要想理解异地多活，我们需要从架构设计的原则说起。
现如今，我们开发一个软件系统，对其要求越来越高，如果你了解一些「架构设计」的要求，就知道一个好的软件架构应该遵循以下3个原则：
高性能高可用易扩展
其中，高性能意味着系统拥有更大流量的处理能力，更低的响应延迟。例如1秒可处理10W并发请求，接口响应时间5ms等等。
易扩展表示系统在迭代新功能时，能以最小的代价去扩展，系统遇到流量压力时，可以在不改动代码的前提下，去扩容系统。
而「高可用」这个概念，看起来很抽象，怎么理解它呢？通常用2个指标来衡量：
平均故障间隔MTBF（MeanTimeBetweenFailure）：表示两次故障的间隔时间，也就是系统「正常运行」的平均时间，这个时间越长，说明系统稳定性越高故障恢复时间MTTR（MeanTimeToRepair）：表示系统发生故障后「恢复的时间」，这个值越小，故障对用户的影响越小
可用性与这两者的关系：
可用性（Availability）=MTBF/(MTBF+MTTR)*%
这个公式得出的结果是一个「比例」，通常我们会用「N个9」来描述一个系统的可用性。
从这张图你可以看到，要想达到4个9以上的可用性，平均每天故障时间必须控制在10秒以内。
也就是说，只有故障的时间「越短」，整个系统的可用性才会越高，每提升1个9，都会对系统提出更高的要求。
我们都知道，系统发生故障其实是不可避免的，尤其是规模越大的系统，发生问题的概率也越大。这些故障一般体现在3个方面：
硬件故障：CPU、内存、磁盘、网卡、交换机、路由器软件问题：代码Bug、版本迭代不可抗力：地震、水灾、火灾、战争
这些风险随时都有可能发生。所以，在面对故障时，我们的系统能否以「最快」的速度恢复，就成为了可用性的关键。
可如何做到快速恢复呢？
这篇文章要讲的「异地多活」架构，就是为了解决这个问题，而提出的高效解决方案。
下面，我会从一个最简单的系统出发，带你一步步演化出一个支持「异地多活」的系统架构。
在这个过程中，你会看到一个系统会遇到哪些可用性问题，以及为什么架构要这样演进，从而理解异地多活架构的意义。
02单机架构
我们从最简单的开始讲起。
假设你的业务处于起步阶段，体量非常小，那你的架构是这样的：
这个架构模型非常简单，客户端请求进来，业务应用读写数据库，返回结果，非常好理解。
但需要注意的是，这里的数据库是「单机」部署的，所以它有一个致命的缺点：一旦遭遇意外，例如磁盘损坏、操作系统异常、误删数据，那这意味着所有数据就全部「丢失」了，这个损失是巨大的。
如何避免这个问题呢？我们很容易想到一个方案：备份。
你可以对数据做备份，把数据库文件「定期」cp到另一台机器上，这样，即使原机器丢失数据，你依旧可以通过备份把数据「恢复」回来，以此保证数据安全。
这个方案实施起来虽然比较简单，但存在2个问题：
恢复需要时间：业务需先停机，再恢复数据，停机时间取决于恢复的速度，恢复期间服务「不可用」数据不完整：因为是定期备份，数据肯定不是「最新」的，数据完整程度取决于备份的周期
很明显，你的数据库越大，意味故障恢复时间越久。那按照前面我们提到的「高可用」标准，这个方案可能连1个9都达不到，远远无法满足我们对可用性的要求。
那有什么更好的方案，既可以快速恢复业务？还能尽可能保证数据完整性呢？
这时你可以采用这个方案：主从副本。
03主从副本
你可以在另一台机器上，再部署一个数据库实例，让这个新实例成为原实例的「副本」，让两者保持「实时同步」，就像这样：
我们一般把原实例叫作主库（master），新实例叫作从库（slave）。这个方案的优点在于：
数据完整性高：主从副本实时同步，数据「差异」很小抗故障能力提升：主库有任何异常，从库可随时「切换」为主库，继续提供服务读性能提升：业务应用可直接读从库，分担主库「压力」读压力
这个方案不错，不仅大大提高了数据库的可用性，还提升了系统的读性能。
同样的思路，你的「业务应用」也可以在其它机器部署一份，避免单点。因为业务应用通常是「无状态」的（不像数据库那样存储数据），所以直接部署即可，非常简单。
因为业务应用部署了多个，所以你现在还需要部署一个「接入层」，来做请求的「负载均衡」（一般会使用nginx或LVS），这样当一台机器宕机后，另一台机器也可以「接管」所有流量，持续提供服务。
从这个方案你可以看出，提升可用性的关键思路就是：冗余。
没错，担心一个实例故障，那就部署多个实例，担心一个机器宕机，那就部署多台机器。
到这里，你的架构基本已演变成主流方案了，之后开发新的业务应用，都可以按照这种模式去部署。
但这种方案还有什么风险吗？
04风险不可控
现在让我们把视角下放，把焦点放到具体的「部署细节」上来。
按照前面的分析，为了避免单点故障，你的应用虽然部署了多台机器，但这些机器的分布情况，我们并没有去深究。
而一个机房有很多服务器，这些服务器通常会分布在一个个「机柜」上，如果你使用的这些机器，刚好在一个机柜，还是存在风险。
如果恰好连接这个机柜的交换机/路由器发生故障，那么你的应用依旧有「不可用」的风险。
虽然交换机/路由器也做了路线冗余，但不能保证一定不出问题。
部署在一个机柜有风险，那把这些机器打散，分散到不同机柜上，是不是就没问题了？
这样确实会大大降低出问题的概率。但我们依旧不能掉以轻心，因为无论怎么分散，它们总归还是在一个相同的环境下：机房。
那继续追问，机房会不会发生故障呢？
一般来讲，建设一个机房的要求其实是很高的，地理位置、温湿度控制、备用电源等等，机房厂商会在各方面做好防护。但即使这样，我们每隔一段时间还会看到这样的新闻：
年5月27日，杭州市某地光纤被挖断，近3亿用户长达5小时无法访问支付宝年7月13日，B站部分服务器机房发生故障，造成整站持续3个小时无法访问年10月9日，富途证券服务器机房发生电力闪断故障，造成用户2个小时无法登陆、交易...
可见，即使机房级别的防护已经做得足够好，但只要有「概率」出问题，那现实情况就有可能发生。虽然概率很小，但一旦真的发生，影响之大可见一斑。
看到这里你可能会想，机房出现问题的概率也太小了吧，工作了这么多年，也没让我碰上一次，有必要考虑得这么复杂吗？
但你有没有思考这样一个问题：不同体量的系统，它们各自