云采用框架
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跨AZ高可用设计示例
跨AZ高可用是IDC上云最主要的价值之一。企业上云后最适合做跨AZ高可用,不仅成本低,而且很便利。下面以某大型零售电商平台为例,介绍上云后的跨AZ高可用设计方法。下图是总体架构图:
图1 高可用设计示例
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- 接入层:Apisix双AZ均衡分布,当某个AZ出现故障时,ELB健康检查机制仍可将流量转发到正常AZ的Apisix实例处理。
- 应用层:容器化部署,业务节点跨AZ分布。即使某AZ异常,Apisix可以将流量转发到正常应用后端。
- 中间件层:Kafka、Solr和ES采用3AZ集群部署,任意一个AZ故障,服务仍然可用;Redis采用双AZ主备节点部署。
- 数据层:MySQL数据库采用双AZ主备部署实现HA;MongoDB使用副本集或Cluster集群,3AZ分布,某AZ故障,其他AZ正常提供服务。
- 应用层-容器集群高可用
- Master高可用:容器集群Master 节点3AZ分布, 3节点(1+1+1)。
- Ingress网关高可用:ELB实例开启多可用区,ELB Ingress即支持跨可用区高可用。
- 应用高可用:K8S本身就支持应用高可用,可通过配置TopologyKey实现pod跨AZ分布。
图2 应用层高可用设计示例
- 中间件层-Redis高可用
- 主备实例配置了数据持久化,数据不仅会持久化到主节点磁盘,还会实时同步到备节点,同时备节点也会持久化一份数据。
- 主备实例部署在不同的可用区内,不同可用区的电力、网络相互隔离,当主节点所在的机房因为电力或者网络出现故障,备节点将接管服务,客户端与备节点正常建立连接以及读写数据。
- Redis集群搭配Keepalived生成VIP,提升业务可用性。
图3 中间件层Redis高可用设计示例
- 中间件层-Kafka高可用
- Zookeeper高可用:Zookeeper节点3AZ分布, 3节点(1+1+1)或5节点(2+2+1)。当某个AZ不可用时,集群依旧有超过半数的法定主节点选举个数,保证ZK leader的正常选主。
- Kafka-Broker数据节点高可用:Kafka-Broker节点3AZ分布(2+2+1)。Topic副本至少设置3副本,设置unclean.leader.election.enable参数为true,在3AZ其中任意一个AZ整体宕机情况,确保集群始终最少有一份副本。
图4 中间件层Kafka高可用设计示例
- 中间件层- Elasticsearch高可用
- Master高可用:ES Master节点3AZ分布(2+2+1)。在任意一个可用区不可用时,集群依旧有超过半数的法定主节点选举个数,保证Master的正常选主。
- 数据节点:ES Data节点3AZ分布(2+2+1)。索引shard分片至少设置2副本,加上主分片副本有3副本。假如3AZ中任意一个AZ整体宕机,集群始终都有1份完整的副本,确保数据节点高可用。
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图5 中间件层ES高可用设计示例
- 中间件层- Solr高可用
- Zookeeper高可用:Zookeeper节点3AZ分布,3节点(1+1+1)或5节点(2+2+1)。当某个AZ不可用时,集群依旧有超过半数的法定主节点选举个数,保证ZK leader的正常选主。
- Sorl数据节点:Sorl Data节点2AZ平均分布。索引分片至少设置(N/2)+1副本,在2AZ其中任意一个AZ整体宕机情况,确保集群始终有一份完整的副本确保数据高可用。
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图6 中间件层Sorl高可用设计示例
- 数据层- MySQL高可用
- 主备实例跨AZ部署,借助原生MySQL主从复制同步能力实现主备间数据同步。
- 主备实例以VIP对外提供服务,自身IP不对租户开放。
- 主备秒级切换,主备切换时VIP漂移至新的主节点,应用感知小(只在切换瞬间有秒级中断)。
- 支持挂载只读节点,只读节点亦可跨AZ部署
图7 MySQL高可用设计示例
- 数据层- MongoDB高可用
- DDS副本集支持跨三AZ部署、三个节点(默认为三节点、最多可支持七节点)分别部署在三个AZ,利用Mongo原生的复制能力进行数据同步。
- Mongo Client原生支持配置多个Server地址,并支持探活。
- 单AZ故障时,若Primary节点所在AZ故障,利用原生的Mongo选主机制选新主,当备节点不可用时,隐藏节点接管服务,保证高可用,当前支持三副本、五副本、七副本。
图8 MongoDB高可用设计示例
父主题: 可用性设计