前面学习了MySQL数据库的复制、优化，以及基于复制技术实现业务层的读写分离方案，这些内容是为了铺垫MySQL数据库的高可用架构设计。因为复制是高可用的基础，但只用复制同步数据远远不够，还要结合自己的业务进行高可用设计。

同时，高可用也不仅仅是数据库的事，你要从业务的全流程出发，思考怎么设计一个真正健壮的高可用架构。

高可用概念（High Availability）

首先，我们来看一下wiki上对高可用的定义：

High availability (HA) is a characteristic of a system which aims toensure an agreedlevel of operational performance, usually uptime, for a higher than normal period.

从上面的描述来看，高可用是系统能提供无故障服务的一种能力。简单地说就是避免服务器宕机而造成服务不可用。

我们都知道，高可用是每个业务系统设计时，开发人员必须考虑的关键点。比如你的系统在发生不可用时，业务表现如何？用户能否容忍你的不可用时长？

而业界度量高可用能力也有统一标准：判断宕机时间，并以此计算出每年系统可用时间达到几个9,来判断高可用架构是否健壮。具体如下表：

通常来说，系统至少要达到4个9（99.99%）,也就是每年宕机时间不超过52.56分钟，否则用户体验会非常差，感觉系统不稳定。

不过4个9宕机52分钟对于生产环境的影响还是比较大，但是5个9对大部分系统来说要求又太高。所以一些云服务商会提出一个99.995%的可用性概念，那么系统一年的不可用时长为26.28分钟。

高可用架构设计

系统要达到高可用，一定要做好软硬件的冗余，消除单点故障（SPOFsingle point of failure）。

冗余是高可用的基础，通常认为，系统投入硬件资源越多，冗余也就越多，系统可用性也就越高。

除了做好冗余，系统还要做好故障转移（Failover）的处理。也就是在最短时间内发现故障，然后把业务切换到冗余的资源上。

在明确上述高可用设计的基本概念之后，我们来看一下高可用架构设计的类型：无状态服务高可用设计、数据库高可用架构设计。

无状态的服务高可用设计（如Nginx）

高可用设计非常简单，发现问题直接转移就行，甚至可以通过负载均衡服务，当发现有问题，直接剔除：

上图中，当一台Nginx服务器出现问题，导致服务不可用，Load Balance复制均衡发现后，就可以直接把它剔除。对于上层用户来说，他只会在几秒内的访问出现问题，之后服务就立刻恢复了，无状态的服务，高可用设计就是这么简单。

数据库高可用架构设计

所以，系统高可用设计，真正的难点、痛点不在于无状态服务的设计，而在于数据库的高可用设计，这是因为：

数据持久化在数据库中，是有状态服务数据库的容量比较大，Failover的时间相对无状态服务会更多一些系统，如金融场景的数据库，会要求数据完全不丢失，这又增加了高可用实现的难度

其实从架构角度来看，数据库高可用本身也是业务高可用，所以我们要从业务全流程的角度出发，思考数据库的高可用设计。这里提供三种数据库的高可用架构设计方法，他们不仅适用于MySQL数据库，也适用于其他数据库。

基于数据层的数据库高可用架构

基于数据层的数据库高可用架构，就是基于数据同步技术。当主服务器Master发生宕机，则故障迁移到从服务器Slave。

对于MySQL数据库来说，就是基于前面介绍的复制技术。

可以发现，我们原先的Slave3从服务器提升为了主服务器，然后建立了新的复制拓扑架构，Slave1、Slave2都连接到新的Master进行数据同步 。

Slave2都连接到新的Master进行数据同步 。所以需要引入VIP（Virtual IP）虚拟IP技术，当发生宕机时，VIP也需要漂移到新的主服务器。

那么这个架构的真正难点在于：

如何保障数据一致性如何发现主服务器宕机故障转移逻辑的处理

我们可以通过MySQL提供的无损复制技术，来保障“数据一致性”。而“发现主服务器宕机”、“处理故障转移逻辑”要由数据库高可用套件完成，后续再来学习。

基于业务层的数据库高可用架构

完全基于业务实现，数据库只是用于存储数据。当一台数据库主服务器不可用，业务直接写另一台数据库主服务器就可以了。

Service服务器写入Master1主服务器失败后，不用等待故障转移程序启用主从切换，而是直接把数据写入Master2主服务器。这看似是一种非常简单、粗暴的高可用架构实现方式，但能符合这样设计的业务却并不多，因为该设计前提是状态可修改.

比如电商中的订单服务，其基本逻辑就是存储电商业务中每笔订单信息，核心逻辑就是往表Orders中插入数据，即：

INSERT INTO Orders (o_orderkey,..) VALUES (...)

这里o_orderkey是主键。为了实现基于业务层的数据库高可用，可以在主键生成过程中加入额外信息，比如服务器编号，这样订单的主键设计变为了：

PK = 有序UUID-服务器编号

这样的话，当写入服务器编号1时失败了，业务层会把订单的主键修改为服务器编号2,这样就实现了业务层的高可用，电商中的这种订单号生成方式也称为“跳单”。

而当查询订单信息时，由于主键中包含了服务器编号，那么业务知道该笔订单存储在那台服务器，就可以非常快速地路由到指定的服务器。

但这样设计的前提是整个服务的写入主键是可以进行跳单设计，且查询全部依赖主键进行搜索。

看到这里，你是不是觉得非常符合NoSQL的KV访问设计？

融合的高可用架构设计

“基于业务层的数据库高可用架构”中，虽然通过跳单设计，可以实现写入业务的高可用实现。但这时订单服务的查询功能会收到极大影响。当编号为1的服务器发生宕机，那么服务器编号为1的订单将无法查询。

所以，给出一种业务和数据层相结合的高可用设计。这个架构可以解决宕机后，查询服务受限的问题。

将不同编号的订单根据不同的数据库进行存放，比如服务器编号为1的订单放到DB1,服务器编号为2的订单放到数据库DB2中。

此外，这里也用到了MySQL复制中的部分复制技术，即左下角的主服务器仅将DB1中的数据同步到右上角的服务器。同理，右上角的主服务器仅将DB2中的数据同步到左上角的服务器，下面的两台服务器不变，依然从原来的MySQL实例中同步数据。

这样做的好处：

在常态情况下，上面两台MySQL数据库是双活的，都可以有数据写入，业务的性能得到提升

订单数据是完整的，服务器编号为1和2的数据都在一个MySQL实例上

更重要的是，当发生宕机，Service服务写入不受影响，写入服务器编号为1的订单通过跳表设计写入DB2。

同时，对于订单读取也不会收到影响，因为数据库都是在一个实例上：

总结

1.高可用是系统所能提供无故障服务的一种能力，度量单位是几个9

2.线上系统高可用目标不应该低于99.995%，否则系统频繁宕机，用户体验不好

3.高可用实现基础是：冗余+故障迁移

4.无状态服务的高可用设计较为简单，直接故障转移或剔除就行

5.数据库作为有状态的服务，设计比较复杂（冗余通过复制技术实现，故障转移需要对应的高可用套件）

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