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中年|Serverless 实战：通过 Component 实现多地域部署容灾


作者 | 刘宇
策划 | 田晓旭
单点故障是实际生产中无法避免的 ， 单副本的存储方案也早已无法满足业务的可靠性要求 。 现在 ， 我们通常都会做双机存储架构 ， 会涉及到主备、主从、主主模式 。
中年|Serverless 实战：通过 Component 实现多地域部署容灾
本文插图

在 Serverless 架构下 ， 高可用方案或者容灾方案是否还需要主备、主从以及主主等模式？如果还需要 ， 那么又是什么样子？
1 Serverless 与多地域部署
针对服务可用性 ， 几乎每个云厂商都会有非常高的承诺 ， 但是我们也不能掉以轻心 ， 认为不会出现故障导致不可用 ， 容灾方案是必须要有的 。
在传统主机时代有主备、主从以及主主模式 ， 这个模式更多针对的是单台机器或者某个集群 。 但是在 Serverless 架构下 ， 没有机器和集群的概念（至少在用户层面没有） ， 是不是就表示在 Serverless 架构下无法做容灾？
理论上 ， 云厂商会保证整个服务的可用性 ， 如果云厂商管理的某个机器出现故障 ， 机器会被及时剔除 ， 确保新的函数在安全、稳定、健康的环境下启动 ， 正常提供服务 。 但在实际情况中 ， 由于某些原因 ， 云厂商也可能会在某个地域出现大规模故障 ， 这时如何确保服务依旧可用 ， 而不是苦苦等待云厂商的恢复？

针对单地域解析的网站 ， 我们可以实现多地域的主备方案 。 在云函数中 ， 多地域的主备方案更加经济实惠 ， 因为函数是按量付费的 ， 完全可以将函数复制到其他的地域 ， 只要不进行触发 ， 就不会产生额外的费用 。 相对于传统主机时代的主备模式 ， 这种主备方案显得更加人性化 。
一般情况下 ， 单地域部署的服务中比较容易出问题的是 API 网关服务、云函数服务、数据库服务 。 其中 ， 数据库服务可以考虑跨地域主从、跨区域同步 ， 一旦出现问题 ， 就在函数中做一个负载 ， 确保整体数据不会出现问题 ， 在腾讯云的云数据库描述下可以看到：
本地 IDC 机房 MySQL 数据库与云数据库 MySQL 之间可以通过数据迁移服务实时同步数据 ， 本地 IDC 机房如遇到断电、网络故障等引起数据库服务中断 ， 可迅速切换数据库服务至作为灾难备份的云数据库 MySQL 实例 ， 实现数据库容灾；同时 ， 云数据库 MySQL 可支持同城多可用区灾备 / 跨城灾备 ， 保障高可用 。所以说 ， 数据库相关服务的容灾可以通过备用数据库来提高可用性 。
那么云函数和 API 网关怎么解决？
以多地域部署容灾为例 ， 我们可以考虑这样的架构：

中年|Serverless 实战：通过 Component 实现多地域部署容灾
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同样是作为单地域解析服务 ， 相对来说 ， 多地域部署更加安全稳定 ， 一旦某个地域的服务出现问题（例如 API 网关 ， 云函数） ， 都可以通过监控程序及时发现 ， 并且迅速切换解析到其它地域 。 多地域部署的监控函数与时间触发器进行结合 ， 定期进行网站可用性的排查 ， 一旦出现问题 ， 就可以在云解析层面进行解析切换 ， 实现单地域服务的多地域部署容灾方案：
中年|Serverless 实战：通过 Component 实现多地域部署容灾
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这个方案的逻辑是先请求服务是否可用 ， 如果不可用 ， 则获取容灾列表 ， 剔除不可用的服务 ， 并通过云解析进行可用区的解析 。 在实际生产中 ， 一旦确定某个服务不可用 ， 还要进行精确告警 ， 在获得到不可用解析记录对应的服务之后 ， 通过邮件或者企业微信、短信等方法进行告警 。
至此 ， 一个简单版的“高可用”服务就算做好了 ， 有的读者可能有所疑问：
对服务进行修复 ， 是否比切换解析更加靠谱呢？

针对问题 1 ， 其实切换解析是需要时间的 ， 虽然一小部分的机房可能不会按照设定的 TTL 进行生效 ， 但是大部分的机房都是可以按照设定及时生效 ， 所以需要注意的是 ， 在添加解析的时候要尽可能地确保 TTL 时间短一些 ， 目前腾讯云的云解析付费版最低 TTL 可以设置为 1s ， 免费版是 600s 。


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