背景
在业务发展到一定阶段之后，任何因故障而导致的服务中断都会带来巨大的损失。为了提高系统的伸缩能力与高可用能力，我们都不断的在努力消除系统单点瓶颈。如使用应用集群是为了解决服务层的单点问题，使用主从数据库是为了解决数据库层面的单点问题。
尽管我们使用微服务架构，很好的解决了服务治理与监控问题，使得少数服务器出现故障仍不影响整体服务质量。但是由于所有的设备都存放在同一个机房内部，对于机房级的故障是无法承受的，如机房断电、火灾、地震等，造成的后果是灾难性的。虽然机房内部很好的解决了单点故障，但是机房本身却是单点的。
为了提升机房级的容灾能力，业界多采用 “两地三中心” 方案。
两地三中心
顾名思义，两地指的是两个城市：同城，异地。三中心指的是三个数据中心：生产中心、同城容灾中心、异地容灾中心。
在同一个城市或者临近的城市建设两个相同的系统，双中心具备相当的业务处理能力，机房之间通过高速网络实时同步数据。
在异地建设灾备中心，通过异步传输的方式，将双机房的数据备份至异地灾备中心，以应对城市级别的灾难。
备份模式
由于金融行业对系统建设要求高，因此在早期绝大部分银行都采用“两地三中心”建设方案。在这种模式下，多个中心是主备关系，即只有生产中心对外提供服务，同城容灾中心是生产中心的备份，当生产中心无法提供服务时，将流量切换至同城容灾中心。当同城双机房都发生故障时，启用异地灾备中心。
这种模式建设方案简单，实际上是通过资源的堆砌与冗余来应对不确定事件的发生。但由于对灾难的响应和机房的切换周期非常长，无法实现业务的零中断，对设备资源的利用率低下，因此，近年来各个企业都开始寻求转变，将系统建设为双活，使同城双中心同时对外提供服务，节约成本，同时继续保留异地容灾中心。
双活模式
双活不仅仅是将流量切分至两个机房这么简单，更多的是要考虑如何能让用户的请求在一个机房中就能完成，避免跨机房调用带来的延时增加，从而影响客户体验。
因此，对于双活架构，要考虑一下几个方面的因素：
业务能否在一个机房内完成整个交易链路上所有处理；
应用程序如何进行双活；
中间件如何进行双活；
数据库能否双活，如何同步。
1.业务能否在一个机房内完成整个交易链路上所有处理
业务拆分微服务后，通常由多个服务协作共同完成一笔业务请求。以购买理财为例，请求链条为：互联网网关->理财渠道服务->理财系统->账务系统。如果这些服务部署在不同的机房，则每次请求都要进行跨机房的访问，必然会增加性能损耗，造成资源浪费。
2.应用程序如何进行双活
应用程序双活，主要需考虑的是业务请求是否是有状态的。如果是有状态的请求，则必须指定固定的机房来处理同一笔请求，如用户的理财数据在A机房，则应该由A机房来处理用户的购买请求。
为了达到上述要求，通常会在互联网网关（或者nginx）上，进行流量的分发，根据相应的规则，将请求分发到指定的机房处理。如下图：
3.中间件如何进行双活
对于常用的中间件，如redis、kafka、ZooKeeper等，需要考虑双机房如何进行数据同步。
以redis为例，官方并没有提供跨机房的主主同步机制。如果仅利用redis的主从数据同步机制的话，需要将主节点与从节点部署在不同的机房。当主节点所在机房出现故障时，从节点可以升级为主节点，应用可以持续对外提供服务。但这种模式下，若要写数据，则只能通过主节点写，写请求有一半还是会跨机房访问。
若要实现redis的主主同步，需自己研发相应的插件，例如可以通过订阅mysql的binlog日志来做缓存数据的同步。通过实现同步组件，监听mysql的binlog并解析，将数据同步到两个机房的redis集群中。如下图：
该方案看起来还不错，但是它具有以下弊端：
由于跨机房，数据同步会有几十到上百毫秒的延时。
同步组件将数据写入到本地redis和远程redis，由于没有事务的约束，不能保证两边都写成功，因此有可能会出现不一致。
redis的数据可以同步，但数据的过期时间无法同步。
redis具备5种数据结构，需要根据业务提前约定好使用哪种数据结构，业务侵入到了数据同步组件。
3.数据库能否双活，如何同步
应用的双活和中间件的双活，最终都依赖于数据如何存放。如果两个机房中各部署一个数据库，那么机房间的数据如何同步呢。
以mysql为例，业界最常用的做法就是利用binlog做数据同步，最具代表性的就是阿里开源的Canal+Otter数据同步方案。
Canal可以伪装成一个Mysql Slave，接收binlog文件，获取到Mysql Master的数据变更，如图：
Otter可以将Canal获取的数据，同步到目标数据库，如图：
Canal+Otter不仅可以实现同构数据的同步，还能实现异构数据的同步，同时会简化压缩要传输的binlog，减少网络压力，传输速度更快。
小结
上面介绍了两地三中心的备份模式与双活模式，可以看到，这两种模式下，每个机房的数据量都是全量的，在某个机房故障时，另外一个机房会接管全部的流量。
然而，对于大的互联网公司来说，单个机房甚至两个机房都不能承载业务容量，需要更多的机房来共同对外提供服务，在这样的场景下，上述所说的双活方案就不太适用了。因此，支付宝等公司就提出了新的解决方案：单元化。
单元化
所谓单元化，就是将业务划分为一个个小的业务单元，每一个单元的功能完全相同，但只能处理一部分数据，所有单元的数据合并起来，才是完整的数据；麻雀虽小，五脏俱全，每个单元内部都能处理完整的业务流程。如下图：
单元化要求应用层也可以按照数据层的维度去分片，将整个请求收敛到一个单元内部完成，尽量不与别的单元交互。这样一个单元就是一个最小的逻辑单位，可以根据需要“搬迁”到不同的机房。在单元化架构下，机房可以横向扩展（增加或减少），而应用系统无需改造。
而要做到单元化，必须要满足以下要求：
业务必须是可分片的，如购买理财可根据客户号进行分片
单元内的业务是自包含的，调用尽量封闭
系统是面向逻辑分区的，而不是物理部署
为了实现单元化，需要由以下关键技术组件做支撑。
全局路由网关
由于实施单元化后，整个交易链路从前到后的分片规则都是一致的，因此需要在入口处识别用户请求的所属单元，直接将请求路由至目标单元处理。这就使得必须有一套机制或系统来专门完成在这项工作，而又因为是在网络入口处处理，因此需要一个全局路由网关。
此时，需要所有交易尽可能的带上分片键，以便全局路由网关判断当前交易属于哪个单元。然而实际应用过程中，并不是所有交易都能带上分片键，这种情况就需要应用跨单元交易转发组件来处理了。
应用跨单元交易转发
如上所述，当网关层无法识别交易所属单元时，就需要在业务层识别处理了。例如单元划分按用户uid分片，但在登录场景下，用户可能使用手机号登录，也可能使用身份证号登录，还有可能使用微信登录（此时使用的是unionid和openid），此时需要先按照请求信息查出uid，然后将交易转发至该uid所在单元处理。
此时肯定就有小伙伴们想，为什么应用不能直接跨单元访问数据库呢，还省去了应用转发处理的过程。主要原因如下图：
当应用层直接跨单元访问数据库时，每个数据库都对应多个应用，然而数据库的连接数是非常宝贵的系统资源，不可能无限增长，这就导致当应用数量达到一定规模时，数据库连接数会被占满，此时应用将无法再进行横向扩容，业务将无法继续发展。因此不建议应用直接跨单元访问数据库，而是通过应用层直接的转发来处理，每个数据库只被本单元内的应用访问。当然，应用层的转发规则需要与全局路由网关的转发规则保持一致。
异构索引与分布式事务
上面所描述的登录过程中，在应用不能跨单元访问数据库时，是如何做到根据手机号、身份证号等信息查出用户的uid呢。这就需要异构索引来支持了。
异构索引即“按照不一样的结构再建一份索引”。如我们以uid存储用户信息，在分片时由于不知道手机号所属分片,无法直接使用手机号查询到用户信息，因此会再存储一份手机号到uid的映射关系，这个映射关系就是异构索引。通常为了提高性能，会使用redis或者es等中间件来存储异构索引。
当然，涉及到数据的多处存放，就会涉及到数据的一致性问题，就免不了要实现分布式事务。不仅多个单元之间要实现分布式事务，在数据库与异构索引之间也要使用分布式事务使其达到数据一致。关于分布式事务的详细概念及其实现方案，可参考文章《分布式事务基础概念及其模式比较》。
小结
通过单元化架构，每个单元内部都可以完整的完成业务流程，以尽可能避免跨单元的访问。通过全局路由网关、应用跨单元交易转发，可使用一致的单元划分规则，将交易转发至相应的单元处理。而在不带分片键的交易过程中，要找到目标单元，可通过异构索引实现。
关于单元化的具体技术实现，后面会拆解为多篇文章来描述，敬请期待。
多地多活
在实现单元化架构之后，此时系统是面向逻辑分区的，因此可将某个单元部署至任意数据中心，而应用无须改造。此时系统便实现了多地多活。
在实现多地多活后，需要注意的是，虽然系统是面向逻辑分区的，但是在容灾策略上还是要考虑部署位置，做好单元的数据备份工作。通常会将每个单元部署为2-3个备份，不同的备份部署在不同的机房，有一个主节点对外提供服务，在主节点故障时，可快速切换至备份节点，实现业务的零中断服务。
本文着重介绍了应用在大规模服务下如何做多机房多活，其中单元化是目前业界较好的实践，涉及到较多技术细节，欢迎大家一起讨论。
【参考资料】
《高可用可伸缩微服务架构：基于Dubbo、Spring Cloud和Service Mesh》
《蚂蚁金服异地多活单元化架构下的微服务体系》