业务爆发式增长 电商 IT 系统如何保证高可用？

ZD至顶网软件频道消息： 对于各个电商平台来说，由于电子商务、互联网+、O2O 等各种概念的冲击，电商的业务形态及用户规模都不尽相同，各大电商公司也都在摸索适合自己业务高速发展的技术和业务架构。其中最关键的一点就是，如何才能让自身的基础设施满足企业业务不断发展的需求？如何才能在业务爆发式增长的前提下保证 IT 系统的性能、可靠性？今天的内容主要集中在如何保证业务爆发式增长背后的电商 IT 系统高可用。


什么是电商平台的高可用？
1、核心业务的"永动机"
由于电商业务系统承载着商品展示、线上支付、物流跟踪、抢购秒杀等活动，随着互联网技术的普及和深入，LBS 应用、直播业务也相继出现在传统电商领域，这些系统并非单一孤立，电商 IT 系统必须保证 7×24 小时持续稳定运行。

因此，电商平台必须具备高度的可用性，确保在单点、单机故障、自然灾害等意外事故发生时，能够尽快恢复应用的正常运行，只有这样才能满足广大群众"买买买"的激动心情。

2、让关键数据存放更放心
电商业务往往伴随大量的支付数据产生，用户信息安全显得格外关键。一个高可用的电商平台既要保障自身业务数据完整精确，更要严格保证用户数据安全。在数据高可用性上，电商 IT 系统承担着双重压力。

3、全面监控，尽收眼底
电商业务往往是一个 7×24x365 的"永动系统"，只有每一个监控指标都正常，才保证系统的健康运行，所以自动化监控尤为关键，通过系统监控手段及时发现问题，甚至在问题出现之前就能预测出来，从而尽早介入处理，可以避免或减少对业务的影响。

应对策略
1、业务 HA 部署，主备角色明确
HA(High Available)高可用性集群，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，且分为活动节点及备用节点。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。

当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到，并立即接续活动节点来执行业务。从而实现业务的不中断或短暂中断。

2、保证业务多地多点部署
我们常说"不要把所有的鸡蛋放进一个篮子"，这句话对于电商 IT 建设同样适用。

在做电商系统业务架构的时候，我们建议用户采用"异地多活"部署方案。但异地多活系统受到网络延迟、运维成本、部署规模等因素限制，而青云QingCloud 公有云在国内有多个区域机房，让用户在选择"第二机房"问题上能更从容部署"多点异地"方案。

3、保证确保数据一致性
数据一致性问题，这是比较大的挑战，多中心电商方案从本质上是一个分布式系统，天然地存在数据分区，也就有数据分区问题，在解决个问题时，采用了场景化数据分类处理的策略。

在正常场景下，交易数据只能从分中心产生，同步到主中心；而交易所需要的主数据则从主中心同步到分中心，在分中心故障场景下交易数据才可以在主中心产生。一个良好的数据库方案，是数据一致性的重要保障。

青云上的高可用架构
1、电商业务高可用性架构


2、青云QingCloud 关键实现技术

VPC 隔离和隧道技术
用户可以在 QingCloud 环境内预配置出一个专属的大型 VPC 网络。在 VPC 网络内，可以自定义 IP 地址范围、创建子网，并在子网内创建主机/数据库/大数据等各种云资源。一个 VPC 网络可以连接 254 个 子网（Vxnet），且最多可以容纳 60,000 台虚拟主机。在 VPC 里，每个用户的资源都是隔离和独立的。


通过隧道技术，可以把用户部署在青云上的不同 VPC 联通起来，不论是通过 GRE 还是 IPsec 的隧道封装，用户可跨 VPC 的资源访问，让用户轻松实现了多点部署需求，安全，便捷。

负载均衡均衡和反向代理

传统的负载均衡一般基于商用的硬件 F5、NetScaler 在 4 层做分发，或者通过 NginxHAProxy 在 7 层做负载均衡或者反向代理分发到集群中的应用节点。QingCloud同时提供基于 4 层到 7 层的负载均衡服务，分别是负载均衡器和负载均衡器集群。

负载均衡器（Load Balancer）负载均衡器支持灵活配置多种转发策略，实现高级的自定义转发控制功能；支持 HTTP/HTTPS/TCP 三种监听模式，并支持透明代理，可以让后端主机不做任何更改，直接获取客户端真实 IP。

负载均衡器集群（Load Balancer Cluster）可以将一个公网 IP 的流量，分散到多个负载均衡器节点做并发处理，突破单负载均衡器节点的能力瓶颈，提供可扩展的转发带宽和 HTTPS 卸载能力。4 层分发到业务集群上后，会经过 WEB 服务器如 Nginx 或者 HAProxy 在 7 层做负载均衡或者反向代理分发到集群中的应用节点。

选择哪种负载，需要综合考虑各种因素如是否满足高并发高性能，如 Session 保持如何解决，负载均衡的算法如何，支持压缩，缓存的内存消耗等众多因素，如何选择，得视具体业务而定。

RDS数据库服务

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MySQL 存储引擎：基于性能和数据安全的考量，青云专门针对 InnoDB 存储引擎做了配置优化和调整，建议始使用 InnoDB 存储引擎。
• 主从架构:青云 RDS 服务采用了主从架构，主从节点部署在不同的服务器上，数据自动实现同步。
• 高可用:青云 RDS 服务的 MySQL 5.6 版本默认开启了读写的高可用功能。新增了两个高可用的读写 IP，分别对应于数据的读和写。读 IP 可将请求在多个从节点之间进行负载分担，提高读取性能，消除单点故障。写 IP 可以在主库发生故障时自动切换到新的备选主库上，减少故障时间。

在故障切换时，主从节点的 IP 地址会变化，高可用的读写 IP 地址不会变化。

监控告警服务

监控告警功能是基于资源层面的监控数据，设置告警条件和通知列表， 有助于及时了解资源使用情况和处理突发事件。目前支持主机、公网 IP、路由器、负载均衡器、关系型数据库及大数据产品的监控告警服务。用户可以轻松创建告警策略，运维人员通过手机客户端（支持 iOS|Android），可以随时监控平台运维数据，接收预制告警。

总结
认识高可用架构，部署实现实现高可用架构，每一家互联网企业可能摸索出数千种探索道路并给出数万种答案，但符合自身企业技术环境发展的答案可能有且只有一种，帮助用户用最快速度安全便捷方式实电商高可用系统，是青云QingCloud 一直在努力实现的目标。