参考：
微信公众号:架构师之路
平滑上云
2015年底的时候，到家集团启动了一个“凌云”项目，将所有系统从北京的M6机房迁移到阿里云，完成技术栈“上云”。项目涉及几百台机器，到家所有的业务，所有的系统，需要所有技术部门配合，耗时超过一个季度，是一个不折不扣的大项目。
今天，简单的聊聊当时的架构方案，我们是如何平滑进行机房迁移的。
【1】核心问题一，被迁移的系统是一个什么样的架构呢？
上图是一个典型的互联网单机房系统架构：
（1）上游是客户端，PC浏览器或者APP；
（2）然后是站点接入层，做了高可用集群；
（3）接下来是服务层，服务层又分为两层，业务服务层和基础服务层，也都做了高可用集群；
（4）底层是数据层，包含缓存与数据库；
该单机房分层架构，所有的应用、服务、数据是部署在同一个机房，其架构特点是“全连接”：
（1）站点层调用业务服务层，业务服务复制了多少份，上层就要连接多少个服务；
（2）业务服务层调用基础服务层，基础服务复制了多少份，上层就要连多少个服务；
（3）服务层调用数据库，数据库冗余了多少份，就要连多少个数据库；
例如：站点接入层某一个应用有2台机器，业务服务层某一个服务有4台机器，那肯定是上游的2台会与下游的4台进行一个全相连。
全连接如何保证系统的负载均衡与高可用？
全连接架构的负载均衡与高可用保证，是通过连接池实现的。不管是NG连web，web连业务服务，业务服务连接基础服务，服务连接数据库，都是这样。
划重点1：
单机房架构的核心是“全连接”。
【2】核心问题二，机房迁移的目标是什么？
单机房架构的特点是“全连接”，机房迁移要做一个什么样的事情呢？
如上图：
迁移之前，系统部署在机房A（M6）内，是单机房架构。
迁移之后，系统部署在机房B（阿里云）内，仍然是单机房架构，只是换了一个机房而已。
有什么好的迁移方案？
最容易想到的一个方案，把所有服务在新机房全都部署一套，然后把流量切过来。
这个方案存在什么问题？
问题1：得停止服务，丧失了可用性。
问题2：即使可以接受停服，当有几百台机器，几千个系统的时候，“部署一套，切流量”一步成功的概率很低，风险极高，因为系统实在太复杂了。
机房迁移的难点，是“平滑”迁移，整个过程不停服务，并能够“蚂蚁搬家”式迁移。
划重点2：
机房迁移方案的设计目标是：
（1）平滑迁移，不停服务；
（2）可以分批迁移；
（3）随时可以回滚；
【3】核心问题三，暂时性的多机房架构能否避免？
如果想要平滑的迁移机房，不停服务，且逐步迁移，迁移的过程中，势必存在一个中间过渡阶段，两边机房都有流量，两边机房都对外提供服务，这就是一个多机房的架构。
迁移过程中，多机房架构不可避免。
前文提到的单机房架构，是一个“全连接”架构，能不能直接将单机房的全连架构套用到多机房呢？
如果直接将单机房“全连接”的架构复制到多机房，会发现，会有很多跨机房的连接：
（1）站点层连接业务服务层，一半的请求跨机房；
（2）业务服务层连接基础服务层，一半的请求跨机房；
（3）基础服务层连数据层，一半的请求跨机房；
大量的跨机房连接会带来什么问题？
同机房连接，内网的性能损耗几乎可以忽略不计。
一旦涉及到跨机房的访问，即使机房和机房之间有专线，访问的时延可能增加到几毫秒，甚至几十毫秒（跟机房间光纤距离有关）。
举个例子，假设户访问一个页面，需要用到很多数据，这些数据可能需要20次相互调用（站点调用服务，服务调用缓存和数据库等），如果有一半调用跨机房（10次调用），机房之间延迟是20毫秒，因为跨机房调用导致的请求迟延就达到了200毫秒，这个是绝不能接受的。
划重点3：
想要平滑的实施机房迁移，临时性的多机房架构不可避免。
小结：
（1）单机房架构的核心是“全连接”。
（2）机房迁移方案的设计目标是：平滑迁移，不停服务；可以分批迁移；随时可以回滚；
（3）想要平滑的实施机房迁移，临时性的多机房架构不可避免；
多机房多活架构
前情提要：
《当年，我们是怎么平滑上云的？》一文中提到了上云的背景，将所有的系统，从一个机房，迁移到另一个机房。
如上图：
迁移之前，系统部署在机房A（M6）内，是单机房架构。
迁移之后，系统部署在机房B（阿里云）内，换了一个机房。
《当年，我们是怎么平滑上云的？》有三结论：
（1）单机房架构的核心是“全连接”；
（2）机房迁移方案的设计目标是：平滑迁移，不停服务；可以分批迁移；随时可以回滚；
（3）想要平滑的实施机房迁移，临时性的多机房架构不可避免；
【4】核心问题四，临时性多机房架构如何实施？
如前文所述，如果将单机房“全连接”架构复制到多机房，会有大量跨机房调用，极大增加请求时延，是业务无法接受的，要想降低这个时延，必须实施“同机房连接”。
多机房多活架构，什么是理想状态下的“同机房连接”？
如上图所示，多机房多活架构，最理想状态下，除了异步数据同步跨机房通讯，其他所有通讯均为“同机房连接”：
（1）web连业务服务；
（2）业务服务连基础服务；
（3）服务连数据库，主库写，从库读，读写分离；
上述架构，每个机房是一套独立的系统，仅仅通过异步数据同步获取全量数据，当发生机房故障时，将流量切到另一个机房，就能冗余“机房级”故障，实现高可用。
上述多机房架构存在什么问题？
“异步数据同步”存在延时（例如：1min），这个延时的存在，会使得两个机房的数据不一致，从而导致严重的业务问题。
举个例子，某一个时刻，用户X有余额100元，两个机房都存储有该余额的精准数据，接下来：
（1）余额100，X在北京（就近访问机房A）消费了80元，余额仅剩20元，该数据在1分钟后会同步到机房B；
（2）余额100，X的夫人在广州（就近访问机房B）用X的账号消费了70元，余额剩余30元，该数据在1分钟后也会同步到机房A；
从而导致：
（1）超额消费（100余额，却买了150的东西）；
（2）余额异常（余额是20，还是30？）；
上述架构适合于什么业务场景？
任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。
当每个机房都有很多全局业务数据的访问场景时，上述多机房架构并不适用，会存在大量数据不一致。但当每个机房都访问局部业务数据时，上述多机房架构仍然是可行的。
典型的业务：滴滴，快狗打车。
这些业务具备数据聚集效应：
（1）下单用户在同一个城市；
（2）接单司机在同一个城市；
（3）交易订单在同一个城市；
这类业务非常适合上述多机房多活架构，多个机房之间即使存在1分钟延时的“异步数据同步”，对业务也不会造成太大的影响。
多机房多活架构，做不到理想状态下的“同机房连接”，有没有折中方案？
如果完全避免跨机房调用的理想状态做不到，就尽量做到“最小化”跨机房调用。
如上图所示，在非必须的情况下，优先连接同机房的站点与服务：
（1）站点层只连接同机房的业务服务层；
（2）业务服务层只连接同机房的基础服务层；
（3）服务层只连接同机房的“读”库；
（4）对于写库，没办法，只有跨机房读“写”库了；
该方案没有完全避免跨机房调用，但它做到了“最小化”跨机房调用，只有写请求是跨机房的。
但互联网的业务，绝大部分是读多写少的业务：
（1）百度的搜索100%是读业务；
（2）京东淘宝电商99%的浏览搜索是读业务，只有下单支付是写业务；
（3）58同城99%帖子的列表详情查看是读业务，只有发布帖子是写业务；
写业务比例相对少，只有很少请求会跨机房调用。
该多机房多活架构，并没有做到100%的“同机房连接”，通常称作伪多机房多活架构。
伪多机房多活架构，有“主机房”和“从机房”的差别。
多机房多活架构的初衷是容机房故障，该架构当出现机房故障时，可以把入口处流量切到另一个机房：
（1）如果挂掉的是，不包含主库的从机房，迁移流量后能直接容错；
（2）如果挂掉的是，包含主库的主机房，只迁移流量，系统整体99%的读请求可以容错，但1%的写请求会受到影响，此时需要将从库变为主库，才能完全容错。这个过程需要DBA介入，不需要所有业务线上游修改。
画外音：除非，站点和服务使用内网IP，而不是内网域名连接数据库。架构师之路已经强调过很多次，不要使用内网IP，一定要使用内网域名。
伪多机房多活架构，是一个实践性，落地性很强的架构，它对原有架构体系的冲击非常小，和单机房架构相比，仅仅是：
（1）跨机房主从同步数据，会多10毫秒延时；
画外音：主从同步数据，本来就会有延时。
（2）跨机房写，会多10毫秒延时；
小结：
（1）理想多机房多活架构，是纯粹的“同机房连接”，仅有异步数据同步会跨机房；
（2）理想多机房多活架构，会有较严重数据一致性问题，仅适用于具备数据聚集效应的业务场景，例如：滴滴，快狗打车；
（3）伪多机房多活架构，思路是“最小化跨机房连接”，机房区分主次，落地性强，对原有架构冲击较小，强烈推荐；
上云不停服，自顶向下的平滑机房迁移方案
《当年，我们是怎么平滑上云的？》介绍了上云的背景，以及三个重要结论：
（1）单机房架构的核心是“全连接”；
（2）机房迁移方案的设计目标是：平滑迁移，不停服务；可以分批迁移；随时可以回滚；
（3）想要平滑的实施机房迁移，临时性的多机房架构不可避免；
《多机房多活架构，究竟怎么玩？》说明了在机房迁移的过程中，一定有一个“多机房多活”的中间状态：
（1）理想多机房多活架构，是纯粹的“同机房连接”，仅有异步数据同步会跨机房；
（2）理想多机房多活架构，会有较严重数据一致性问题，仅适用于具备数据聚集效应的业务场景，例如：滴滴，快狗打车；
（3）伪多机房多活架构，思路是“最小化跨机房连接”，机房区分主次，落地性强，对原有架构冲击较小，强烈推荐；
多机房多活，只是平滑上云的一个中间状态，那上云的步骤究竟是怎么样的呢？
【5】核心问题五，如何分批平滑上云？
如上图，系统分层架构包含：web，业务服务，基础服务，缓存，数据库，它们都需要进行迁移。
大的方向，有两种方案：
（1）自底向上的迁移方案，从数据库开始迁移；
（2）自顶向下的迁移方案，从web开始迁移；
这两种方案我分别在58同城和58到家实践过，都是平滑的，蚂蚁搬家式的，随时可回滚，对业务无任何影响的，本文重点介绍“自顶向下”的方案。
画外音：14-15年58同城“逐日”项目，2000台物理机平滑迁移至天津机房，我是当时项目总架构师。
一、站点与服务迁移：无状态，迁移容易
站点和服务无状态，迁移起来并不困难。
步骤一，前置条件：
（1）新机房准备就绪；
（2）专线准备就绪；
步骤二，在新机房搭建好待迁移的子业务，部署好web站点，业务服务，基础服务，做好充分的测试。
这里要重点说明的是：
（1）垂直拆分迁移，每次迁移的范围不要太大，划分好子业务和子系统；
（2）缓存和数据库还未迁移，存在跨机房连接；
（3）新机房的配置文件注意“同连”，不要跨机房调用业务服务与基础服务；
画外音，只要不切流量：
（1）依然老机房提供服务；
（2）新机房随便玩；
步骤三，灰度切流量，将被迁移的子业务切5%的流量到新机房，观察新机房的站点与服务是否异常。如果没有问题，再10%，20%，50%，100%的逐步放量，直至某个子业务迁移完成。
第一个子业务的站点和服务迁移完之后，第二个子业务、第三个子业务，蚂蚁继续搬家，直至所有的业务把站点和服务都全流量的迁移到新机房。
如何应对异常？
在迁移过程中，任何一个子业务，任何时间发生异常，可以将流量切回旧机房。旧机房的站点、服务、配置都没有改动，依然能提供服务。
这是一个非常稳的迁移方案。
二、缓存迁移：有状态，但数据可重建
站点和服务迁移完之后，接下来再迁缓存。
经过第一步的迁移，如上图：
（1）所有的入口流量都已经迁到了新的机房；
（2）缓存和数据库，仍然使用旧机房；
画外音：旧机房的站点和服务不能停，只要旧机房不停，就保留了切回流量回滚的可能性。
步骤四，在新机房搭建好缓存，缓存的规模和体量与旧机房一样。
步骤五，按照子业务垂直逐步切换使用新机房的缓存，切换细节为：
（1）运维做一个缓存内网DNS的切换（内网域名不变，IP切到新机房）；
（2）杀掉原有缓存连接，业务线不需要做任何修改，只需要配合观察服务；
（3）缓存连接池会自动重连，重连会自动连接新机房的缓存；
bingo，一个子业务缓存迁移完毕。
这里要注意几个点：
（1）如果没有使用内网域名，而是采用IP直连缓存，则需要业务层配合，换新机房IP重启；
画外音：说过无数次，一定要使用内网域名。
（2）缓存迁移时间，尽量选在流量低峰期，新缓存是空数据，如果选在流量高峰期，短时间内可能会有大量请求透传到数据库上；
（3）对于同一个服务，缓存的切换时瞬时的，不会同时使用新旧机房的缓存；
画外音：否则容易出现一致性问题。
缓存的迁移也是按照子业务，垂直拆分，蚂蚁搬家式迁移的。整个迁移过程除了运维操作切内网域名，研发和测试都只是配合观察服务，风险非常低。
缓存允许cache miss，不用转移旧缓存内的数据，所以迁移方案比较简单。
三、数据库迁移：有状态，数据也要迁移
站点层，服务层，缓存层都迁移完之后，最后是数据库的迁移。
在迁移数据库之前，服务通过专线跨机房连数据库。
如何进行数据库迁移呢？
步骤六，先在新机房搭建新的数据库。
画外音：自建机房，需要自己搭建新的MySQL实例；到家直接使用阿里云的RDS。
步骤七，数据同步。自建机房可以使用数据库MM/MS架构同步数据，阿里云可以使用DTS同步数据。
画外音：DTS同步有一个大坑，只能通过公网同步非RDS的数据，至少在16年是这样，不知道现在产品升级了没有。
数据库同步完之后，如何进行数据源切换呢？
能不能像缓存的迁移一样，运维修改一个数据库内网DNS指向，然后切断数据库连接，让服务重连新的数据库呢？这样的话，业务服务不需要改动，也不需要重启。
这个方式看上去很不错，但是：
（1）一定得保证数据库同步完成，才能切流量，但数据同步总是有迟延的，旧机房一直在不停的写如数据，何时才算同步完成？
（2）只有域名和端口不发生变化，才能不修改配置完成切换，但如果域名和端口（主要是端口）发生变化，是做不到不修改配置和重启的。举个例子，假设原有数据库实例端口用了5858，而阿里云要求你使用3200，就必须改端口重启。
步骤八，最终的方案是，DBA在旧机房的数据库设置一个ReadOnly，停止数据的写入，在秒级别，RDS同步完成之后，服务修改数据库端口，重启连接新机房的数据库，完成数据层的切换。
这个过程中，为了保证数据的一致性，会损失秒级别的写入可用性。
经过上述站点、服务、缓存、数据库的迁移，平滑的蚂蚁搬家式上云目标就这么完成啦。
画外音：几百台机器，几千个集群，耗时一个季度。
自顶向下的机房迁移方案总结
一、先迁移站点层、业务服务层和基础服务层
（1）准备新机房与专线；
（2）搭建集群，充分测试，子业务垂直拆分迁移；
（3）灰度切流量；
二、缓存层迁移
（4）搭建新缓存；
（5）运维修改缓存内网DNS，切断旧缓存连接，重连新缓存（这一步很骚），切流量；
三、数据库迁移
（6）搭建新数据库；
（7）同步数据；
（8）旧库ReadOnly，同步完成后（秒级），服务指向新库，改配置重启，切流量；
以上8大步骤，整个过程分批迁移，一个子业务一个子业务的迁移，一块缓存一块缓存的迁移，一个数据库一个数据库的迁移，任何步骤出现问题都可以回滚的，整个过程不停服务。
思路比结论重要。