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一IDC

上图的架构，是一个IDC机房中，部署了一主两从mysql数据库集群，大多数据中小型互联网公司采用的方案。

上面的方案存在一些问题：

1）不同地区的用户体验速度不同。一个IDC必然只能部署在一个地区，例如部署在北京，那么北京的用户访问将会得到快速响应；但是对于上海的用户，访问延迟一般就会大一点。

上海到北京的一个RTT可能有20ms左右。

2）容灾问题。这里容灾不是单台机器故障，而是指机房断电，自然灾害，或者光纤被挖断等重大灾害。一旦出现这种问题，将无法正常为用户提供访问，甚至出现数据丢失的情况。

某年，支付宝杭州某数据中心的光缆就被挖断过

多IDC

为了解决这些问题，我们可以将服务部署到多个不同的IDC中，不同IDC之间的数据互相进行同步。如下图

通过这种方式，我们可以解决单机房遇到的问题：

1）用户体验。不同的用户可以选择离自己最近的机房进行访问

2）容灾问题。当一个机房挂了之后，我们可以将这个机房用户的流量调度到另外一个正常的机房，由于不同机房之间的数据是实时同步的，用户流量调度过去后，也可以正常访问数据

故障发生那一刻的少部分数据可能会丢失

关于流量的调度问题，本文就不介绍，以后老顾会单独介绍流量、灰度发布的问题。本文主要介绍数据同步。

容灾补充

• 机房容灾 : 上面的案例中，我们使用了2个IDC，但是2个IDC并不能具备机房容灾能力。至少需要3个IDC，例如，一些基于多数派协议的一致性组件，如zookeeper，redis、etcd、consul等，需要得到大部分节点的同意。例如我们部署了3个节点，在只有2个机房的情况下， 必然是一个机房部署2个节点，一个机房部署一个节点。当部署了2个节点的机房挂了之后，只剩下一个节点，无法形成多数派。在3机房的情况下，每个机房部署一个节点，任意一个机房挂了，还剩2个节点，还是可以形成多数派。这也就是我们常说的"两地三中心”。
• 城市级容灾：在发生重大自然灾害的情况下，可能整个城市的机房都无法访问。为了达到城市级容灾的能力，使用的是"三地五中心"的方案。这种情况下，3个城市分别拥有2、2、1个机房。当整个城市发生灾难时，其他两个城市依然至少可以保证有3个机房依然是存活的，同样可以形成多数派。

Mysql主从同步

小伙伴们应该知道mysql的主从架构的数据复制的基本原理

通常一个mysql集群有一主多从构成。用户的数据都是写入主库Master，Master将数据写入到本地二进制日志binary log中。从库Slave启动一个IO线程(I/O Thread)从主从同步binlog，写入到本地的relay log中，同时slave还会启动一个SQL Thread，读取本地的relay log，写入到本地，从而实现数据同步。

数据同步方案

根据上面的mysql主从数据复制方案，那我们是不是可以自己写个组件，也读取binlog日志，解析出sql语句；然后同步到另一个mysql集群呢？

这样就可以实现了一个集群的数据，同步到另一个集群中。

那这个组件需要我们自己写吗？这个组件可以参考binlog的协议，只要有资深的网络编程知识，是能够实现的。

当然现在也不需要我们自己编写，现在市面上有成熟开源的

• 阿里巴巴开源的canal
• 美团开源的puma
• linkedin开源的databus

我们可以利用这些开源组件订阅binlog日志，解析到变化数据同步到目标库中。整个过程可以分为2步，第一步订阅获得变化的数据，第二步是把变化数据更新到其他目标库。

这边所说的目标库，不单单为mysql集群，也可以为redis，es等

上图我们通过订阅binlog，完成比较有代表性的数据同步

多机房Mysql同步

根据上面的知识，多机房的mysql的数据同步，可以也采用binlog方案