仍能屹立不倒，从容不迫服务每笔交易。详细请戳这里：
郑州暴雨肆虐，商交所数据中心屹立不倒，它做对了什么？
两地三中心
在这里，先回顾下郑交所（郑州期货交易所）两地三中心架构：
两地三中心，以郑交所为例，两地便是“郑州”和“上海”，三中心，便是“郑东区数据中心”、“华融融达期货郑州总部”和“上海数据中心”。
两地三中心的架构，可以预防本地（郑州）级别的小概率自然灾害，还可以预防全国性的自然灾害。能将郑州和上海同时都端掉的自然灾害或人为行为，几乎不存在。除非是像电影《后天》里面那种极端事件。
复制是基础
对于我们这些技术理工宅来说，感兴趣的莫过于这里面的数据复制技术。同城之间采用了什么复制技术，异地之间又采用了什么复制模式，究竟如何保持三中心的数据一致，每个技术人都迫不及待的想知道。
我没有郑交所的工作经历，并不知道具体内幕。但我知道，数据库的复制，逃不过这几类：
Leader-based replication 主从复制
MultiLeader-based replication 多主复制
Leaderless-based replication 无主复制
最常用的一类，当属主从复制。
电影，硬核复制玩家
小时候，村里经常会来放露天电影。播映小组临时搭个台面，全村人都挤到一块儿，嗑着瓜子，喝着汽水，早早扎个好地儿，一站连看1-2小时，都不叫腿酸的。
露天电影及其考验耳朵，在后排的，听不清;站前排的，又吵的扎耳朵，观感体验不是很好。每场电影的人数，虽说没人管，其实际上是有限制的。
放露天电影，相当于是用户在读取数据。
要想让观众看得爽，收更多的电影入场费，怎么办呢？把电影多复制几份，找多块场地播放。村头一场，村尾同时办一场。分流后，不仅总人数多了，观众体验也极强。看了还想看！
所以数据库想要伺候越来越多的读请求，也只要多复制几份，强子说的“多加三倍服务器”，确实没毛病。
电影院越开越大，屏幕越来越多，满足上千人观影同时，还不影响效果。这就是多副本的好处。
数据库也同理。
直播，复制新玩家
但电影拷贝是冷拷贝，在复制完主盘之后，所有的副本都是一致相同的。所以没什么实时的障碍。
拿体育赛事，比如京东奥运直播来说，实时性就要求高了。可以与现场稍有时差，但总不能太大。现场中国队都拿20枚金牌了，转播到国内，我们还在庆祝第10枚金牌，发个朋友圈，不是被笑死！
比如，苏神在跑9.83秒那场，正跟着苏神一起冲冲冲的时候，突然画面嘎嘣下，刹那间，仿佛宇宙毁灭，成了一束光。晃过神，才发现视频雪花了。那不是要急死人，问候下转播台的祖宗长辈，就不过分了！
数据库玩复制，俺也一样
数据库也一样，在多副本开启的同时，总不能让用户老看昨天的数据。也不能说，用户在北京发条微博，回到上海就看不见了。
主从复制，要解决两件事：
数据复制到多个数据库
保持多个副本数据的一致性
这两件事，带来的好处是：
读写分离，提高吞吐
切换故障的数据库
复制，提高吞吐
由上，主从库之间，采用同步复制，时刻保持一致。主库承担写，从库承载读。原本一台库要处理读写，现在分成2台。响应更快，吞吐量（处理的请求）更高。
但是，这样设计，一定就很完美么？显然不是！全是坑
首先，只有一个主库时，主库日志写入，更新就算成功。而现在主从架构，还要等从库完成日志写入，主库才能提交日志。
1-5个步骤里，任何一个失败，本次提交，就算失败。增加一个节点，意味着增加一个失败因子。从库的反应只要稍差那么点时间，主库就会认为从库挂了，从而回滚操作。
当再增加“从从”库，虽说能服务的用户更多，但等待时间也会线性加倍延长，而且大有提高更新失败的概率。
当每一个从库都采用同步策略时，仅等待日志确认，都可以杀死一大批请求。而当采用异步时，从从从库的数据又丧失了与主库的一致性。
因此，折中的办法就是一台从库采用同步，其他从库则采用异步复制数据。
复制，一个倒下去，另一个站起来
数据复制的另一个好处，提供高可用。
当主库下线时，从库接替主库，开始服务用户请求。原下线的主库，此时变成了从库。等再次回来时，新主库把下线时间内的数据更新，补回老主库去。
这样，虽说服务速度慢下来，始终还能保持系统可用。
好玩的是，等老主库上线后，因各种原因，比如网络抖动暂时中断，造成新主库与老主库之间通信受阻，两边都认为自己是主库，此时便产生了脑裂(split brain),即新旧主库都接受写入。
该怎么办呢，咳咳，我们下回再讲！
--完--
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